智慧製造轉型前哨戰:導入 AI、物聯網之前,你有想過導入 RPA 嗎?

首圖來源:Wikipedia 

幾年前台灣開始喊出工業 4.0 時,那時諸多工廠主才開始思考,如何重新調教現存的製造業產線。

對過往沒有數據思維的台廠製造業而言,要做到導入 AI 是相對困難的,畢竟沒有數據,何來 AI ?因此我們看上了物聯網,並創造了 AIOT(AI+IOT)這個名詞,為製造業的自動化轉型開啟了一個明確的轉型方向。

但 AI 和物聯網的導入都需要好一筆建置成本,那麼如果沒有完成這件事,如何先協助工廠完成基礎的自動化?

在 AI 和物聯網之前該做的事:RPA

機器人流程自動化(Robotic Process Automation,RPA),指在工作流程中將部分重複性工作外包給機器人,這個機器人過去並非單指產線上的機械手臂,而是包含工作軟體中的自動化應用,例如像是 Office 的巨集、Photoshop 的批次處理功能等等。

RPA 做的事情多半是單一的、重複的,並沒有辦法協助完成一個完整的判斷,但近期國外的製造業者開始思考是否能先將 RPA 的作法引進企業,協助達成自動化流程。

過往 RPA 是屬於擁有高度紀律 IT 資源的大企業領域,但現在技術的演進讓 RPA 優化可以成為主流趨勢,這意味著製造商也是時候在工廠產線中更好的落實 RPA 優化和 ROI(Return On Investment,投資報酬率)思維。

RPA 導入可以協助製造業做到哪些事?

就像前面說的,RPA 指的是單一性、重複性的任務,他的功勞是可以協助用統一的準則高速處理大量的重複性工作,因此,在需要嚴謹標準化的製造業中 RPA 可以找到屬於自己的位置。

在製造廠的工作流程中,有很多需要快速完成的重複性工作,例如訂單管理、根據採購訂單驗貨,確認採購訂單完整,以及驗證物料清單構建,這幾個都是很適合導入 RPA 自動化的點,可以透過將重複性的人為工作外包給機器人,進而降低風險和降低成本。

去除人為失當可能導致的損失,RPA 是工廠數位轉型前哨戰

據 Vanson Bourne 的研究指出 ,製造業中所有非計劃停機時間的 23% 是人為錯誤的結果,而其他部門則低至 9%。這顯示只要工廠將工作適當的外包給機器,就可以減少 23% 可能因人為錯誤產生的停機時間,達成更好的管理效益。

但當然,工廠主並不可能依靠 RPA 完成整個工廠的自動化,只能用來優化一部分的流程,RPA 的優點是,他並不需要人為的監控,就是作為設計在後台的準則靜靜的運作,所以工廠主可以更為輕鬆的導入,並藉此優化利潤。

對工業 4.0 和自動化而言,導入 RPA 更重要的一環是:需要組織重新理清系統流程和學會解讀數據的能力,而這通常是製造業數位化最容易失敗的一個部分,所以透過導入 RPA 先建立思維,再導入自動化和 AI 是一種更好的做法。

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參考資料
Will Robotic Process Automation Rule the Manufacturing Enterprise in 2019?

【全面解析「機器人流程自動化」】辦公自動化新時代,用 RPA 提升企業競爭力

Artificial Intelligence Transforms Manufacturing

(本文提供合作夥伴轉載,首圖來源:Wikipedia CC Licensed)


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