小周：「老梁，你今天怎幺這幺晚才來吃午餐？餐廳的飯菜都快收了?！?/p>

老梁：「和老闆討論公司如何進行工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)型，聊了一個上午了?！?/p>

小周：「工業(yè)4.0？真的嗎？範圍很廣耶！老闆打算從哪里開始？」

老梁：「還沒啦！最近二年，這議題在媒體、報章和雜誌都討論得很熱烈，老闆意識到這將會是企業(yè)未來的核心競爭力，公司若不能在這方面有一點進展，深怕會被這一波潮流淘汰，所以就找我聊聊看法?！?/p>

小周：「你們都聊些什幺？」

老梁：「都聊?。≈灰凸I(yè)4.0有關(guān)的都聊。」

小周：「你隨便舉個例都行，我都有興趣，也許我可以提早做準備?！?/p>

老梁：「嗯…好！我就從企業(yè)文化開始說起！」

小周：「企業(yè)文化？這和企業(yè)文化有什幺關(guān)係？」

老梁：「大大有關(guān)係。長久以來，老闆只關(guān)心營收、成本與利潤，廠長只看今天入庫多少數(shù)量？不良品有多少？報廢數(shù)量有多少？品管經(jīng)理只關(guān)心直通率有多少？今天又稽核到多少個問題？等等?！?/p>

小周：「這些經(jīng)營管理指標有問題嗎？」

老梁：「沒有問題，但都不夠深入?！?/p>

小周：「怎幺說？」

老梁：「譬如，我們的產(chǎn)品要求輕量化，因為超重造成不良率提昇，它的原因是什幺？是噴涂量過多嗎？多多少？還是重工次數(shù)太多？為什幺？或是配重問題？抑或是各製程只是做在該段規(guī)格內(nèi)而不是靠近中心值？各段製程長期以來產(chǎn)品的重量數(shù)據(jù)其變化量是多少？這些變異和以上這些問題的相關(guān)性是什幺？若沒有養(yǎng)成對這些細節(jié)數(shù)據(jù)的敏感度，只看最終結(jié)果的數(shù)據(jù)，這對我們導(dǎo)入工業(yè)4.0的幫助是有限的。」

小周：「聽你這幺一說，我們的管理好像是這樣，在經(jīng)營管理會議上，有主管或干部常常用經(jīng)驗回答老闆的問題，寫的問題點與對策多是形容詞敘述，都沒看到具體的量化數(shù)據(jù)、嚴重性與改善程度?！?/p>

老梁：「是??！所以我建議老闆，日后在經(jīng)營管理會議上，一定要要求主管與干部們用數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，不要讓他們憑經(jīng)驗與感覺來描述，用數(shù)據(jù)來解決問題，一旦養(yǎng)成用數(shù)據(jù)討論事情，他們看問題的層次會比較深入，也會知道問題的嚴重程度，可以避免問題有捉小放大的情況產(chǎn)生，就從這個會議開始，逐步建設(shè)用數(shù)據(jù)看問題的文化?！?/p>

小周：「確實是要建立這樣的氛圍，否則有些主管或干部根本沒有看數(shù)據(jù)的習慣?！?/p>

老梁：「為了公司長久的發(fā)展與因應(yīng)工業(yè)4.0的導(dǎo)入，必須要建立這樣的文化?！?/p>

小周：「不少文章談到工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)有物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)(Big Data)、云端運算(Cloud Computing)、3D列印(3D Printing)、社群網(wǎng)路服務(wù)等等，你認為哪一個比較重要？」

老梁：「這些都很重要，視每家公司的需求決定，但我個人認為大數(shù)據(jù)分析是未來競爭勝出的關(guān)鍵點?！?/p>

小周：「怎幺說呢？」

老梁：「我把這些技術(shù)很粗淺的分成兩大類：一類是硬體，如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、3D列印(3D Printing)等等；另一類是軟體，如大數(shù)據(jù)分析。就硬體來說，我們的機器設(shè)備都是向知名大廠下單，我們的競爭對手也可以向這些大廠購買一樣的設(shè)備，若我們要勝出，就必須應(yīng)用大數(shù)據(jù)來分析設(shè)備狀況以提昇製程能力與競爭力?！?/p>

小周：「大數(shù)據(jù)可以用來分析設(shè)備？我以為大數(shù)據(jù)都是用在商業(yè)上，許多報章、雜誌都這樣寫?！?/p>

老梁：「因為很多工廠對于機器設(shè)備本身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)甚少蒐集，即使有，可能也不夠齊全或很少分析，加上解讀這些數(shù)據(jù)必須有深厚的專業(yè)知識、分析技能與經(jīng)驗的人才，所以幾乎看不到媒體有相關(guān)的報導(dǎo)?！?/p>

小周：「那要怎幺運用呢？」

老梁：「我先說一段小故事。二十多年前，我在前東家擔任工程主管時，有一件事一直困擾我的課長，他說，他觀察到資深與資淺的工程師或技術(shù)員的調(diào)機時間差異很大，資深工程師與技術(shù)員調(diào)機速度很快，大約5-10分鐘后就可以開始生產(chǎn)，資淺人員他們調(diào)機的時間有時候半小時都調(diào)不出來，問我該怎幺辦？」

小周：「那你怎幺做？」

老梁：「當下我也不知道怎幺辦，索性就到現(xiàn)場觀察工程師或技術(shù)員的調(diào)機方式，觀察幾次之后發(fā)現(xiàn)，他們都是依靠經(jīng)驗在調(diào)機，事后問了幾位工程師或技術(shù)員調(diào)了什幺，也發(fā)現(xiàn)即使遇到相同問題，每個人調(diào)機的方式也不太一樣，但都能達到效果。后來，我設(shè)計了一張表格，要求他們調(diào)完機，務(wù)必將數(shù)據(jù)紀錄到表格內(nèi)。起初，他們覺得麻煩，不太愿意，之后，他們嘗到好處，不用要求，自己就會填寫?！?/p>

小周：「是什幺好處？這和大數(shù)據(jù)有什幺關(guān)係？」

老梁：「調(diào)機時間大大縮短了。這張表格就是『機臺參數(shù)紀錄表』，類似我擔任工程主管時用的表格，我告訴課長，請工程師與技術(shù)員在調(diào)機前，先查閱紀錄表，看前一個人或前一筆資料的設(shè)定或調(diào)整了那些參數(shù)，再依問題點微調(diào)部分參數(shù)即可，這樣可以大幅縮短調(diào)機時間，這些參數(shù)就是大數(shù)據(jù)的基本資料?！?/p>

老梁：「我手上剛好有一張表格，你能不能看出玄機？」(如[表1])

[表1]

小周：「哦！同一機臺，相同的產(chǎn)品，只是生產(chǎn)日期不同，但同樣的機臺參數(shù)，內(nèi)容好像都不太一樣？」

老梁：「Bingo，雖然數(shù)據(jù)有差異，但不代表這些數(shù)據(jù)是有問題的喔！這就是大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮的地方—找出機臺本身的變異或材料的變異。不僅如此，我還可以運用大數(shù)據(jù)控制機臺的參數(shù)與製程的能力，進而提供給客戶一樣的產(chǎn)品規(guī)格?！?/p>

小周：「哇！太神奇了！這幺好用喔！」

老梁：「是??！還可以再繼續(xù)延伸——設(shè)備故障預(yù)防?！?/p>

小周：「真的嗎？」

老梁：「一般工廠傳統(tǒng)的設(shè)備預(yù)防保養(yǎng)方式是利用表單，表單可能有：年度保養(yǎng)計畫、點檢表 (一級保養(yǎng))、保養(yǎng)表 (二級保養(yǎng))，設(shè)備故障維修紀錄表，而后三張表的運用應(yīng)該要有關(guān)聯(lián)性，如[圖1]，但不少企業(yè)實務(wù)上多沒有關(guān)聯(lián)，非常地很可惜，儘管如此，這是設(shè)備保養(yǎng)的基本動作，不做或做得不夠落實，設(shè)備故障的機率反而更高；我見過大部分的點檢表或保養(yǎng)表的設(shè)計方式幾乎都是勾選，這往往造成點檢、保養(yǎng)不落實，設(shè)備故障維修紀錄表的設(shè)計方式也不佳，導(dǎo)致事后不易分析，如[表2]的『維修過程(更換配件)』欄位，部分同一欄位內(nèi)有多種敘述，?！?/p>

[圖1]

[表2]

小周：「是?。∥覀児S也是這樣運作??！雖然有保養(yǎng)，還是花不少時間做故障維修的工作，著實影響生產(chǎn)，那大數(shù)據(jù)怎幺做事前的故障預(yù)防呢？」

老梁：「感測器+測試技術(shù)+大數(shù)據(jù)分析」

小周：「怎幺說？」

老梁：「其實這技術(shù)已經(jīng)很成熟，只是這二年因為工業(yè)4.0的潮流讓它露出曙光。它是將感測器安裝在欲檢測的設(shè)備上，應(yīng)用設(shè)備的振動、電壓、溫度或聲音等等，蒐集這些數(shù)據(jù)與前置資料處理并建立數(shù)學模型來分析，以精準掌握設(shè)備異常的發(fā)生，同時監(jiān)控與預(yù)測故障機率，防範未然。換句話說，大數(shù)據(jù)分析的重點是要做預(yù)測，能夠預(yù)測才能事前預(yù)防，如[圖2]。」

小周：「我們是不是可以根據(jù)我們的設(shè)備故障維修紀錄表來分析經(jīng)常故障的項目，然后在這些項目裝置感測器，運用分析的數(shù)學模型建立預(yù)警機制，在還沒發(fā)生故障前就先維修或更換，這樣就可以大幅降低設(shè)備故障的維修時間?！?/p>

老梁：「哇！你真聰明。不過，這張表格的欄位還不夠完善，填寫方式還要再規(guī)範一些，這樣才能做更精準的分析?！?/p>

[圖2]

小周：「我們的資訊部門可以做這些工作嗎？」

老梁：「恐怕心有余而力不足，因為它牽涉到跨領(lǐng)域的專業(yè)知識，如機械、電機、電子、資訊科學等等，并不是單一專業(yè)就可以完成?！?/p>

小周：「喔！」

老梁：「剛剛聊的是設(shè)備『故障預(yù)防』，我們還可以應(yīng)用在『預(yù)防保養(yǎng)』?！?/p>

小周：「這兩個有什幺不一樣？」

老梁：「我用實際案例來說明。前幾天，我在現(xiàn)場巡線時看到技術(shù)人員正在更換鋼輪[圖2]，我好奇地問技術(shù)人員：『為什幺要更換鋼輪？』，技術(shù)人員回答說：『因為鋼輪表面產(chǎn)生凹凸不均的現(xiàn)象，影響到產(chǎn)品品質(zhì)，不得不更換新的?！?，我接著問：『為什幺鋼輪會產(chǎn)生凹凸不均？』技術(shù)人員回覆說：『鋼輪是用來輾壓成成品，輾壓的材料有膠、織板、碳纖維等等，鋼輪有溫度，膠會附著在上面，一卷成品生產(chǎn)結(jié)束，部分膠會硬化附著在上面，這時就必須將膠刮除，清除膠的同時，難免會傷及鋼輪表面；其次，在生產(chǎn)的過程中，碳纖維材料不可能剛好生產(chǎn)一卷成品，因此，必須以搭接方式接合，搭接之處比較凸起，在輾壓時也會傷及鋼輪，時間一久，鋼輪表面就會凹凸不均，影響織板品質(zhì)，這時就必須更換』。鋼輪不會一下子就變差，它是逐漸劣化，以這個實例，我們要怎幺結(jié)合『感測器+測試技術(shù)+大數(shù)據(jù)分析』？」

小周：「這……太專業(yè)了，我不懂?！?/p>

老梁：「剛剛我們提到的方法是應(yīng)用設(shè)備的振動、電壓、溫度或聲音等等，這一次，我們用的是『表面粗糙度』?！?/p>

小周：「表面粗糙度？」

老梁：「沒錯，技術(shù)人員所說的表面凹凸不均，用專業(yè)的術(shù)語來說就是『表面粗糙度』，我們可以用光學感測器來檢測(光學檢測)鋼輪的表面粗糙度，結(jié)合成品表面的品質(zhì)狀況，就可以對鋼輪做到預(yù)防保養(yǎng)，如[圖3]、[圖4]?！?/p>

[圖2]

 

小周：「真的是太厲害了?！?/p>

老梁：「話雖如此，但建立此一分析模型并非一蹴可幾，當數(shù)據(jù)蒐集愈多，量愈來愈大，除了提供預(yù)測之外，還必須不斷地優(yōu)化數(shù)學模型，才能更精準地提出預(yù)防保養(yǎng)的時間點，過與不及都不好。」

小周：「嗯！長知識了?！?/p>

老梁：「接下來就是你的工作了?！?/p>

小周：「我的工作？」

老梁：「你不是說要提早準備嗎？」

小周：「準備什幺？」

老梁：「找人??！根據(jù)我們工廠的型態(tài)與缺口找相關(guān)的人才來因應(yīng)工業(yè)4.0的導(dǎo)入??！你是人資經(jīng)理，這事不讓你做該誰做呢？」

小周：「好！是該提前準備，免得到時候老闆要開始運作了，人才都還沒到位，畢竟要找到合適的人才還是要花時間的?！?/p>

老梁：「好了，你先想一下需要具備哪些專業(yè)知識的人，必要的話我們可以一起討論。我也要把上午和老闆聊的內(nèi)容整理一下，再和老闆討論未來要怎幺進行?！?/p>

[圖3]

[圖4]

總結(jié)：

　　企業(yè)因應(yīng)工業(yè)4.0的潮流，利用大數(shù)據(jù)想要達到報章、雜誌等媒體所說智慧工廠的境界，建議須檢視組織是否具備下列內(nèi)容：

1.以數(shù)據(jù)解決問題的企業(yè)文化

　　組織運作或多或少都有蒐集數(shù)據(jù)，當企業(yè)面臨問題或想了解某種情況時，是否善用手邊的數(shù)據(jù)來支持論點或看法的習慣？倘若還是依靠主管或干部的直覺、經(jīng)驗來做陳述或決策，那幺，導(dǎo)入大數(shù)據(jù)方案無疑是花錢但無法消災(zāi)(解決問題)，數(shù)據(jù)還是冷冰冰地躺在電腦里，要培養(yǎng)干部對數(shù)據(jù)具有敏感度的企業(yè)文化，高階主管在日常管理中的引導(dǎo)、力行是不可或缺的要素。

2.跨部門合作，創(chuàng)造價值

　　數(shù)據(jù)的真正價值必須靠有效分析與靈活運用，欲有效分析與靈活運用不是透過買軟、硬體的方式，關(guān)鍵在于人才，人才也非靠以往單一的專業(yè)知識，也不是靠現(xiàn)有的資訊部門或成立IT專案就可以解決問題，必須能夠整合不同領(lǐng)域的人才，從不同角度看問題或思考問題的解決方式，這才是創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值的不二法門。

3.大數(shù)據(jù)是長期投資的事業(yè)

　　期望應(yīng)用大數(shù)據(jù)在短時間內(nèi)為營運成長帶來明顯效果的機會不大，大數(shù)據(jù)對許多企業(yè)來說是一個全新的領(lǐng)域，它必須歷經(jīng)摸索期、起步期、成長期與成熟期，先學會使用營運系統(tǒng)內(nèi)本來既有的資料與分析來支持營運決策，才有機會從大數(shù)據(jù)資料中受惠，最后才能成為企業(yè)的核心競爭力，為企業(yè)帶來營運上的助益。

 

參考資料：

1.謝文隆(1981)。精密量測學。三文出版社。255-266。

2.楊肅慶(1999)。旋轉(zhuǎn)機械故障之振動診斷研究。中原大學機械工程學系碩士論文。

3.王漢璋(2007)。旋轉(zhuǎn)機械診斷系統(tǒng)之研發(fā)。國立中正大學機械工程所碩士論文。

4.蔡有藤、陳宗杰、廖哲賢(2012)。機械系統(tǒng)性能衰退預(yù)測與故障診斷之研究。技術(shù)學刊，第二十七卷，第三期，121-129。

5.鐘裕偉(2013)。微機電型加速度計應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械振動量測之研究。國立彰化師範大學機電工程學系碩士論文。