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2021年12月22日 · 透過整合台達的DIAWMS倉儲管理系統與DIAMES製造執行系統，製造業可完整掌握製造現場的物流與資訊流，不僅有助提升全廠運搬效率及即時生產調度的應變能力，更可連結上層ERP平台，為企業打造韌性體質。 另外製造業也利用 DIALCS 物流設備控制系統的設備裝置操控，以及 DIAMCS 物料搬送管控系統的物料最佳化搬送路徑與儲位區塊規劃功能，提升全廠運搬效率以及即時生產調度之應變能力， 「甚至還可讓 DIAMES 與上層的 ERP（企業資源規劃平台）連結，納入將工單、產品及 BOM 表（物料清單）等資訊，打造具有韌性體質的企業，快速回應市場需求。 智慧系統不是萬靈丹，想達陣數位轉型「人」是關鍵.
2023年1月18日 · AI 在製造業中的 9 個應用. 1. 預測性維護 ：工廠在生產過程中的停機對成本影響十分巨大，透過機台數據即時搜集，將數據傳至雲端後可以進行 AI 分析。 可幫助製造商預先排程機台何時需要更換零件、檢修，或是會出現故障的機率，對於製造商提升產線效率、降低龐大廠房的管理需求複雜度，都有很高的幫助。 2. 生成式設計： 是一種結合電腦輔助系統的創造工具，結合 AI 最佳化演算法，使用機器學習算法來協助工程師模擬產品設計的方法。 這樣的工具會透過 AI 找出最佳化的產品設計模型，透過模擬產品材料、結構、散熱係數等不同重要參數，工程師可以更有效率地找出可行產品設計模式。 3. 原材料價格預測： 供應鏈變動快速提升企業營運不確定性，更多對於原物料時程與價格的預測需求開始浮現。
2024年4月18日 · 2024-04-18. 分享本文. 隨著 AI 人工智慧技術強勢發展，製造業正迎來前所未有的機遇與挑戰。 AI 在製造業的應用，逐步改變工廠的生產方式與供應鏈管理，這種技術革新提高生產效率和產品品質，也帶來更靈活的製造過程。 智慧製造不僅僅是生產流程的革新，更是一場產業變革的浪潮。 從智能機器人到自動化生產線，再到智慧供應鏈管理，AI 技術的應用正在讓製造業實現從傳統到智慧的轉型。 工業技術研究院機械與機電系統研究所所長饒達仁在 2024 AI 智慧大工廠論壇台北場以「2024 高科技製造業的創新研發」為題，分享未來的數據與 AI 技術在製造業的應用趨勢。 提升三大指標，公司內循環讓產品最佳化.
2022年4月10日 · 搶訂單、拼生產速度、國際供應鏈不穩，廠內又缺工缺料缺人才，這年頭要做工廠營運怎麼這麼難？ 智慧製造時代，AI、自動化技術與數據管理思維，造出一座座新智慧工廠。 台灣下一波重點轉型，就看此刻。 當製造業者除了上述的三缺，還得再考量通膨、能源、缺地、營運模式創新等諸多考驗。
- 透過 IoT 即時監控數據，產品不良率從 5％ 降到 3％
- 工廠 IoT 物聯網導入時間，已可從「半年」縮短成「兩週」
- Azure 雲平台賦能決策者做到「4 大關鍵效益」
「爐溫通知：250T-3 爐溫異常！爐溫低於 630 度！」當唐得工廠內專門熔解鋁錠的連續熔解保溫爐的爐溫異常低於 630 度或高於 730 度，唐得製造部門的主管就會在手機即時收到訊息推播，馬上可以去現場排除問題。 「以前這個爐溫靠人力巡查通知很慢，現在透過 IoT 聯網系統，我們隨時都可以知道爐溫的狀況。在壓鑄製程上，爐溫的控制跟產品品質密切相關，爐溫不正常，產品的不良率就會升高。現在把爐溫的最佳溫度設定起來，就由 IoT 來監控通知是否在正常的溫度，產品的不良率從 5％ 降到了 3％ 左右，」唐得企業總經理陳振雄笑著表示，「而且現在一般人力比較吃緊，在爐溫監控上以前需要三個人力，現在降為一個人控制就可以了。」 陳振雄回想，以前工廠還沒有導入系統的時候，爐溫曾經因為臨時斷電而降溫到鋁合金...
「早期工廠有物聯網的需求，如果在工廠內要架設伺服器，跟工廠內部的 IT 人員溝通，還包括要解決資安問題，過程通常需要花半年的時間，」達詳自動化總經理黃晧倫表示，「在與伊雲谷和微軟 Azure 合作之後，現在我們在工廠部署機上盒讓機台數據傳上雲非常快速便捷，兩週內即可完成。」 服務上千個客戶進行數位轉型的伊雲谷，深知製造業在 IT 和 OT 整合上會遇到什麼難題。伊雲谷雲端事業單位總經理林儀分析，「製造業工廠裡 IT 人才的比例很少，製造業者在轉型的過程中缺乏導航，沒有太多人會告訴管理者有哪些轉型的技術可以用，哪些工具適合產業導入，伊雲谷深知製造業的難題，因此伊雲谷的企業顧問會先協助工廠釐清並聚焦數位轉型需求，再由技術團隊協助導入合適的數位工具，減少企業自行摸索的時間及成本。」 伊雲谷協助中小...
台灣微軟首席營運長陳慧蓉表示，「微軟的使命是賦能地球上的每一個人和每一個組織，都能實現更多，成就非凡。Azure 雲平台賦能製造業決策者做到 4 大關鍵效益。」 第一個就是「資安」。智慧製造要求產線設備互聯並且即時交換數據，為了保護數據的安全與完整，資安將是數位轉型必備的條件。透過微軟 Azure Defender for IoT 的服務，將提供完整的物聯網資安解決方案。 第二個是「環境永續」。無論是被客戶要求或是被政府要求，現在製造業面臨最大的問題就是要做到「淨零碳排」，透過 Azure 雲端平台蒐集數據，即可掌握生產環節以減少更多碳排放，落實與國際接軌。 第三個是「5G」。整合新一代通訊與物聯網技術， 5G 具備高可靠、低延遲與廣連結大量設備的技術優勢， Azure Private 5G...
2021年6月22日 · 三大痛點揭真實原因. 然而陳新銓副總也以 SAS 的實務經驗，指出製造業導入 AIoT ，現階段所面臨痛點。 1. 物聯網資料量過大、導致監控效率不彰. IoT 應用往往會建置大量感測器蒐集現場數據，但在儲存所有物聯網數據的成本過高、缺乏有效分析工具的條件下，無法高度頻繁的擷取資料，往往 1 分鐘只能取一個數據點，或針對數筆資料取一個統計量 (如平均值)，這些大多都是 IoT 監控系統的常見作法。 但如此做法也衍伸出許多問題，例如：資料頻率或統計量無法反應真實問題的特徵、過多人為定義、單變量監控與製程環境存在落差等，導致企業很難訂出一條能反應問題的監控防線，這也是未將 IoT 結合 AI 的專案，造成效益低落的原因。 解決方式： 以非監督式學習機制，累積經驗掌控數據異常狀況.
2017年4月17日 · 2017-04-17. 分享本文. Cloudnifier執行董事胡顯德. 台灣的製造業一向專攻大量生產、代工製造，但是當製造廠發現大單生意越來越少、生產過程中變數越來越多時，該怎麼保證獲利又能符合客戶需求？ 生產鏈的數位化管理在這時候就可以派上用場，透過數據控管，讓生產鏈大小事一目了然。 根據企業客戶管理系統商Cloudnifier的資料顯示，客戶採取數位轉型方案後，可有效減少75%的成本、多數客戶的銷售流程可以從9-12個月縮短至4-6個月，並且有效率的解決問題。 「事實上，我們有看到台灣傳統產業在做數位轉型的企圖與努力，因為越來越多客戶會主動尋求我們公司的協助，希望我們能夠優化它們的內部流程，或是希望我們替他們做大數據分析。 」Cloudnifier執行董事胡顯德說。
