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不擴編、沐鸣登录沒擴廠,Garmin憑什麼縮短「2小時決策」更讓產值躍進3成?

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不擴編、沒擴廠,Garmin如何讓工廠產值同步提升?除了協作製造,AI也將2小時的決策時間縮短成10分鐘,手上的聪慧錶背後,正是人機協作的最佳範例。
 
以前,管理者做判斷,要先花2小時剖析數據,再製作圖表,最後用10分鐘決策。」Garmin(台灣國際航電)亞洲製造與營運中心資深協理傅微旭表示。
 
往常,Garmin工廠系統每2個小時就自動搜集數據、更新圖表,管理者再據此做決策,沐鸣登录整個過程從2小時又10分鐘,一口氣縮短為10分鐘。
 
這個 時間差的大躍進 ,是Garmin在2017年宣布4年內砸1億美圆(約新台幣30億元)投資聪慧工廠的成果。「我們稱這個決策公式化,叫做AI,」亞洲行銷與業務中心協理林孟垣說。
 
國際聪慧錶大廠何以一舉提升市值&產能?
Garmin不只是全球四大聪慧錶品牌,更是知名航空與船舶導航系統業者,這家國際大廠把95%的製造集中在台灣桃園,跟對手採取完整不一樣的战略:投資聪慧製造。
 
3年前,高層下達積極導入AI應用、數據剖析的指令。至今,Garmin桃園的聪慧工廠人力沒增加、工廠面積沒擴大,產量卻成長兩成,產值也大增三成,營收更從2016年的28億美圆,成長至2019年預估營收達36.5億美圆(根據官方財測)。
 
 
不擴編、沒擴廠,AI如何讓Garmin工廠產量和產值同步提升?
 
Garmin是少數從產品設計、製造到品牌經營一條龍控制在手的聪慧穿戴品牌。過去,生產端得預測消費者會買多還是買少,模擬銷售量,再備料、生產,最後進入業務銷售,常常會遇到備料與市場實際需求不同、銷量跟庫存產生出入的狀況。
 
導入聪慧製造以後,一切都改變了。
「我們工廠需求同時生產多樣產品,大的有航海雷達設備,沐鸣平台登陆小到手錶、晶片等級產品,需求複雜。」林孟垣指出,「聪慧製造很大的重點,是把前端需求與供應鏈做串連,但資料海量,產品元件太多,市場需求又遭到天氣、政治、以至一個胜利行銷活動所影響,如何轉化這些數據挑戰很大。」
 
從前的做法是靠老練的經理人憑經驗下判斷,像是直覺預測「紅色款」會賣。有了AI之後,能學習經驗老道的經理人內在的判斷邏輯,把團隊經驗數位化,學會需求預測、工廠排程、不良剖析決策。
 
從數據得知產品周期!發現鐵粉每3年就換機一次
Garmin下一個聪慧製造任務,是搜集更多客觀的市場數據,讓決策更快速簡單。這些數據包括每天全球3,000萬個活躍用戶的日常作息、壓力、步行與喝水量,從中發掘更多洞見。
 
林孟垣舉例,活躍型用戶手上的穿戴运用快滿3年,就有高機率會購買新機種;而韓國夏天腳踏車銷售極佳,冬季需求會瞬間消逝,管理團隊能够據此計算新品銷售周期。
 
 
至於要搜集几數據類型?林孟垣笑說,大约成千上百!從一個通用零件需求備几料,到一周几電阻或面板才夠?單是一個產品就有很多參數,另外還包括用戶活躍項目、過去銷售數據,以及運動市場趨勢等等。
 
工廠訓練AI,大數據的搜集是一大挑戰,在數據中撈金更不容易。
 
目前Garmin工廠已經累積多年的品質檢驗數據,對照產品功用差異(如防水或防高溫),应用虛實整合系統(Cyber-Physical System)預測產品品質牢靠度,提早採取措施。
 
「就跟每跑一萬公里,就建議換一次機油一樣,車子換機油時不見得壞了,但要等車壞了才換機油,就很不便当。」Garmin工廠已導入「預測保養」機制,在機器不良率增加前,提早保修,而下一步則是生產良率預測,晓得這批貨良率差,一開始就不做。
 
 
目標不是關燈工廠,「因為那是一種Show off的事」
談到聪慧工廠的下一步,林孟垣強調,有兩件事需求加強。第一件事是把「人還沒想到需求」的百萬數據,都先搜集製作好圖表,隨時提供洞見,幫人做大局部判斷。「到那時候,AI會在經理人下決策時,推薦三個最佳選項,即便亂選第三項執行,也不會出錯。」
 
第二個目標是人機協作的最佳化,重複性工作讓機器做,機器出錯再讓人協助。若要100%由機器人代勞,必須投資龐大本钱,沐鸣登录官网並不划算。Garmin工廠人機協作已有10%工序由機器人取代,預估2025年能够拉高至30%。
 
傅微旭表示,過去Garmin聪慧工廠的投資倾向硬體為主,未來8年將會愈加重軟體投資,「但我們並不想消弭一切人!」他強調,同業倡議的無人關燈工廠並非他們目標,因為,對他們來說,純粹的關燈工廠只是一種Show off(夸耀)的事情。