2019年4月9日 星期二

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傳統產業的數位轉型升級典範 宏遠興業用數位大腦,把員工變成鋼鐵人

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文/張彥文、蕭玉品
台南市山上工業區,西近國道三號,東側為曾文溪,有六十多家各類廠商進駐,平日裡只見大貨車呼嘯穿梭。轉進其中遠東集團旗下老牌紡織廠宏遠興業,進入大門後只見一片翠綠蓊鬱,池塘中還有綠頭鴨悠游其中,若不是門口一面石牆上鑲著「宏遠紡織生態工業園」幾個大字,還真以為走錯地方了。
台灣的紡織業自1950年代開始發展,逐漸成長為台灣出口的重要經濟支柱,一度締造台灣「成衣王國」的稱譽。但自上個世紀末,由於人工成本大幅上揚,紡織業面臨嚴重的衰退,也大規模西進中國大陸。
去年甫成立滿三十年的宏遠興業,面對成本上漲和近來數位轉型的壓力,積極導入智慧製造,希望能讓這個傳統產業脫胎換骨。
「要做到自動化、數位升級,紡織業才不用逐水草而居,」宏遠興業總經理葉清來解釋,之前對岸的人工、土地便宜,大家就到大陸設廠,一旦大陸的成本上漲,只好又移到東南亞,就像是游牧民族。其實,只要透過提升差異化和競爭力,就可以根留台灣。
找到轉型升級的趨勢
葉清來一直是一個強調學習新知的管理者,他透過大量閱讀,始終在思考公司如何轉型。
大約五、六年前,他接觸到美國前副總統高爾(Al Gore)的著作《驅動大未來:牽動全球變遷的六個革命性巨變》,其中一點就是自動化。剛好那時候客戶也一直逼宏遠去越南投資,否則就要轉單。
在外部壓力驅使下,讓葉清來決定轉型,改變企業體質。之後他又陸續讀到《富比士》(Forbes)和《哈佛商業評論》全球繁體中文版當中關於「新製造革命」、「搶攻物聯網商機」等等的文章。光是智慧製造和工業4.0方面的書籍和雜誌,他讀了不下三十本。
葉清來甚至找到一本德文版的《工業4.0》,為了讀這本書,他花了新台幣14萬元請人將書翻成英文,後來大陸出了簡體中文版,他又買來分送給親朋好友。透過大量的閱讀,不但讓葉清來更了解智慧製造的內涵,更堅定他要推動智慧工廠的改造計畫。
可是宏遠以前從來沒做過,台灣也沒有經驗可學習,到底該怎麼做呢?「大陸是彎道超車,我們講的是leap,像青蛙跳,就直接跳到工業4.0。」
宏遠的改造,從二個方面著手,第一是在公司內部推動轉型的觀念;第二則是導入外部資源協同改造。
管理階層以身作則的學習型組織
長久以來,在葉清來的帶領下,宏遠一直是一個「學習型組織」。「我的理念是學習來改變、改變來學習,」這句話說起來有點拗口,但就是強調宏遠是一個追求變革的企業。
宏遠的做法是自上而下改變觀念,第一步就是讀書。葉清來以身作則,每週至少會讀一本書,自己摘錄其中的重點,上傳雲端分享給同仁,尤其是各單位的主管必讀,等到週六開會時,再共同來討論。而且他強調,一個觀念,例如說工業4.0,不能只讀一本書,至少要讀二十本以上,才能有深刻的理解。
宏遠興業協理曾一正指出,由於總經理會要求部門主管參與學習,數位轉型的理念早已遍及宏遠的各個階層,大家有共同語言,逐步把數位轉型的架構建立起來。曾一正負責資訊系統的建置,而與他密切配合的,是擁有35年紡織業經驗的資深協理林世榮,負責協助資訊部門針對實務面的需求,來規畫數位轉型。林世榮被葉清來稱為公司的「人工智慧長」。
曾一正說,為了學習數位轉型的知識,他與林世榮還特別到台灣人工智慧學校進修,都是利用週六時間,從台南北上台中上課,因為如果主管不清楚技術人員在做什麼,就很難領導同仁。
組建數位轉型大聯盟
觀念建立後,再來就是實務面導入。
傳統的製造業,以應付每天的生產製造為主,沒有辦法因為數位轉型去招募大量的數位人力,所以必須導入外部資源。為此,宏遠一共找了超過三十家的合作伙伴,包括研華科技、清大、遠傳電信、工研院、勤業眾信等。但宏遠並不是單純將項目外包,或是直接購買套裝軟體,因為這樣做不管成不成功,都無法留下know-how,未來碰到其他問題,也無法自行解決。因此必須與外部成為合作伙伴,讓內部同仁弄清楚別人在做什麼,必須理解怎麼利用數位工具來創造效益。
以合作伙伴之一、清大工業工程系講座教授簡禎富率領的團隊為例,簡禎富協助宏遠導入一個分散式的資訊系統,每個系統之間互相連結,但還是維持各部門之間的主導權。
「我們的做法,是把紡織廠的員工變成鋼鐵人,每個人背後都有一個Jarvis(鋼鐵人電影中的人工智慧助理)在指導你工作,」簡禎富說。簡禎富觀察,葉清來是一個很願意學習新知和推動組織變革的領導人,也成為宏遠能夠順利推動數位轉型的重要因素。
幾年前,數位轉型還沒有那麼熱門時,宏遠就已經開始推動,整個組織在觀念的接受程度很高,推動起來也更為順暢。
變革本來就需要領導力,也需要一個內部觸媒。有的企業這兩種力量是分開的,宏遠則是葉清來帶頭衝;也就是說,轉型是來自於領導人的願景,而不是來自於研考部門提出來的計畫。
「我也是被他(葉清來)感動才跑下去(台南),」簡禎富笑著說,新竹到台南單趟就要三個多小時,對手中計畫已經「產能滿載」的清大團隊來說,在時間上其實不具效率,「不然我到後面的新竹科學園區只要十分鐘。」
宏遠興業以五項指標來建構智慧製造。
第一項指標是互聯,也就是連線生產設備,即時蒐集數據;
第二項指標則是優化,透過高度自動化與最少人力,提高生產效率;
第三項指標是透明化,利用儀表板與工具的協助,達成快速且一致的決策;
第四項指標是前瞻性,利用AI演算法,預測變化與事前防範,利用深度學習提升品質與良率;
第五項指標則是靈活性,彈性調整排程,達成資源最佳化。
數位轉型五大具體實證
宏遠已累積許多轉型的實際案例。
第一個實例是機器人流程自動化,由電腦取代人力,執行一些明確且重複性的文書工作。例如採購,過去人員依請購單逐筆向廠商詢價,之後還得將回傳的資料上傳整理,現在都可以由機器代勞,甚至在夜間都可以發出詢價單。
以往每次出貨後,需由人員蒐集相關資料,像是裝箱單(packing list)、驗布報告、物性報告等,提供給客戶,現在可以自動產出,並直接上傳至雲端。流程自動化後,可以處理資料的下載、上傳、輸入、存檔,甚至郵件的收發和傳真等等。宏遠目前訂下的目標,是希望藉此省下一百名內部人力,年省成本預估可達五千萬元。
第二個實例是生產資訊即時生成。過去生產資訊都是當日工作結束時再蒐集,由人工製成報表,最快也要隔天才能交到主管手中,曠日費時。但是現在可以即時透過工廠的螢幕,甚至行動裝置取得資訊,讓現場的主管立刻決策,可以調整生產效率達成最佳化。不同部門之間,也可以藉此了解彼此的進度,讓流程銜接更順暢。
第三個實例則是生產效能的優化。像是宏遠目前主力產品機能布料,過去可能會受到製程條件的影響,造成生產過多或是不足,但透過大數據分析,可以預先判斷產出結果,更可使訂單準時完成。
大數據分析還可以預測產品是否合乎標準。像是防水性的布料,以前得要人員依照經驗開發規格與挑選機台,然後做出樣品,進行雨淋測試。
現在有了大數據,不需要預先製作樣品,以數據模擬雨淋測試的結果,準確率高達86%,「數據告訴你不會過的,就不用再試了,」林世榮指出,如此可以大幅降低開發的時間。宏遠也發現,在某些設備製造出來的布料,通過測試的成功率較高,但沒有大數據分析前,都只能盲目地不斷嘗試,也很難找到原因。甚至還會造成同事之間的誤會,覺得是有人工作不認真。
第四項實例是智慧驗布,將以往需要由肉眼來判斷的布料瑕疵,交給九支高速攝影機,搭配左右移動的分光儀,有瑕疵的部分可以立即生成報告及照片,而且還會標示出瑕疵所在的位置,方便後續處理。
林世榮強調,智慧驗布的好處,除了減少人力需求外,更重要的是降低對員工能力的要求。以往可能要訓練多年,才能養成火眼金睛的老師傅,但有了智慧驗布,即使新進人員,也不怕驗錯或驗漏。過去靠人工驗布,平均一小時大約可以驗六百多碼,但有些新進人員一小時驗不到四百碼,「而且他驗完你還不放心,」林世榮說,現在這些問題都可以靠數位轉型來解決,讓檢驗部門的人力減少了24%,但效率反而提升了27%。
第五項實例是智慧染色系統。過去布料染色,要人工先秤量染色劑,再一桶一桶地倒進染色機中,「以前要背(生產到)第幾段的什麼時候要倒什麼藥(染料),」林世榮回憶,每段生產至少有七、八種藥,還有一定順序,所以倒錯的情況也不少。但現在已全程自動化。
數位大腦執行九成決策
對於數位轉型,葉清來的詮釋是建構一個工廠內的「數位大腦」,像是把老師傅的經驗值數位化,創造出一個由演算法支撐的模組。他認為,生產的過程,有90%的知識是可以結構化的,可交由數位大腦判斷,「電腦已經幫你做90%,剩下10%由人腦判斷,非常容易。」
葉清來認為,這套做法可以適用於大部分的產業,因應台灣社會高齡化、少子化的趨勢,智慧製造可以取代三至四成的人力,而且可以做到去技能化(deskilling)。員工不需要長時間的培訓,只要會操作機器即可,也可以解決資深員工退休時,如何經驗傳承的問題。
「宏遠興業」用數位大腦,把員工變成鋼鐵人 宏遠的改造,從二個方面著手 1.在公司內部推動轉型的觀念:管理階層以身作則的學習型組織 2.導入外部資源協同改造:組建數位轉型大聯盟 宏遠以五項指標來建構智慧製造 1.互聯,也就是連線生產設備,即時蒐集數據; 2.優化,透過高度自動化與最少人力,提高生產效率; 3.透明化,利用儀表板與工具的協助,達成快速且一致的決策; 4.前瞻性,利用AI演算法,預測變化與事前防範,利用深度學習提升品質與良率; 5.靈活性,彈性調整排程,達成資源最佳化。 數位轉型五大具體實證 1.機器人流程自動化,由電腦取代人力 2.生產資訊即時生成 3.生產效能的優化 4.智慧驗布 5.智慧染色系統 數位大腦執行九成決策 對於數位轉型,宏遠總經理葉清來的詮釋是建構一個工廠內的「數位大腦」,像是把老師傅的經驗值數位化,創造出一個由演算法支撐的模組。他認為,生產的過程,有90%的知識是可以結構化的,可交由數位大腦判斷,「電腦已經幫你做90%,剩下10%由人腦判斷,非常容易。」