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智慧化 班級：三乙 座號：18 姓名：蘇冠賓 老師：黃釧泉 - Coggle Diagram
智慧化
班級：三乙
座號：18
姓名：蘇冠賓
老師：黃釧泉
智慧製造的成功關鍵
智慧製造的規劃，首要應考量客戶需求
市場供需變化節奏快速，客戶需求變化頻繁，競爭對手技術成長不間斷，若企業因數位化程度不足，導致內、外部資訊無法即時傳遞，在全球競爭下，喪失競爭力。
規劃智慧製造的藍圖和推動流程：從確認目標開始
現況與智慧製造缺口確認
成效與經營策略聯結
選擇策略主軸
規劃智慧製造藍圖
確認目標問題與對策
連結企業經營成果，實現智慧製造和數位轉型效益
透過『運用經營分析工具』及『建立經營過程完整指標』，可以把推動轉型的最終成果，與企業經營指標連結。
應先確認目前狀況，和智慧製造的差距有多大
透過『工業4.0成熟度評量』與『工業4.0需求評量』的量化數據報告結果，選擇適合企業本身特性的方式來推動智慧製造。
智慧製造的啟動3依據和推動5原則
五原則
畫靶射箭
先內再外
由簡去繁
立基築高
求有追好
三依據
產品的複雜性越來越高、客戶的交貨期越來越短、生產的勞動力越來越缺
智慧化面臨的挑戰
在轉型的過程中普遍都會遇到幾個困境，像是上述提到的自動化設備產線的整合，需要規劃設計出完整的產線，才能創造最大效益；而現今的技術雖已逐漸成熟，但企業卻缺乏高經濟效益的應用與組合，因此時常無法負擔成本，導致無法將智慧製造落實；在轉型中一定會遇到人力與系統整合調整的時期，除了需要進行資料的轉移，也要進行內部訓練或招聘人才，這期間可藉由事先安排，並定期追蹤，以加快適應的時間。
智慧化四階段
自適應
因應內外在的變遷，自動調適，持續自我優化
讓各系統或機台自身可以自適應、自動調適。強化個體內部的自適應閉環，讓企業可以像大自然的生命一樣，快速演化、自主適應不斷變遷的大環境。
預測化
預測未來，提前準備
機聯網數據經過IT/OT融合後，除了可透過AI數學模型作到預知保養，甚至可以整合檢測機台的數據，建立工藝數學模型，達到虛擬量測
透明化
發現問題，解決問題，以強化競爭力
在這快速變遷的時代，傳統用SOP與經驗被動發現問題的模式已不敷使用。面對中長期趨勢問題，以數據智慧化來自主發掘問題，取代大家習以為常的慣性。
可視化
在對的時間，讓對的人，以對的方式，看到對的數據
可視化並非一定要呈現花俏圖表才是，重點在於是否有效。因為不同數據對於不同對象、不同目的，就會有其不同的呈現方式。