打造自主化營運

我們持續從業界領導者那裡得知，他們需要具備全球營運的即時可見性，而這是確保其營運保持敏捷性和擴充性的關鍵。不過，若未配置連網裝置和情境化資料，藉此避免緩慢的人工資料收集工作，則無法達成此目標。

透過消除數據孤島並解放工業資料和 AI 功能，各公司可以實現自主化決策，進而最佳化成本、效率和生產韌性。如此一來，自家組織就能更接近自主化營運目標。

在整個企業中達成自主化需要橫跨從觀察、推論到決策制定和行動等完整情報頻譜的能力。這些功能與所有營運領域息息相關，包括產品設計、製造、供應鏈、經銷、直接對客戶的通路，以及需求預測。

尤其是製造營運已經見證模型預測控制（MPC）的進展，模型預測控制能持續分析即時和預測資料，在定義的限制內最佳化製程控制。雖然模型預測控制是製造環節的絕佳範例，但更廣泛的自主化則是需要將類似的智慧系統延伸到整個企業。

這趟旅程是以工業 AI 成熟度金字塔所呈現，概述了從基本資料整合和視覺化，到預測分析、規範性決策制動，以及最終自主化營運的進展。隨著組織在這座金字塔往上攀爬，他們將採用機器學習、即時自動化以及自我學習系統。每個階段不僅需要技術升級，也需要文化和結構轉型。

資產監控

找出停機時間的根本原因

審視工業 AI 成熟度金字塔時，資產監控是從觀察到解釋的入口和轉折點。這是科技更迭如何將使用案例轉化為金字塔不同階層的絕佳範例。有效的資產監控對於維持營運效率及盡可能縮短停機時間至關重要。更深入了解感測器資料趨勢、警報和維護工序背景後，企業即可透過工程分析快速識別並解決停機的根本原因。

此外，比較多座廠房內類似設備的可靠性和效能，便可制定更明智的決策並最佳化資產利用率。此方法不僅有助於防止意外故障，還能確保主動排定維護活動，進而延長資產的使用壽命並降低營運成本。

品質管制

預測可能發生品質問題的時機

往上進入金字塔的推論層時，通常涉及品質管制、適應性製造或預測性維護等功能。維持非凡的產品品質是客戶滿意度和適法性的關鍵。AI 可以偵測並建議修正會影響產品品質的偏差、自動化檢查流程，並預測可能發生品質問題的時機。企業可以透過監控進料品質的方式，降低出現瑕疵的風險。

一個值得注意的範例就是我們在 Twinsburg 製造廠房專注於電子組裝的應用。在此情況下，工業 AI 會針對潛在故障發出警示，以便團隊主動採取行動。雖然此方法不會自行進行變更，但可大幅改善決策制定過程。在品質問題惡化之前，預測和解決的能力可確保產品符合嚴格的品質標準、減少浪費並提高整體效率。

適應性製造

變更生產線周遭的支援資源

適應性製造運用即時資料來調整生產排程、轉換資源，並快速因應需求變化。AI 可分析生產和市場狀況，以即時自動調整排程、設備和工作流程。

雖然這種方法不會改變生產線的情況，但確實可以支援其相關的資源。此概念特別適用於需要根據下游回饋調整生產的情境，以確保最佳效率與回應能力。例如，如果在下游偵測到減速，即可傳送訊號至上游以據此調整生產速率，進而防止發生瓶頸並維持順利的運作。

重點在於，您正在管理生產所需的支援資源，而這正是自主化製造的起點。

預測性維護

自動化維修決策

預測性維護是主動排程維護、改善資產利用率及降低成本的方法。依此方法，AI 會分析歷史資料和目前狀態設備資訊，以辨識模式並進行預測、進一步最佳化維護排程，並將維修決策自動化。雖然 AI 本身並未進行維修，但可大幅減少意外停機時間和相關成本。

此方法與向團隊發出故障可能發生的警示類似，好讓人員能夠先行採取行動。企業可以透過預測維護需求，避免代價高昂的中斷狀況，並延長其設備的營運壽命，最終帶來更有效率和更可靠的營運。

每個組織都有維護部門，而每個部門都處於不同的成熟度階段。然而，在採用進階解決方案時，許多部門都面臨技能、人才保留和持續訓練相關的挑戰。由於邊緣運算與分析已頗有進展，現在有機會透過機器學習直接將創新融入智慧裝置中。

預測性維護提供全方位的解決方案，本身能在同一處無縫整合軟硬體和服務，代表著狀態監控技術的下一波進化。

製程最佳化

辨別變數並修正方向

正如先前所述，我們見到工業資料和 AI 的通用應用全都屬於模型預測控制（MPC）領域。企業可以透過運用工業資料和 AI 技術，制定更佳、更快、更明智的決策，最終發揮 AI 功能，往上進入金字塔的決策層，為自主化營運紮下基礎。

若能取得生產流程的詳細見解，將可識別並解決效率不彰的問題。模型預測控制可建立廠房內特定營運的模型、管理可程式邏輯控制器內的設定點以控制設備，並運用資料科學即時修正方向。模型預測控制系統提供回授迴路，可連續調整生產參數，以維持最佳效能，即便情況改變也沒問題。

有了模型預測控制，組織不僅能透過生產線上的各種感測器讀取資料，還能從控制生產的可程式邏輯控制器讀取資料，同時將資料寫回可程式邏輯控制器，並視需求提供變更生產線速率的指示。

結論

工業資料與 AI 的整合，正在改變從資產監控到預測性維護等各種領域的營運。若能發揮工業 AI 功能，企業便可更接近實現自主化營運的目標，制定更佳、更快、更明智的決策。隨著科技持續發展，完全自主化營運的願景變得越來越可行，未來勢必能提升效率、可靠性和適應性。

邁向自主化營運的過程需要逐步實現，好讓企業更接近系統可獨立管理並最佳化製程的狀態，以確保在競爭激烈的市場中維持成長與韌性。

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