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智慧化浪潮迫在眉睫 制造业数位转型刻不容缓
 

【作者: 王明德】2021年01月22日 星期五

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对传统制造业来说,数位转型是新概念,因此在目标设定、工具选择、数据分析、效益评估等方面都有可能出错,导致建置过程延挎或成效不如预期等情事发生。制造业者对此在转型前就必须先有清楚认知,才能制定接下来的策略与阶段性目标,确保投资效益浮现。


数位转型成为全球企业近年来最重要的营运策略,制造业由於供应链体系庞大复杂,专业需求与产线成本都高,因此转型远较一般企业更难,不过数位转型已然成为产业迈入下一世代的门票,未有相关策略者,将有被边缘化之虞,这也是近期台湾多数制造业者纷纷着手建置智慧化系统的主因。


不过无论是「数位」或「转型」,对传统制造业来说都是新概念,因此在目标设定、工具选择、数据分析、效益评估等方面都有可能出错,导致建置过程延挎或成效不如预期等情事发生。业界专家建议,制造业者在转型前就必须先有清楚认知,才能制定接下来的策略与阶段性目标,确保投资效益浮现。


厘清转型意义 别将手段当目的

对於数位转型的认知,多数专家都表示必须先搞清楚「数位」与「转型」的关系,这两者中,转型是目标,数位是手段,许多业者常犯的错误是将手段当目标,认为导入一些数位化系统後,转型就会水到渠成的达标,最後才发现效益不如预期,徒然浪费了建置成本与时间。要避免发生此一错误,制造业者就必须在导入前先检视企业内部的作业是否合理?之後再重新梳理、精简,将之精实化,这部分往往不须导入数位化架构,就会产生有感的效率提升、成本下降等改变。


精实化的下一步是厘清产线痛点或瓶颈,并归纳出优先顺序,再从市场上选择合适的数位化工具解决问题,这即是数位转型过程中的「数位化」与「数位优化」两大步骤。其中数位化意即利用数位工具取代现有的人力作业,数位化除了可以提升作业的精准度外,更可透过自动化撷取数据的特色,让设备与系统的资料可以被即时、完整的以数位化方式保留下来,并将之横向应用在不同分析系统中,提升数据的可用性。


数位化的下一步是数位优化,也就是前文提到的要先找出产线瓶颈或痛点,再利用数位工具解决的步骤。制造系统就像锁链一样,一条锁链的强度值并非所有环节的平均数,而是取决於最弱一环的力量,在制程中,只要有一工作站的速度偏慢或品质较差,整条流水线的产能就会被拖慢,产品的品质也会受到影响。



图1 : 制造业的数位优化没有完成的一天,制造业者必须持续检视制程运作状态,企业的竞争力才能不断提升。(source:Nano Dimension)
图1 : 制造业的数位优化没有完成的一天,制造业者必须持续检视制程运作状态,企业的竞争力才能不断提升。(source:Nano Dimension)

因此,制造业者必须找出整条生产线最需改善之处,透过数位工具强化该环节,当最弱的一环被解决,次弱一环就成为下一次改善的第一优先,如此周而复始的循环,产业的效能与品质就会逐步提升,在此概念下,制造业的数位优化没有完成的一天,制造业者必须持续检视制程运作状态,企业的竞争力才能不断提升。


找寻市场定位 制定产品策略

滚动式检讨并改进产线效能的数位优化,最主要的效益是降低成本,并让产能最大化,制造业如果要大幅提升营收,必须要靠数位转型。企业在决定产品与市场策略时,可透过Ansoff矩阵进行评估,这种评估方式是将产品与市场都分为新旧两类,互相搭配後找出企业必须具备的竞争力。


其中企业如果决定在既有市场贩售既有产品,这时需要的会是产品的品质力与产线生产力。在既有市场贩售新商品,需要的是市场认知力与研发能力。要让现有产品延伸应用到新领域,除了新市场调查能力外,也要兼顾生产力与产品品质,至於要在新市场贩售新产品,强大的市场力是必然前提,另外研发能量与产能也是重点。


从Ansoff矩阵中,企业可以审视自身状态与市场需求,拟定合适的产品策略。除了产品策略外,业者在转型时也要重新思考市场定位。例如过去台湾制造业多以硬体制造见长,产品或机台销售後,与客户的关系就只剩下後续的维修,这种商业模式的优点是在成交当下,营业额就有显着提升,缺点则是不易与客户维持长期合作关系,而且产品如果没有差异化,就非常容易被取代。


为了解决此状况,这几年市场出现订阅制作法,订阅制讲白了就是租赁模式,客户定期支付使用费,销售方则须负责维修与升级,以确保产品的可用性。订阅制的优点在於客户不必投入大量前置成本,而且无须编列预算成立工程团队,就可使用新产品,对供应端来说,则是可与客户维持长期关系,企业後续的营业收入也可预期,至於此机制的缺点则是产品收益是在後期产生,因此供应端必须有足够的资金做後盾,而除了研发团队以外,也要成立产品维修专责部门,并配备供配的人力,才能提供客户优质的服务。


培养数据解读力 领导者决心决定转型成败

另外,无论是数位优化或数位转型,制造业都必须培养数据解读能力,才能做出精准的决策。数据解读能力的基本能力是理解数据。现在制造业都在谈总体设备效率(OEE),制造系统业者也以此为诉求,但制造管理者应该知道OEE是由稼动率、生产效率、良率这三大指标所组成,当OEE下降时,管理者应该先厘清是哪一项指标出问题,才能着手改善。



图2 : 无论是数位优化或数位转型,制造业都必须培养数据解读能力,才能做出精准的决策。(source:3D Perspectives)
图2 : 无论是数位优化或数位转型,制造业都必须培养数据解读能力,才能做出精准的决策。(source:3D Perspectives)

第二个能力是更进一步探索数据背後的价值,例如生产管理人员提报明年的预估产能时,领导阶层必须了解此预估由哪些数据组成?这些数据是否合理?这些质问除了可以确认数据的真实性外,还可以藉此制定生产策略,让企业有明确可行的成长脚步。


在厘清目标、制定策略、具备数据能力之外,制造业数位转型要能顺利展开,更重要的是领导者的决心。台湾传统制造业多数是中小型企业,在资源有限的状态下,错误的决策会成为企业难以承受之重,这也让此族群业者的许多创新脚步常停留在评估阶段,最後结果就是错失先机。


对此,系统业者建议要更大胆一些,不要太拘泥於投资报酬率,业者坦言现在已着手转型的制造业,大多是摸着石头过河,先开始导入再视状况逐步调整,或许企业主会认为这种做法过於冒进,不过在转型过程中,本来就有大量只会在导入过程中才出现的问题,以现在的技术水准,这些问题也多有解方,因此企业主只要慎选合作夥伴,大胆起动转型脚步,就可享受智慧制造带来的优势。


*刊头图(source:The Manufacturer)


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