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协会杂志

“智慧制造”与“全球竞合”的下一个PCB产业新纪元

时间:2018-4-28  来源:TPCA  编辑:
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    2018年适逢台湾电路板协会(TPCA)成立20周年,协会于3月16日在南方庄园举办“正面迎接台湾PCB产业下一个新纪元”之高峰论坛。除邀请国际知名调研机构Prismark姜旭高博士莅临演讲之外,另邀请了产业重量级贵宾针对「智慧制造」与「全球竞合」进行会谈,吸引超过300位人员与会。


    随着人工智能时代的来临,智慧制造与生产综效与良率质量息息相关,更是协会白皮书重要议题之一,因此在“智慧制造”的高峰论坛中,特别邀请工研院机械所胡竹生所长与日月光周光春资深副总经理、景硕科技陈河旭总经理、研华科技蔡奇男副总经理及Prismark姜旭高博士等贵宾进行深度与谈,工研院胡竹生所长针对智慧制造抛出三大构面,让与谈贵宾畅谈PCB产业在智慧制造所面临的关键问题。

    智慧制造的趋势与方向

    研华科技蔡奇男副总经理表示,智慧制造的目的是为了提升企业竞争力,而企业的经营议题无外乎质量、交期,达交率等等,所以可从经营的层面去找出问题点,像是质量有无问题,良率与同业相比是否落后,切忌跟着流行走-现在流行什么,就跟着做什么。

    他还指出,其实很多质量议题跟设备的状态、健康程度有关,因为设备的稳定度,间接或直接得影响到质量或良率,所以可以思考如何从设备的监控切入工业4.0,或许可以先从取得关键的数据着手,再结合资料的分析预测,萃取出价值,尤其是这一两年AI的进步,使资料的价值得以延伸与扩大。因为每家公司的型态、所面临的问题不同,所以我们得回归经营的层面来做思考,聚焦关键的议题,集中资源切入,这样比较能看到智慧制造的具体效益与价值。

    景硕科技陈河旭总经理指出,智慧制造第一个要做的事-机联网,就是让机器会说话,2-3年前产业对标准化的的通讯协定仍无共识,感谢TPCA的努力,使产业对此有进一步的了解。在机器会说话之后就是要言之有物-装上Sensor。事实上,产业在推4.0除了机器之外,最重要的是组织再造。因为现在工业4.0的做法,与过去的经营管理模式不一样,过去用分工、专业、集权的方式在做管理,然而智慧制造要收的资料很多,从生产线到业务端再到用户端,很多资料都是分散式,需要许多不同单位协同,这个对现有的组织是比较大的挑战。因此,在做工业4.0的同时,组织的改造与观念上的改变是必须的。

    日月光周光春副总经理则就投资的问题发表了自己的看法。他说智能制造是热门的议题,但首先最重要的是,它应该从一个Top Down的角度下来,从Top而不是从单一个角度来做,它的效益才会leverage。第二个关键议题,经营者能不能结合公司的营运策略来做智慧制造,如果大家都要做4.0,可能会力有未逮,智慧制造从3.0、3.1、3.2到4.0,有很多不同的步骤。如果现在可以做到3.5,那不一定要做到从销售串到供应链的程度。第三个,主事者是不是有足够的工具能够衡量每阶段的投入是否能达到预期的效益?如果这三项不具备,我觉得先不需要贸然的投入,因为可能会在原地打转。

    Prismark 姜旭高博士表示同意研华蔡副总的观点,智慧制造题目太大、天马行空,这不是3、5年内可以完成的事。因此,第一个就是要聚焦。第二个,经营者在思考做这件事情的时候,不见得能带来直接的效益,并且考量到产业的利润之下,就变得无限期Delay。假如智慧制造是下个阶段台湾竞争力提升的前提,那就是必然的道路,经营者必须下一个决心去做,公司需要一个专业的团队去做这件事情,很多PCB公司把这个议题丢给设备商去做,实际上设备商是无法承担的,它只能提供板厂资料,看到哪些现象,但是资料需要去解读、判断,决策、执行,并再一次反馈给机器做学习,改善制程,而这些核心观念不完全建立在设备商之上。整体来说,必须从老板开始有决心花一段很长的时间去做好这件事情。


    AI的价值与应用

    研华蔡奇男副总经理以研华为例,说明资料运用分为三个阶段:第一是资料的收集与事后的分析,接着,这几年已可做到资料的及时收集、判断与处理,第三步骤,有了资料就能透过建模产生预测。Data的意义在于未来的预测。以研华为例,SMT的锡炉制程,机器在经过3000多张的图片学习,六个月的训练。现在机器对部分大量的机种已经能够百分之百的透过视觉判读,将不良标示出来,再经过人工的处理来做一些修复等等。这样的意义在于质量上的提升,原本这站有四个人,现在可以减少到三个人。我们整体目标是透过人工智能,对于影像的判读来提高组装上的良率。人工智能的应用很多,研华第一阶段是结合影像的判读,来做到制程上的改善。

     景硕科技陈河旭总经理表示AI在资料上的应用,可以回到减法,针对没有附加价值的制程,可以把它砍掉。这个对于成本会有实质上的帮助。当你减完这些制程之后,就是你的创新,当你的设备比较稳定后,你可能在一些老旧设备上面,用不同的方法创造出新的流程,对于制程改造上会有不同的思考。不一定要往细线路走,同样的机器可能会创造一些不同的架构。走细线路这条路,迟早会把很多厂商逼到死胡同。

     日月光周光春副总经理表示要把资料变为价值,要先从Business Flow来看。因为产品最后是交到客户手上,要想想看我们在帮客户做怎么样的服务,怎么样的产品?这东西的价值对客户来讲要的是什么?在Business Flow上有两个很重要的东西,第一个是Working Time,这是花在产品和服务上的时间,这是要投入的。还有一个很重要的是Waiting Time,这是让客户等待的时间。在做资料处理的时候,一定要整个检视花了多少时间,让客户等待多少时间?如果Process没办法检视这两个资料,那应该Challenge的是,当收集这些资料的时候,其实没有为顾客产生价值。当然质量,交期、良率这些都很重要,但这些本来就是基本的东西,当要精进的时候,实际上对于资料有一个很重要的概念-我们要先知道我们为什么要这个资料?所以实际上80%的时间是在准备这些资料,我们要用怎么样的资料结构、用哪些的资料、进到我们的设备后Server、 Storage里面让他运算。所以如果要让我们资料产生价值,关键的是前面的准备时间。

     Prismark 姜旭高博士指出AI或者说Data在服务业的价值是无限大的,现在很多板厂在推动智慧化的时候,希望资料无限大,但实际上,真正重要的、有用的或是值得采用的东西,并不是那么多,每个公司都该去想,怎么样才是一个真正有意义的资料。第二就是应该去问怎样将资料产生出价值,我们不会需要无限大的资料,我们必须去选择有意义的资料。

     工研院机械所胡竹生所长表示随着技术的进步,AI使我们对于未来的想象憧憬无限大。他会做到有些事情是一开始我们所想不到的,或是我们以前没有关注到的。当我们有了基本的资料撷取,它不只是包含机台、设备的信息,也包含了环境资料,包含所有的东西经采集之后,有没有机会让我们做一个Energy Saving的动作。因为之后能源的费用会越来越高。

     研华蔡奇男副总经理表示,如果要利用智慧制造给设备业者带来新的服务与价值,第一阶段,借由这些物联网的技术来推动台商近兆元的PCB产业做到智慧制造的转换。第二波,要连结到设备业者。透过设备的智慧化,对于用户的导入使用能带来更多的便利,在这样的情况下,其实是在无形中对于设备业者带来整个服务的提升、性能的提升,以及最重要的竞争力的提升,智慧机械在推动的过程中,怎么样把设备从过去单纯的买卖衍生到价值服务的形态,以提升设备业者的竞争力。

     景硕科技陈河旭总经理认为智慧制造需求孔急,他指出在AI上,可以连接的不光是只有上游,还有下游客户的连结,重新针对这产品做良率的优化,你会知道为了某一个客户该做怎么样的产品?这是AI在短期内最快可以应用的。第二个就是刚刚讲的对于旧有设备维护能力比较为不足,我们受限于现在的能力,象是对位不精准、设备生产过程的不稳定,但当AI可以管理设备,可以好好控制的时候,这样,对于制造工法会有另外不同的思考,或许可以利用现有的设备,用不同的工法来达到同样的效果。

     日月光周光春副总经理建议能够以建构资料标准的方式来让以后的路更好走。他表示对客户的服务永远都没有到位的一天,自己讲到位的话,就是停止进步的一个开端。当这个客户在问一个问题,在他得到答案的经验当中,他实际得到的是智慧制造给他的一个安心,相信工厂是在良好的管理之下进行。在销售方面一定要去想到,假如没有一个很平顺的供应链,大概就会用安全库存这东西来解读,这个东西在技术上一直在演变。要建构智慧制造,整个供应链上下游大家要开始去思考如何建构一个互通的标准,封测业现与TPCA合作,要建立SDS (Sustainable Data Sheet)安全资料表,这些东西靠人在做,实际上是很花时间的,当它有一个标准放到我们的数据库里,其实是大家可以一起来享用的。

     Prismark 姜旭高博士表示其实大家都希望能知道更多的信息,希望知道客户更多的资料,像是他卖了多少台?物料什么时候需要?用了多少竞争对手的东西?也更希望提供服务的人,可以提供更多的信息,像是技术发展到怎么样的程度?现在产出多少?什么时候交货?我又同时希望我能够给最少的信息给别人,这样人家就不能判断我现在的产能利用率多少,不良率多少。这样就出现了一个问题,我们该如何、怎样去分享?这有两个前提,第一个就是保密协议。第二个是游戏规则。两个定义不出来,坦白说,我觉得上下游信息共享是痴人说梦话。