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國際供應鏈混亂引發停滯性通膨,全球供應鏈版圖重組中,台灣身為關鍵一環卻面臨產能大幅萎縮的考驗!如何善用 AI 技術強化營運效率、抵抗供應鏈風險?

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而就在全球製造廠加倍提升生產線的效能趨勢下,各國為了有效維護廠內機械設備健康,盡可能降低停機時間(downtime),越來越多工廠會裝起了預測性維護(predictive-maintenance)的偵測器,息息相關的「機器健康科技」(machine-health tech)領域中,產品解決方案也不斷推陳出新。

一包樂事裡,藏著智慧製造秘密

食品飲料大廠百事(PepsiCo)旗下的科技事業「PepsiCo Labs」在過去一年內,於四間菲多利工廠(Frito-Lay,樂事洋芋片為其子品牌之一)裝設了紐約新創「Augury Inc.」所研發的預測性維護系統,此舉有效減少了意外故障與生產中斷,並削減替代零件支出,等同於每年為工廠量能提高 4,000 小時的生產工時、增加數百萬噸的產品產出

首次嘗試成功後,未來百事還要將此項科技應用在更多座美國境內工廠,最終目標是要為所有北美廠區的飲料裝瓶設備,裝上 Augury 的預測性維護監測器。

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AUGURY 如何借力科技「傾聽機器」?

2011 年在紐約成立的 Augury,是一間 AI 監控機器的工業物聯網新創,致力於開發讓機器更可靠的機器學習演算法,並使用該數據庫來訓練 AI 模型,透過對機械設備進行預測性維護,提高機器正常運行時間;就連品牌名稱「Augury」也意指「占卜、算命」。

Augury 的商業模式是「機器健康即服務」(Machine-health as a service),透過 IoT 無線傳感器從機器設備上收集數據,再上傳至雲端平台,比對資料量不斷增長的 AI 數據庫加以分析,為企業客戶提供端對端的全棧解決方案,包含即時監控、預測式診斷結果與可行洞察(actionable insights)。

據稱 Augury 使用的數據庫,目前已有能力在不同製造環節、產品生命週期階段,辨識出超過 80,000 種工業機械聲響,進而持續做出運行順利或設備異常的推斷;一旦察覺異常跡象,系統就會即時向運營團隊發出警示,告知問題出在哪裡、又該如何解決。

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為什麼要進行預測性維護,管理設備健康?

就像人類在被診斷出重大疾病以前,往往會先察覺到各種症狀或徵兆,廠房設備、精密機械也跟人一樣,故障前也存在某些訊號,如果能透過科技工具進行觀察分析,揪出肉眼看不見的種種跡象和脈絡,就能提早發現設備的潛在缺陷,判斷機器元件何時可能發生故障或異常,預先進行設備維護、零件更換排程,在備料與人力調配上做到更好的安排,以降低無預警異常造成的損失,並提升整體產能

新興技術如大數據(資料倉儲)、雲端運算、機器學習、邊緣運算、物聯網等,都能幫助識別故障模式,挖掘多個參數並準確預測設備何時可能發生故障,提高供應鏈效率與安全性,並協助企業衍生資產價值

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善用 AI 自動化技術將是優化產線、廠務管理、物流、產品供應鏈的關鍵!

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預測性維護已成為智慧工廠的趨勢

Augury 計畫在年底之前新增至少 50 家製造業企業客戶,專業領域涵蓋食品飲料、藥妝、快速消費品,這些業者正規劃採用預測性維護科技──根據統計,全球機器健康科技的市場規模可望在 2027 年前達到 186 億美元,相較之下,2020 年新冠疫情高峰時導致工廠停工、全球航運路線大亂,預測性維護科技的國際市值也才不過 40 億美元;隨著越來越多資訊科技廠商加入,未來市場競爭勢必更為激烈。

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本文開放合作夥伴轉載,參考資料:Wall Street JournaliKala,首圖來源:Canva