制造業邁向工業4.0 預測性維護日顯重要

制造業在進行數字轉型(digital transformation)、邁向工業4.0(Industry 4.0)時須善用數據分析(data analytics)、人工智能(AI)、機器學習(machine learning)等新興技術并整合長期制造策略，以擴大生產現場、客戶體驗、服務模式的商業利益，而預測性(predictive)維護將日益重要。
  
   根據Global Manufacturing報導，在其近期出版的「制造2020」(Manufacturing 2020)報告中，制造業指出運用工業物聯網(Industrial IoT，IIoT)改善工廠連網的長期效益包括生產成本降低、彈性增加、產量提升，而資產維護的轉型對于達成這些目標至為關鍵。ERP與咨詢服務供貨商Columbus UK認為預測性維護正改變制造與企業維持競爭力所需專注的技術。
  
  
   IIoT有效運用生產現場設備內建的傳感器所收集并儲存于云端系統的巨量實時(real-time)濕度、溫度、震動等數據進行分析，可據以提供關于制程與次制程前所未有的全新深刻見解，包括辨識設備狀態、監測效率、偵測零件故障等，將大幅轉變制造業維護作業的排程與預測方式。
  
   制造業欲領先競爭者還必須洞燭機先，數據分析結合機器學習有助于改善資產的可用性、壽命等，包括預測下一個生產瓶頸可能發生的位置，以及如何以成本效益最高的方式為無法掌握的故障安排維護等，讓企業得以降低成本、改善作業效率、進行數據驅動的決策。
  
   采取反應性(reactive)維護，則當設備因故障而意外脫機，對生產力的影響已不可逆，且會引發整個生產鏈的連鎖效應。數據是數字轉型的命脈，隨著采用IIoT的制造業日益增多，運用AI與機器學習輔助資料分析，可從生產現場收集的大數據中過濾出異常信息，尋找潛藏的模式以提升設備可靠度預測的準確性，進一步驅動維護作業轉型為全面的預測性模式。
  
   制造業依據精確的預測信息可在設備故障前調整維護時程，預先辨識與解決潛在問題，避免處理緊急狀況或過度維護(over-maintenance)所衍生的額外費用，并可提升設備正常運作時間與生產質量。先進數據分析也可辨識與管理新部署的全數字化解決方案的效益及對現行業務程序的影響，協助前瞻企業對抗未來的數字破壞與沖擊。
  
   從Domino Printing Sciences更新企業系統以提供更多由數據驅動的商業智能的案例可看出，強化數據分析能力對跨多業務程序的益處顯而易見。Domino Printing Sciences運用先進數據分析處理制程中收集的實際數據，并透過自動測試設備排除人類主觀評估缺陷與驅動產量提升，還在制程中的各個階段為產品建立防呆機制，避免到最后階段補救令損失加劇。