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曹永誠：數(shù)據(jù)的保鮮期愈即時愈能發(fā)揮最大應(yīng)變效益

工廠內(nèi)環(huán)環(huán)相扣的環(huán)節(jié)都得調(diào)快節(jié)拍互相搭配

文：曹永誠

發(fā)布時間： 2019-05-17 13:38:00

在這個時代，已經(jīng)沒人敢不重視數(shù)據(jù)了，因為「沒有數(shù)據(jù)就沒有管理」早已成為事實而不是口號。

隨著機聯(lián)網(wǎng)的流行，數(shù)據(jù)的取得也越來越快且多，工廠內(nèi)環(huán)環(huán)相扣的各環(huán)節(jié)若沒有相對應(yīng)的搭配，就有可能讓大量即時數(shù)據(jù)大材小用，變成局部效率改善，而不能帶動公司整體效益的提升。?

調(diào)快並校準節(jié)拍以善用數(shù)據(jù)的即時性

數(shù)據(jù)就跟報紙一樣，要當天的報紙才有可看性。

雖然過期的數(shù)據(jù)並非一文不值，依然能被數(shù)據(jù)科學家拿來研究，從中找出一些相關(guān)性來利用。但是即時性數(shù)據(jù)最重要的價值就在於，可以提供當下最快最猛的資訊，以求達到提升企業(yè)應(yīng)變速度的目標。這就像是每日晚間新聞與SNG即時連線，這兩者所能帶來的影響是不能相提並論的。

?當機聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以每秒一筆的高速取得時，如何善用數(shù)據(jù)的即時性並發(fā)揮最大效益，就是重要卻困難的課題。那是因為工廠內(nèi)每個環(huán)節(jié)的節(jié)拍不同，若沒有重新設(shè)計並校準新節(jié)拍，即時性的價值往往就很難有效利用。

舉例來說，機臺的產(chǎn)出良率不會是100%，當客戶訂單1,000件時，工廠就會依照過去的良率，例如97%，預先多投料。但當某工段因為某緣故良率突然下降時，就算機聯(lián)網(wǎng)的即時數(shù)據(jù)已經(jīng)顯示並預期產(chǎn)出數(shù)量將會不足，若缺乏有效的即時機制，無法盡快加投新料或補上新工單以及時補足數(shù)量，那麼這個提早預知功能所爭取到的寶貴時間，就這樣被浪費掉了。

例如：當機聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)透過AI模型預估到機臺2小時後會發(fā)生故障，但若排程沒有辦法立刻重排，所得到的不過僅是讓要進入該工段的半成品避免投入造成損失，卻沒法進一步善用此資訊以減少其他更重大的損失，例如達交率。

在現(xiàn)在這個光速變化的時代，速度已經(jīng)比價格更重要了。

為了強化應(yīng)變力，節(jié)拍應(yīng)該被檢討且重新設(shè)計。例如日結(jié)算可否由一天進展到4小時，或排程從一天強化到一班。當然節(jié)拍較慢的環(huán)節(jié)，例如超長製程的工單，可以透過數(shù)學模型預估，不管是用過去數(shù)據(jù)的統(tǒng)計預估或AI模型，先依預估數(shù)據(jù)即時因應(yīng)，然後再以確切數(shù)據(jù)回調(diào)。?

AI模型以善用數(shù)據(jù)的大量性

雖然機聯(lián)網(wǎng)帶來的大量即時數(shù)據(jù)有助於提升應(yīng)變力，但人腦這種古老的CPU，恐怕很快就會被灌爆了。

因此看似工廠主管終於可以在第一時間完整的掌控整個工廠。但若數(shù)據(jù)未能即時組織並智慧協(xié)助，結(jié)果反而會讓人腦負載過量而『當機』，未蒙其利先受其害。

尤其是對於早期異常的識別，要如何在工廠內(nèi)數(shù)值持續(xù)上下跳動的大量數(shù)據(jù)中，將「正常的波動」與「未來大問題的前兆」兩者給區(qū)分出來，這才是真正的關(guān)鍵。以前的年代，此事往往得靠老師傅依照他的經(jīng)驗來判斷，但在變化如此快速、產(chǎn)品不斷推陳出新的新世代，要想單靠經(jīng)驗完成所有事情，那是不可能的。

所以得用AI技術(shù)建立模型，在後臺持續(xù)不斷的反覆修正，以這些模型產(chǎn)出的資訊即時協(xié)助主管智能管理，才能讓大量即時數(shù)據(jù)可以真正有效地創(chuàng)造價值。關(guān)於應(yīng)用案例，後續(xù)文章再逐步分享之。