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導入AI應用串聯供應鏈資訊 產發署助23個企業重塑產業競爭力

銳傳媒/編輯中心 2024.08.20 12:57

為協助中小型製造業者因應國際製造趨勢,經濟部產業發展署自108年起即透過前述計畫,採用先期顧問規劃及系統建置導入等2種補助方式,促進業者導入智慧機械、人工智慧、供應鏈資訊串流及資安防護等技術元素,以協助我國製造業者改善製程問題,建構智慧供應鏈網絡並導入AI應用,至今共已補助208案,觸及23個重點產業。 產發署舉例指出,烈光企業於汽車鈑金結構零組件加工已專精超過50年,不只具備可應對少量多樣化訂單的彈性生產線,並擁有純熟的沖壓製程、模具設計與製造技術。惟在面對客戶臨時訂單異動時,仍浮現出若干製程管理問題,如:生產過程沒有即時彙整生產實績、生產條件、庫存水位等資訊,難以判斷生產狀態。而僅以人工管理排程及處理供應商與客戶訂單,卻缺乏生產情報則會導致物料中斷、設備閒置、品質偏差,影響生產連續性並降低效能,甚至可能造成庫存過多,影響資金流通運用。 烈光企業透過經濟部產業發展署「產業聚落供應鏈數位串流暨AI應用計畫」經費補助,導入供應鏈數位串流及建置物料供應管理系統,彙整生產過程中各部門包含供應商在內的資訊,並建置機器人流程自動化(Robotic Process Automation,RPA)模組,有效掌握生產及庫存資訊,配合自動排程快速對應存貨並安排出貨、生產及對供應商下單等程序,成功將訂單從備料、生產到完工交付的間隔時間自63小時縮短為50小時,產能效率自61%提升至82%。 產發署並指出,過往成品皆仰賴人工巡檢,製程中品質變異與不良無法即時掌握,亦缺乏數據指標來有效判斷製程中品質狀態,待完工後才知成品合格與否,容易增加重工與原料浪費,不良率亦高達20%。烈光企業於計畫期間導入AI輔助製程管制系統,收集沖壓機振動訊號作為判斷異常之依據,透過AI機器學習來判斷及預測鈑金生產品質的穩定度,在異常風險發生之前進行問題排查,有效降低不良率至3%以下,從發現異常、中斷作業,到生產復歸運作的時間亦從240分鐘降低至120分鐘。 未來產發署將持續協助我國製造業者結合上下游供應鏈廠商,調整內外體質並導入AI應用,以協助廠商改善原物料整備、製造排程、設備效率及品質管理等生產製造問題,強化我國整體供應鏈承受外在變化的韌性能力。業者如有申請意願,可先至前述計畫網站查詢相關申請規定(網址:https://proj05.ekm.org.tw/cloud),於明年第2季公告受理時儘速提出申請。

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