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智慧製造應對市場結構大趨勢變化的第一步:利用報工即時掌握進度與成本控管 中提到,全球市場已發生不可逆的大趨勢變化,包含部分成熟產業歷經景氣循環時逐漸掉入完全競爭陷阱、逆全球化帶來的本土製造化,已成常態的少量多樣生產需求、產品生命週期縮短。技術與供應鏈管理進步造成產能過剩。
以上市場結構變化正在深刻影響製造業,當製造產業格局被一隻「看不見的手」推動時,提醒著我們製造業無關規模大小,無關產品範疇,製造業者很難預期下一個「陷入完全競爭泥沼」的板塊。
下一個十年您的公司會走到哪裡?
可以確定的是一定要進入結構化升級,關注在更細膩的體質改變,帶來更合理成本管理與回應縮短交期的更高期待。
「報工」是實現數位化生產管理的起點。它是一種數據收集過程,將生產現場所發生的流程、機台產能使用率、資源使用與工序進度資訊,透過數據化的方式即時記錄並回饋到管理決策層。回應產品目前做到哪裡、做得好不好、何時能完成、產品成本分攤,適合成為應對市場結構大趨勢的第一步計畫。
第二階段的轉型計畫:以「全程時間」角度來搜集即時數據
製造業營運常態經常面臨客戶臨時調整需求,例如突如其來的抽、插單或規格變更,這些都可能直接衝擊既定生產計劃。此外,若原本排程中的設備突然異常,也會導致產線停工,放大生產風險。而對於一些以多品種小批量為主的製造企業,這類需求變動更是常見,進一步提升了管理與調度的複雜度。
在這樣的情境下,工廠管理面臨的挑戰之一,即在於一旦出現異常狀況,管理者急需追溯原因並評估其對成本、交期與客戶滿意度的影響。然而,由於資訊更新不及時或傳遞不完整,容易導致問題難以在最短時間內被發現、定位並制定對應的解決方案。
在第二階段的轉型計畫中,我們將在報工的基礎上,以「全程時間」的視角蒐集四大「即時」關鍵數據,透過即時整合並掌握這些數據,企業能有效強化現場控管,並建立迅速、彈性且有序的應變機制,成為維持穩定生產與提升整體效能的關鍵。
四大關鍵即時數據
生產排程數據(動態標準工時)
生產數據(製造現場狀況)
設備妥善度
串接並整合 ERP、MES 等系統的全流程數據進行復盤與優化
「全程時間」關鍵數據 ➊ - 生產排程數據(動態標準工時為基礎)
有效利用標準工時能大幅提升生產排程的有效度與交期回覆的精準度,也能精準掌握成本並有效運用設備運作時間,進而推動整體生產效率與設備稼動率的提升。例如:
透過機聯網蒐集並比對每月的實際工時與標準工時,不斷修正排產計畫,就能優化產能利用
再將即時設備資訊整合進MES系統,利用標準工時做動態排程,當系統偵測生產進度偏差時,能迅速啟動調整派工機制,確保生產不中斷
同時,藉由標準工時計算,AGV等智慧搬運工具得以在恰當時間把正確的物料配送至正確的工作站,避免現場堆積
最後,若能即時將實際產能與工時數據回饋到生產看板上,生管就能掌控排程規劃,並快速回覆業務端的交期詢問
Tips! 潤謙觀點:所謂「標準工時」,是指在標準工作環境下,完成特定工作任務所需的全部時間,涵蓋核心作業時間與輔助時間。計算上除了把週期時間除以數量,得到每次生產一個產品需要的工作時間以外。在實務操作輔助時間中,是否將調機、上模、取料、上下料、試產、首件檢查、上料等時間直接納入標準工時,會因各企業的管理方式、批量大小、排程習慣以及作業模式而有所不同。
許多工廠的生產計劃與排程、排產,往往仍仰賴現場師傅的經驗以及 Excel 表格。然而,隨著新設備投用、舊設備老化、加工工藝參數優化,以及製造現場配置調整等因素,標準工時必須同步更新。透過即時收集設備加工狀況,並進行滾動式的標準工時計算,才能在可控的生產環境下不斷校正生產排程,最終確保排程的彈性與準確度。
Tips! 潤謙觀點:量測標準工時大原則為先改善標準工時再進行量測。例如先進行人因改善將零件或物料的擺放位置、人員動線進行合宜規劃,使操作人員能更方便、順暢地取用,降低多餘動作並提升生產效率。重新檢視並調整工作站之間的節拍,使整體生產流程不因少數瓶頸工序而拖慢進度。將過長或過複雜的生產線拆分成多條小規模產線,有助於提高彈性並減少在製品的堆積。
「全程時間」關鍵數據 ➋ - 生產數據(製造現場狀況)
許多企業主都希望能隨時掌握工廠現場的運行狀況和關鍵客戶訂單的生產進度,這就需要讓業務、生管、採購、現場製造主管等各部門能即時共享資訊,而不必再依靠到現場巡查或依據分散的資料拼湊答案。若能及時收集到設備稼動與生產進度的動態資訊,當設備故障或流程出現脫節時,就能迅速通知並調整排程,避免工作站因等待或提早生產而產生資源浪費。
現況雖然許多工廠都有生產日報,但若僅依賴人工報工與 Excel 記錄,不只耗時費力,也容易在下班或交接班時才匯整更新,無法及時掌握現況。這時候透過導入機聯網、MES 中的自動化的數據蒐集模組,配合視覺化工具,管理者便能在第一時間追蹤生產進度並即時調度,確保高效率運作並快速回應客戶需求。
生產數據收集從機台「全程時間」的角度來規劃 = OT 數據 + IT 數據 = 生產運轉時間 + 非生產運轉時間
當我們談到「OT 數據」(Operational Technology Data) 時,指的是生產現場直接從機台、設備或感測器所收集而來的各種即時運作資訊,例如生產量、良率、警示、故障代碼、溫度、壓力、轉速等等,這些資料通常跟機器實際運作狀態高度相關,也最能即刻反映生產現場的情況。
Tips! 潤謙觀點:OT 數據包含生產相關資訊、工藝參數的設定值、感測器的工業數據實際值等。
不過,光有這些 OT 數據並不代表能完全掌控機台的所有狀態及全生命週期。原因在於:
機台運作以外的影響因素
機台的「前後文資訊」(Context) 可能來自其他系統,例如排程、原物料庫存、工單管理、ERP 系統等,它們所帶來的數據大多屬於 IT 層級 (Information Technology) 的資料。
商業層面多源數據的整合需求
機台本身只能提供與自身狀態直接相關的監測數據,卻無法完整提供周邊資源調度、人員管理、訂單排程或其他商業層面的資訊。只有同時掌握這些與機台外圍相關的資訊,才能更完整地理解機台為什麼會有特定停機、維修保養需求,或是導致生產效率起伏的原因。舉例來說,若今天有一批緊急訂單,只有從 OT 端無法知道這批訂單的優先級、料件是否齊備、或現場人力是否充足。這些都需要來自 IT 系統的資訊做整合與調度,才能在生產現場做出最有效的決策。
Tips! 潤謙觀點:IT數據包含,從機台設備每天開機開始、何時被派工、調機、上模、試產、首件檢查、取料、上下料、量產、發生過哪些異常、何時排除、詳細資料資訊(工單編號、工序、工藝、使用的模具/治具/夾具編號、材料等)
因此,若要真正「全面掌控生產機台的全生命週期」,必須同時整合 OT 與 IT 的數據。OT 數據讓你知道「現場發生了什麼事」,IT 數據讓你知道「這樣的狀況在企業整體運作中的意義與影響是什麼」。
當我們將機台全程時間蒐集後,可再切分為生產運轉時間與非生產運轉時間。工廠的競爭力來源,很大部分與非生產運轉時間的管控與浪費減少有關,例如:故障異常、上下料、調機、首件檢驗、線上保養等成本。
生產數據:生產運轉時間
全面接軌生產機台、廠務機台(如水、氣、電、化等供應設備)與檢測機台的 IoT 數據收集,對製造業的數位優化至關重要。然而,若預算有限或需分階段執行,應優先聚焦在瓶頸機台,因其產能損失會直接影響整體產量。為此,建議先落實瓶頸機台的生產節拍、任務進度、運行狀態與工藝參數的可視化與管理,再逐步擴及周邊設備與檢測機台。一方面可防止周邊設備失控拖累整體效能,另一方面則能利用檢測數據及早偵測異常並快速介入,降低良率問題所造成的損失。
生產數據:非生產運轉時間(掌握關鍵停機數據,才能有效提升現場管理)
對現場管理而言,真正能提供價值的,往往不是機台正常運作時所蒐集的大量數據,而是設備停機或待料等非正常運行階段的資訊。這些數據能幫助管理者深入釐清停機原因,找出機台產能不足背後的關鍵環節。
以潤謙服務的一家塑料射出成形工廠為例,當管理者發現其注塑機的產量無法達標,重點不在已生產的數量,而在「缺少」了多少產出,以及機台實際閒置了多長時間、為何閒置這麼久、是否存在人力或物料短缺等問題。只有當數據能夠持續追蹤這些細節,並引導管理者層層深入,才能制定既有效又經濟的對策。
Tips! 潤謙觀點:從 OEE 六大損失定位問題
整體設備效率(OEE)主要由「設備有效率(A)」、「生產速率(P)」和「品質良率(Q)」三大構面構成。透過系統性分析 OEE 的六大損失,企業能快速找出產能瓶頸,並對症下藥。
設備有效率(A)損失
無預警故障或停機
設備發生重大故障或突發停機,往往是工廠最大產能流失的根源。例如,一家金屬加工廠的衝壓機在關鍵時刻停機,導致整條產線被迫暫停生產。
計畫停機調整或快速維護
包括生產前置作業、工具更換與生產佈置調整等,若缺乏標準化作業流程,則容易延長停機時間。
生產速率(P)損失
空轉或小停機
指 5 分鐘以下、未達維修層級的暫停,例如,物料供應稍有延誤,導致設備間斷運作。
設備低於理想速度
任何原因導致實際產出低於預計水準,如刀具磨損或參數設置不當等。
品質良率(Q)損失
品質缺陷與返工
製程中若出現不良品,就需重工或報廢,直接影響產能與生產成本。
開始製造固有損失
設備預熱或調機階段因參數尚未穩定,常會產生一定量的次品。
「全程時間」關鍵數據 ➌ - 設備妥善度
設備的健康狀態不僅影響排程與產能,也攸關產品品質。若關鍵零組件老化或設備故障,便可能造成突發停機,突發停機也是製造現場最懼怕的情況,導致客戶交期延宕、人工與生產成本浪費,更可能產生不良品。例如,在金屬加工廠中,若刀具超過使用壽命、工件溫度與壓力失控,往往需停線檢修,經濟損失往往難以挽回。傳統做法常仰賴經驗豐富的師傅透過巡檢和外觀觀察、聽聲音等方式,嘗試及早發現設備溫度異常、磨損或震動異狀。然而,若人員因工作忙碌或經驗不足而忽略細節,往往要等到設備實際故障或產品出現瑕疵後,才會意識到問題存在。
雖然定期保養有助於減少停機風險,但若缺乏真實且即時的維護紀錄與預警機制,保養作業仍可能形同虛設。為了達到更好的預防維護效果,工廠可運用 IoT 或機聯網技術,定時(例如每 10 分鐘)回報設備溫度、壓力或零組件的磨損情形,並透過 AI 維修預測模型搭配儀表板實現遠端監控。一旦偵測到數值異常偏離,即可提前介入,避免產品品質下降或設備進一步損壞。
若能與 MES 整合,企業即能在維修保養計畫中即時更新設備狀況,並安排適當的維修時程與生產排程,將停工影響降至最低。
「全程時間」關鍵數據 ➍ - 串接並整合ERP、MES等系統的全流程數據進行復盤與優化
智慧製造並非一勞永逸的單次升級,而是一個不斷演化、動態優化的長期過程,其核心在於數位技術與自動化技術的深度整合。國際先進製造企業(如德國工業 4.0 倡導者 Siemens、精實生產 BMW)的成功經驗顯示,若能在不同技術路徑與應用場景間靈活選用系統,如 MRP、ERP、MES、APS、SCM、AGV 等,便能以「積木式」思維為基礎,打造出適配自身生產與營運需求的整體解決方案。
然而,僅僅部署多套系統並不足以實現智慧製造的效能躍升。企業常因部門之間的語言差異、系統標準不一而出現流程資訊各自為政的情況,難以掌握端到端的生產狀況。為了克服此挑戰,建議導入「流程智慧」概念,將不同系統的數據安全地匯整並打造出可以即時更新的數位孿生模型(Digital Twin),用以全面呈現從接收訂單、原材料採購、應收與應付帳款、製造生產、進出物流到最終產品交付的動態流程。這種全息式的流程視圖能讓管理者快速洞察哪個環節出現延誤、哪個階段產能不足或哪個流程設計不合理,從而對症下藥。

如此一來,企業不僅能實現資訊透明、數據互聯互通,也能在整個垂直場域(如供應鏈、生產線及客戶服務)進行決策優化,善用即時洞察力進行調度與排程,同時為更先進的人工智慧與自動化應用奠定基礎。綜合來看,唯有透過端到端的流程整合與專業的流程分析能力,企業方能真正釋放出智慧製造的潛能,並在激烈的市場競爭中持續維持領先地位。
蒐集「即時數據」的三個方法:機聯網串接至 MES、MES SFR 模組、RPA
設備自動回報數據(機聯網+MES)
將具備機聯網功能機台(機台原生或透過改機、安裝外掛裝置)與 MES 系統的整合來實現。自動讀取機台的狀態、量測數據、機台運作參數、生產資訊與加工時間,並將這些數據回傳至 MES 系統,以達到生產進度追蹤、設備監控、品質管理和工時計算的目的。
MES 中的工單與機聯網交叉分析 MES 即時工單狀況
MES SFR(Shop Floor Reporting)派報工模組
透過 MES SFR 模組,利用放置在機台旁的平板電腦輔助第一線人員,點選螢幕即可快速地完成資料的收集與傳輸,讓作業員在上下工或進出站作業時,直接在系統中登錄工時。此外,還可透過收料確認和完工確認的生產動作來計算工時,實現相對即時的數據收集,從而精準掌握人工成本、產品加工時間與製造成本。
包含何時人員開始調機、下料、試產、通過首件檢查、量產、報工、發生過哪些異常、何時排除等等,都可以直接透過 MES 搭配 ipad 點選按鈕快速紀錄
機器人流程自動化軟體 RPA
採用電腦視覺 RPA(軟體機器人流程自動化)軟體,無論是新型或老舊機台,都能透過電腦視覺 AI 辨識,自動擷取機台螢幕上的關鍵數據與製程參數來進行報工,進而降低人為錯誤的風險,並提升報工的精確性與即時性。
成本低、建置快速、正確性高:以軟體機器人自動化技術實現原本需人力重複操作的動作
如何選擇蒐集資料的方式?
應考量多個因素,包括設備的聯網能力、可用的預算以及產業的特定需求。對於已具備聯網能力的工廠,可優先採用機聯網串接 MES 以提升數據收集效率和準確性。而對於設備老舊或預算有限的企業,可以分階段建置,從蒐集資料的 MES SFR 模組開始或是以RPA(流程自動化)技術,降低繁雜的人工紀錄,逐步過渡到更高階的自動化資料介接方案。
潤謙深度了解客戶所面臨的實際挑戰與機會,並以此為基礎設計解決方案。為了能更專業地協助客戶,成立了顧問服務部門,專注於幫助客戶找出問題根本原因並提出可行的解決方法。
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