| 「數位工廠」的資訊科技幫助了Nano的製造成本於規劃過程中降低百分之二十。採用「數位工廠」後塔塔汽車公司已能能改進其創新的設計藉此使製造更加有效率。「數位工廠」使塔塔汽車公司可以實施「同步工程」，並且使塔塔汽車的組裝線可以進行多車種的混線生產，也就是使塔塔汽車公司得以快速的生產出各式各樣低成本的汽車。塔塔汽車版的「數位工廠」使工廠容易控制且具彈性，無論是重型商用車或乘用車Nano。 更多的機動性 「數位工廠」可以做更多，它也可以採用新的製程和技術來優化現有的工廠佈局，亦可模擬現有的生產線上產品的改變。 「以Ace這個車型為例子，同一條生產線，我們要發佈一個新的一噸重的Ace，這意味著這條生產線必須適應一個新產品。以Indica車型的工廠來說，在同樣的一條組裝線上，由於我們同時有新型與舊型的Indica產出，因此不同版本的Indica將配合不同的焊接線。」Umamaheshwarn表示。「在Indica的生產平台，我們有Inidca掀背車，Indigo轎車和Indigo休旅車，所以車種管理將是很重要的事情」他補充說。 「數位工廠」已經解決了這一點。它允許'假設'的分析，可以建立不同的情景，甚至提供更多的可能性。 Umamaheshwaran強調「數位工廠」對於緊密供應鏈和物流的重要性。 「汽車的儀表板是委外代工的」，他指出。「數位工廠」模擬可以幫助塔塔汽車公司了解整個儀表面板的模組。經由模擬一個複雜的系統的幫助下，系統規劃者和決策者認知到一件事，那就是委外代工可以替公司節省存貨空間，並減少周轉時間。 「在過去，人們靠著長時間累積的經驗來設計生產的設備，這些設計的經驗往往無法被保留下來，除非你換一種設計模式。」Mitra表示。「今天，變化是不斷的。而由於現今產品及式樣的多樣化，使消費者對產品的要求愈來愈高，導致生產變化也愈頻繁。「數位工廠」的重點不是在建立一個一次性的基礎設施，而是在它的靈活，能夠不斷地變化以因應新的要求，特別是當製程的改變可以降低成本的時候」。 「數位工廠」是幫助我們能更精確地執行。透過自動化規劃過程和工程內容，塔塔汽車公司已經成功降低了成本和縮短從初期產品概念到成功上市的時間。模擬設備和流程的能力，可以減少許多實際於系統裝設的重做成本，從而降低了TCO(Total Cost of Ownership) 。製造和設備規劃的時間減少了百分之三十，以致規劃製程的成本可以減少百分之二十。 「事實上，針對特定職務，設計整個流程的時間減少了百分之五十以上。在成本方面，某些職務已將費用控制在低於百分之五十」Mitra表示。 其他與「數位工廠」相關的優勢反映出製造業製造不停止的性質。「你禁不起5天的停工，讓你現場改變設備去測試是哪裡出了問題。你需要資料以進行模擬，計算出最小的停機時間並馬上使系統復原。」Mitra聲稱。 「以前，我們曾經有一個單獨的組織負責管理機器人程式及教導，「而機器人線上教導總是需要停工，於是我們必須要在假日的時候或預定的停工日來做機器人的程式變更。現在，我們不必等待。很多機器人可用離線教導及程式編寫來適應新的產品」他說。 結果如何呢？現在轎車從初期產品概念到成功上市的時間至少已經減少了6個月。「數位工廠」能在平衡生產線的同時快速辨識各區域的工作負荷和限制，以適應多車種的混線生產。 生意是永遠無法被滿足的。「在Pune工廠，我們的設備，是為了Indica而量身設計的。但是，今天如果我想要引進新產品到目前的設備系統，設計人員必須改變的是設備，而不是產品」Rajurkar說 。「這就是不同的地方。他們必須在一定的限制下設計。「數位工廠」在這個部分幫助他們很多。我們現在能夠預測瓶頸，生物力學問題和其他更複雜的問題—為避免大量的重做工。這有助於保持汽車的成本下降，因為重做工而導致時間延誤的成本是相當昂貴的」。 從巨觀到微觀 「「數位工廠」是一個極好的工具，以幫助高階管理人員去調整投資在資本密集的設備和工程的金額。早先，我們習慣不理解全貌就去執行某些事項，由於這一原因，我們會碰到出乎意料的問題。現在我們可以根據模擬的情形來提出五種不同的提案，並且選擇最好的一個」Rajurkar說。 「坦白說，我們的製程規劃部門是一個製程文件部，因為它過去常常提供記錄工廠狀況的文件。現在，該文件是系統自動產出，並且規劃人員可利用此空閒的時間去規劃製程」Umamaheshwaran說。 這也將有助於解決語言問題在泛印度公司。「我們去北印度做事以及去其他地方時，我們必須把[培訓手冊]翻成當地語言，然而，翻譯的再多還不如直接播放模擬的影片，更容易被當地人理解」Umamaheshwaran 說。 「在「數位工廠」的領域裡我不能說我們已經充分的發揮其潛力 」Rajurkar補充說。「我不知道如何在「數位工廠」裡進行同一工廠的混線生產。我們還沒有確認這一點，我們想知道系統如何去配合多種車體的整條生產線的平衡」Rajurkar說。 「「數位工廠」有利於產品的團隊及製程設計的團隊在一個共同的以及無縫的整合平台上協同工作。「數位工廠」可帶給我們巨大的利益，根據「數位工廠」所提供的模擬能力、協力合作、產品設計，及可設想規模較小的設施並把它當成我們未來規劃藍圖的一部分」Mitra說。 以上兩篇文章 由 先構技研-Katrina 翻譯及詮釋 |
2009年4月2日 星期四
「數位工廠」技術如何幫助塔塔集團的Nano達到目標價格(下)
「數位工廠」技術如何幫助塔塔集團的Nano達到目標價格(上)
企業初期
塔塔汽車公司大約三年前引進「數位工廠」。與其它IT專案比較之下，「數位工廠」就像集團裡的一個新生兒。
塔塔汽車從一個有10年歷史負責特殊功能自動部分規劃系統，晉升到一個中央的ERP及CRM平台，也運用了一套15年的國產產品生命週期管理（ PLM ）應用工具。在確認「數位工廠」能使製程更有效率之前，塔塔汽車已經具有相當多年的經驗。
但「數位工廠」最大的優勢是如何縮短產品上市的時間。
塔塔汽車公司IT總經理Probir Mitra回想：「對於一個汽車公司，一個關鍵的競爭優勢是它在很短的時間內，有能力推出新產品。一個有用及有效率的工廠設計和製造程序將可以壓縮產品上市的時間。我們察覺到我們現有的製程設計正拖慢我們的腳步」。
Mitra提到用現配調整的方式概念化設計工廠和產品及生產流程。用現配調整的方式也意味著公司在規劃新的工廠時很難找到合適的工具，工廠使用現配調整的方式，其流程需花較長的籌備時間來選擇適當可操作的工具及編寫組裝線上的機器人程式，而手動編寫機器人的程式是很耗費時間且容易出錯的步驟。
以上這些耗時的流程將會大大的提高成本。長期規劃意味著就算是用數據資料來設計汽車，一旦規劃時間拉長，則規劃將變得毫無用處；或當塔塔汽車試圖安排組裝兩個不同的產品在同一條生產線上時，將會出現意料不到的瓶頸。一旦改變了產品結構或在現有生產線推出了新產品而缺乏工具做「情境分析」，這將會拖慢了企業的腳步。
例如，一個工廠的產能為500台/天。而之後會發生什麼事？如果預測日益增長的市場需求，該公司決定將年產量提高到750台/天？該工廠將能夠擴大嗎？
工廠裡的每個設備建立都有一定的產量要求，包括特定的作業時間和容量，Mitra表示：「當你擴大工廠時，整體增加的人力和基礎設施的都必須被考慮進去」。
我們無法事先預知一天生產750輛車的工廠需要什麼設備，但透過「數位工廠」的模擬技術，我們卻能事先得知要達到這樣產能的工廠所需要的設備及人力，因此可明確公司的需求，尤其當公司初期成立只想先投資生產1,00,000輛車的的設備，但遠程目標是希望規劃出能生產5,00,000輛車的時候，這樣的模擬規劃是特別有幫助的。
Mitra回想：「當時幾乎沒有清楚地了解整個工廠的設計，尤其是在工廠的組裝線中不同零件的相互影響」。
規劃創新的控制系統
這時候Mitra和他的團隊決定採用Dassault System的數位化企業精實生產的交互應用（ DELMIA ）軟體來實施「數位工廠」。在2005年7月首次導入DELMIA軟體，總共花了4個月的時間。塔塔汽車的Ace為第一個採用「數位工廠」生產模式的車型 (一噸以下的卡車稱為Ace) ，接著是新Indica車型，再然後是Nano車型。
有關於產品設計和生產的工程規劃，經由「數位工廠」可使過程自動化，它不僅有助於製程規劃和工廠佈局，而且還實際模擬這些設計規劃所帶來的影響。
「數位工廠」涉及多個領域，包括產品設計，工廠佈局，時間測量，製程規劃，人因工程，機器人和整廠的模擬。它的輸出是採取製程的文件，即製造生產的藍圖。「數位工廠」整合了SAP以提供製程時間的數據用來估計產品的成本。
將「數位工廠」系統的數據資料輸入到企業資源規劃系統裡面，可預估產品及組件的成本。Mitra說：「當你排定生產的序列時，你必須到系統裡面預定此生產序列，當這樣做時，該系統會知道此生產序列所需的時間。在各種系統中有配合的天衣無縫的整合模式」
他補充說，在「數位工廠」裡，還可以模擬工人的運動和疲勞程度。由於裝配線是一種重複性質很高的工作，所以不利於工人的作動姿勢會影響生產效率。
Mitra指出：「做一個實體的原型要花很多錢。原型做出來之後，你可能會發現，有些地方需做修改。修改實體的費用可能相當昂貴，尤其當你的實體非常的巨大時，其費用更可觀」。
首席技術長（工程自動化）T.N. Umamaheshwaran說：「利用「數位工廠」做事先的模擬，可降低事後需修改的費用。在還沒有實際的設備之前，你就可以預先看到及排訂設施佈置。在第一個實機安裝前，你就可以模擬所有的作業模式」。
他說：「「數位工廠」是一種時間旅行的方法。如果我們沒有使用「數位工廠」的模擬技術，我們不能想像新的工廠裡面會發生什麼。在工廠開始安裝之前的兩年，我們就已經開始在虛擬世界裡佈局，我們甚至不知道工廠的地點在哪哩，但我們知道它每天會生產750輛車。模擬可以提供便捷的管理模式」。
該解決方案更容易完成組裝線上的更動。塔塔汽車公司的客車業務部門總經理Nitin Rajurkar（技術和生產服務）說：「在新Indica的專案裡面，可看到使用「數位工廠」所帶來的諸多好處。早期，我們必須取得原型，才會發現被忽視的一些實務問題，例如有可能是作業員在組裝時不能很方便的拿到或看到物件，但此刻做任何補救都為時已晚了。然而現在，我們卻能夠在檯面上就找出這些問題點並立即採取糾正措施」。
Umamaheshwaran補充說，模擬的影片可讓不同的團隊重覆觀看，每個小組根據他們的專業提出不同的意見。「為了測試一個新產品，我們需要製作大量的原型。這就像一個小工廠，測試的數量是巨大的，因為產品需要打入不同的市場及必須遵守一些規定」他提出。
然而塔塔汽車公司如果沒有投資6億盧比於DELMIA軟體的話，那就只能使用冗長且昂貴的原型的老方法。
2009年3月5日 星期四
金融風暴下的工業品行銷
近來金融風暴來襲，造成全球的經濟活動頓時間熄火，而在這不景氣的環境下，已經打斷了原來工業品供應鏈的緊密連結關係（只跟熟識或知名的廠商交易），這對於許多公司都是很大的危機，但卻也是極佳的轉機。
工業品行銷概念：
工業品(industrial goods)與消費品(consumer goods)行銷的概念上是有很大的不同，主要差異在於工業品是由「供應商」直接賣給「工業性使用者」後，由「工業性使用者」利用該產品從事生產性活動。所以工業品的行銷一定要站在「工業性使用者」的立場去思考，因為「工業性使用者」購買決策行為與一般的「消費性使用者」有很大的差異，「工業性使用者」的購買目的為做為生財用具或轉售，而「供應商」不能只是把自己的產品不斷的精進、強化，而製造出市場不需要的產品，所以當「工業性使用者」無法利用工業品有效率的進行生產性活動，該工業品的「供應商」會自然會被淘汰。
其實想要瞭解「供應商」及「工業性使用者」的關係，可用政治大學 邱志聖老師的4C[1]的理論來解析。一般工業品的採購流程為「工業性使用者」觀察到市場需求，所以想利用生產活動來獲利，此時則需要採購工業品，所以必須先將規格開出來，但一般「工業性使用者」的專業知識並不太足夠，所以會採用知名廠商或是找熟識的「供應商」(C2：搜尋成本)，而於尋求「供應商」的過程之中其實也會同時考慮外顯效益（C1：外顯效益），也就是「產品」間之性價比（Cost / Performance），所以一般都會找二家以上的公司來報價後，再進行議價的流程，其目的為尋求外顯效益最大化，但在報價之前會擔心工業品的採購失敗，導致無法進行生產活動而獲利，所以最後會採用有信用或是有實績的供應商（C3：道德危機成本），而「工業性使用者」於使用一段期間後會與「工業品」產生一些專屬的感覺或沈入成本的投資（C4：專屬陷入），例如該「工業品」的使用習慣或是市場規範等等，所以會持續與熟識的供應商交易而形成一個良性的循環。
危機浮現：
金融風暴來襲造成全球的經濟活動頓時熄火，「工業性使用者」無法透過工業品從事生產性活動而獲利。所以整個工業品行銷的循環停滯，雖然還有極少的「工業性使用者」有需求，但因為供需市場失衡的關係，所以「供應商」的搜尋成本(C2：搜尋成本)大幅下降，而各「供應商」也會大幅降價求售(C1：外顯效益)，為求度過金融海嘯。
近來許多公司因為資金週轉不靈而倒閉，使得道德危機大幅上升(C3：道德危機)，而「工業性使用者」常因為專屬陷入(C4：專屬陷入)的緣故，而難以離開原來的「供應商」，整個工業品供應鏈的緊密連結關係出現斷層（只跟熟識或知名的廠商交易），就像血液系統出了問題而堵塞了，但是新的循環卻又還沒有建立，形成目前工業品供應商一片愁雲慘霧的現象。而追究其根本還是「工業性使用者」生產性活動需要先復原，然後此時於工業品的「供應商」與「工業性使用者」則會逐漸建構出新的良性循環規則。
新契機：
此次的金融風暴就像是彗星撞擊地球的情境是一樣的，巨大的企業期望靠本身的金庫撐過這段寒冬，但會不會像恐龍一樣的消失？個人認為是個值得思考跟討論的問題，因為龐大的食物鏈瞬間消失，越大的企業似乎越難撐過去，此時企業應該跟遵從物競天擇的遊戲規則來進行企業的基因改造，讓自己可以適應這樣的環境，也就是可以在這段期間越能成功適應的企業，就越有可能成功於景氣復甦時稱霸市場，而不是啥都不作只是靜靜等待春天的到來的公司!
縱然在這樣的不景氣環境下還是會有少數「工業性使用者」的需求，也就是食物鏈其實還在，只是目前呈現僧多粥少的狀況，不過此時此時「工業性使用者」的需求還是跳脫不了4C的架構，所以如何巧妙的運用進行異業結合，創造出不同的服務則是目前工業品供應商最大的課題。
曙光初現：
工業品行銷的4C概念都很重要，但在這緊張的年代中是有優先順序的，首先必須先大幅降低搜尋成本(C2)，其原因為原來許多的供應練都被打斷了，此時至少要讓少數還有需求的客戶可以看到你們，雖然參展是個好辦法，但參展的成本不低，以這次兩年一次的台北國際工具機展(具代表性的國際大展)為例，是史上最多廠商參加(八百多家)，但是前天去看展時發現，人潮並不如預期，我想可能是工具機展史上最冷清的展期吧!
雖然大家拼命的想增加Sales Force來搶生意，但是這些廠商經過這次展覽後，可能會質疑展覽的花費是否值得？(一個八個單位的大型攤位大約要價上百萬)，我想這對於今年接下來的展覽會有一定的衝擊。其實我想大家也都知道工業品的行銷不外乎就是展覽、研討會、口傳行銷、型錄、傳單等等，其中一個方法失效，就必須快速的轉換。基本上讓顧客看得到你是非常重要的一件事，沒有接觸就沒有交易。
「供應商」與客戶成功的進行接觸後，客戶通常還是很擔心「供應商」的道德危機成本(C4)，而當顧客一旦認為該供應商的誠信或是專業度有問題時，「供應商」則會立即出局，所以形象的塑造是非常重要的，參展或是刊登廣告使屬於比較傳統的作法，透過口碑行銷則是屬於較佳的方式，但卻又無法操之在己，屬於高度不確定性的方式，其實最佳的方式是有一個「即時展場」，可以立即展現「供應商」的能力，大幅縮短道德危機成本中的專業度，而誠信部分則是要慢慢去累積的無法一步登天，但工業品行銷又不可能將整個廠房搬去顧客公司行銷，所以也有人利用影片的方式其實也是不錯的，但其散佈效果慢，最好是利用網路強大的力量來行銷，雖然許多公司都已經將行銷費用轉到網路上，這是因為網路成本相對較低廉，只是B2B的網路行銷的效果往往又令人質疑，其實現行已有類似阿里巴巴(ALIBABA) （http://www.alibaba.com/）的B2B電子商務網站，但我個人的感覺太雜亂了，因為阿里巴巴網站像是賣消費性產品的網站，其實工業品的交易活動中非常重視的道德危機(C4)成本，資訊不完整的公司或整體形象不佳的狀況下很難會產生交易，而Google的網站(www.google.com )屬於大眾是搜尋，工業品一般的流量就不高，所以搜尋排名就很低，所以工程師並不喜歡上網去搜尋，工程師屬於重度的使用者，喜歡看高品質高技術的產品，但我則是發現一個歐洲網站完全突破這些弱點，這個網站就是EXPO21XX(http://www.expo21xx.com/)，該其實就是自動化系統的一個很好的標竿案例，他們採取「線上展覽」的經營模式，向所有的登入廠商收錢，而且你可以發現到一個重點，這些「線上展覽」的廠商資訊都非常的齊全且精美，品牌形象很高檔，產品視覺化程度很高，也因此降低了B2B裡交易的道德危機，另外由於是「線上展覽」的緣故，所以也可降低顧客的搜尋成本（C2）。
如果客戶知道供應商的存在且認識並且瞭解供應商的能耐，接下來則是展現外顯效益(C1)的階段，這部分則是看每家公司的產品與價格的性價比，其實說穿了不外乎為品質、成本、交期（Quality/Cost/Delivery），使「工業性使用者」可利用該產品更的從事高效率的生產性活動，藉此產生穩定的金流，這樣即開始了正向的良性循環，我相信在這段期間一定會出現突破性工業品廠商，並將會稱霸未來的市場，然後則是慢慢的跟客戶建立起長久的友誼或專屬陷入(C4)後，則可轉化為長期的交易。
最後我想要談的是：目前7年級生開始進入職場（網路世代）擔任工程師，網購對這個世代的年輕人是件飛朝稀鬆平常的事情，所以未來的十年間，工程師們會於非常習慣於網路上找尋工業品的廠商，B2B的市場即將開始打開，如何先佔到一席之地將會是件非常重要的議題。
[1] 4C理論：C1：外顯效益；C2：搜尋成本；C3：道德危機成本；C4：專屬陷入
數位工廠顧問—找不到人選的高薪職位
日期：
作者：先構技研 郭建甫
在Google上搜尋數位工廠顧問(Digital Factory Consultant)或是更直接的字眼，如DELMIA Consultant或是Tecnomatix Consultant (DELMIA是由法商達梭系統、Tecnomatix是由西門子UGS系統所開發出來的PLM軟體)，你會驚訝的發現這職位的所開出的薪資條件相當誘人。其中，在中國大陸有個獵人頭的訊息如下，”Digital Factory Consultant — Package USD 200k to 300k per year”，有趣的是，這個職位聽說最後沒找到適合的人選。
為了驗證這數字的可信度，我進一步利用了SimplyHired.com網站做了個簡單的搜尋比較(圖一)，用的職位關鍵字分別是delmia consultant, senior industrial engineer, senior industrial designer, senior mechanical engineer (為何選擇這些職位比較，看了下文就會明白)，結果得出了下面的圖表，數字的客觀與否不予置喙，但主觀來說的確引人入勝，數位工廠顧問到底是什麼樣的職務，為何值得這高薪?
圖一 平均薪資水準比較(In USD)
屏除譁眾取寵的訊息，我想討論的是這數字背後隱藏的—需供不對稱現象。
數位工廠的定義是什麼?這個還算新穎的議題，甚至連許多專家還都模糊不清。讀完這篇文章後，興味盎然之際，請上網搜尋一下諸如數位工廠, 虛擬製造, 機器人模擬, 離散事件模擬等等字眼，可以從文章評論亦或是動畫影像來拼湊這領域的全貌。這裡我先給你個概略的想像：「數位工廠就是利用電腦技術來偷看一眼未來工廠的模樣。從這一眼，你可以看到工程面、佈置面、流程面、到績效面的未來長相。」一般的定義為：「一種模擬與控制技術的整合，應用在執行一個計劃前的生產線虛擬確認。」(圖二)
圖二 數位工廠就是利用電腦技術來偷看一眼未來工廠的模樣
出處：戴姆勒賓士科技論壇http://www.emercedesbenz.com/
從產業需求面來看：怎樣才算是夠資格的數位工廠顧問。就我們在業界的觀察，這個職位需要具備下列四大領域裡的專業知識與實務經驗方能成為一位稱職的數位工廠專家，這四大領域分別是：電腦輔助設計製造與分析(CAD/CAM/CAE)、產品生命週期管理(PDM/PLM)、製造工程(Manufacturing Engineering)、與工業工程(Industrial Engineering)。如此看來這些條件似乎對這職位過度要求了，但嚴格說來「數位(Digital)」與「工廠(Factory)」的交集，的的確確就發生在這些領域的交集之處，可想而知，符合條件的候選人是少之又少。
這交集之處目前已有許多國外大廠開發出了功能強大的整合工具，如同上面所提到的法商達梭系統的Delmia，以及西門子UGS系統的Tecnomatix；此外還有許多小而美的領域工具，從佈局最佳化所需要的機器人模擬工具、流程最佳化所需的事件模擬工具、到人員最佳化所需的數位人體模型工具等(圖三)，這裡便不一一贅述。從工具技能層面來看，也是面對著同樣的問題，徒有功能強大的武器而缺乏有能力操作的士兵。
圖三 機械人模擬與作業員模擬
出處：戴姆勒賓士科技論壇http://www.emercedesbenz.com/
本人於大學就讀工業設計、研究所轉向工業工程領域、博士時專研3D視覺化技術與VR/AR等技術領域，這些背景知識的確把我放在一個恰當的位子來專研數位工廠這個議題。同時，也讓我看清楚了台灣的大學教育對此新興且重要的產業一直無法滿足的原因。
從人才供給面來看，從兩個簡單的問題中可以了解我的論點：「3D CAD軟體用的最好的是哪些科系?」「熟悉生產管理的學生了解CAD操作嗎?」。想必你已經猜到答案了，它告訴我們幾個現象：校園裡熟稔CAD系統的學生(如機械工程與工業設計相關科系)對於工廠與製造現場往往興趣缺缺，而工業工程的學生則因不善於使用CAD系統而不易踏入，同樣重現了跨領域的議題。而這只是校園教育的結束與社會教育的起頭而已，遑論這專業所需要的工具技能與現場實戰經驗。種種因素都使得這個職位在台灣亦或是全球都很難找到適當的人才。
從學術研究的觀點來看，數位工廠這字眼似乎也是個被冷落的議題。以相關關鍵字進行期刊論文與研究計畫專案的搜尋，會發現這個題目在台灣似乎並不討人喜歡。猜想原因在於此議題的過於實務應用、以及跨領域的複雜整合；前者為作為一個研究題目的適切性、後者為實行的困難度。然而，若我們把數位工廠這個題目範圍限縮一下，便會發現在個別領域裡已有的研究能量，如：商管領域裡的數量決策；工業工程裡的作業研究、事件模擬、PDM/PLM、協同產品設計、人因工程等等；機械工程所探討的有限元素分析、模流分析、熱流模擬、CAD/CAM/CAE、自動控制、機構學、機器人學等；資訊工程裡的人工智慧、電腦圖學研究等。這些議題看似風馬牛不相及，但若能一起放在數位工廠的屋簷下來看又是怎麼樣的光景。試想下列這情境：結構模擬最佳化的產品設計，經由機器人與作業員的合力製造，在最精實的流程且最具人性化的工作條件下產出，而這一切卻還只是虛擬的數位化產出，在協同部門、供應商與客戶的眼睛底下產出。然而，如同前面所指出的種種限制，願意且擁有足夠跨領域能量的教授及學生數量有限，使得「數位」與「工廠」總是一個向左走、一個向右走。
本人業已在數位工廠領域專研了六年之久，目前的工作夥伴則是比我資深數年且來自於車廠與電子業的數位工廠與製造現場專家。因為看到了大環境的契機而選擇投入這個領域，從第一線來深耕這塊市場。但卻也同時惶恐的發現這領域裡人才取得的困難。數位工廠領域裡我們皆已花了五年以上的時間與龐大成本來累積經驗與成長，以克服冗長的學習曲線，因此我們皆認同實戰經驗在此領域中的重要性。然而，我們認為若能在學校教育或是研究階段，提供學生適當的領域知識與工具技能訓練，甚至是在先進研究議題上的專研，都能對此新興領域的發展帶來推波助瀾的效果，同時也能幫助學生在踏入就業市場時，進入一個前景看好且具高附加價值的行業裡。
這裡有幾個小故事與你分享，目前在台灣的清華大學裡已經有數位工廠研究團隊成型了，從博士、碩士班到大學部的成員都有，有組織有計畫的在學習研究數位工廠領域裡所需的工具與專業知識。原因很簡單，他們已經看到市場的契機。動動手指看看網路上的資訊，你會發現數位工廠的議題早已經在台灣以外的地方快速的延燒開來，以世界工廠大陸與印度為例，美國、歐洲與日本等國的外商已經積極的將數位工廠的流程作法與人才能量帶往亞洲市場，而這些區域的在地廠商與學界也正積極的進行標竿學習。然而，製造優勢快速衰退的台灣對這股趨勢似乎是毫無憂患意識，抹平世界的十大推土機，在把世界剷平的同時，也快把台灣的地位鏟到地圖的邊緣去了。
加入數位工廠的領域吧，將台灣長期累積下來的製造能量與技術轉變為助力，並協助學生進入一個前景看好的領域，如果你有任何對於數位工廠的疑問，請不吝與我聯絡。
先構技研 研發經理
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Sanyo Machine Works的數位工廠成功案例
翻譯與詮釋：先構技研 林諺聲
出處：
http://www.managingautomation.com/maonline/research/download/view/SANYO_MACHINE_WORKS_manufactures_excellence_with_V5_PLM_27755282
公司簡介
Sanyo Machine Works是提供工業自動化系統的領導廠商。員工有500人，主要的業務有設計、生產、以及在汽車和消費性電子的市場中，自動化裝配和焊接生產線系統的銷售。公司遍布於全世界，總公司和工廠在日本，在加拿大和美國也有生產據點。與Sanyo Machine Works有生意來往的日本知名客戶包括了Honda Motor, Isuzu, Mazda, Matsushita, Mitsubishi Electric, Nissan Motor, Toyota Motor公司。Sanyo Machine Works也擁有國際知名客戶，如General Motors, DaimlerChrysler, Ford。
事業挑戰
在激烈的競爭中，以及在汽車和消費性電子的市場中快速的變化下，Sanyo Machine Works面臨著事業上的挑戰，提供客戶更優良的生產方法。為了維持市場上領先的地位，Sanyo Machine Works必須開創一個新的關鍵特性。而這個特性一定會使公司與其他供應商有所區別，不但能因應客戶的需求而給予高品質的產品，並且能提供超乎期待的附加價值與專業知識。最後，為了保持獲利性與競爭力，Sanyo Machine Works必須持續追尋改善產品品質的方法，並降低成本與交期。
方法
面對解決這些工業挑戰，Sanyo Machine Works在2002年舉辦一個以Dassault Systèmes V5 PLM方法(包含CATIA V5，ENOVIA SmarTeam和DELMIA)為基礎的合作計劃。公司的管理主管Keita Horiba說：「我們稱這個計劃為『Sanyo machine Digital Innovation, Initiative, Integration』或簡稱『SDI3』。藉由V5 PLM方法支持，這個計劃是維持Sanyo Machine Works科技超群的關鍵，也將是未來事業成長所不可或缺的。換句話說SDI3為一藉由數位工廠技術來展現數位工廠的整合計劃。
CAD軟體培養創新
新一代CAD軟體擁有符合人因設計與視覺化的使用者介面，使Sanyo Machine Works的工程師專心在他們的設計上，而不是在工具上，這讓他們可以摸索更多種設計並發揮他們的創造力。此外，CAD軟體結合3D環境的系統，讓設計者能展現3D模型如語言一樣來與開發團隊交流構想。多虧CAD軟體，這樣的協力合作促進了腦力激盪並培養了創新。
數位工廠推動創新
Sanyo Machine Works可以在數位工廠軟體下，從CAD軟體讀取3D模型的資料，以進行模擬一個數位工廠的生產過程。這樣能對設備的安排、機器人的可及範圍、週期時間和人因工程(如工作姿勢)做個確認。這些分析讓Sanyo Machine Works能夠提出高效能、具附加價值的方法，以致於能使公司和其他競爭者有所區別。
數位工廠管理整合
Sanyo Machine Works的SDI3計劃裡的關鍵是運用CAD及數位模擬管理整合系統來建立數位工廠，因為數位工廠能展現強大的整合效果。Sanyo Machine Works藉由數位工廠將產品的定義連結至CAD軟體，以在模擬軟體進行生產模擬，將PLM的資料連接到ERP系統，並藉由延伸企業與供應商和客戶交換資料。
結果
減少前置時間
數位工廠結合機械結構與知識結構，使Sanyo Machine Works能夠在OEM(原始設備製造商)完成產品定義前，就開始設計組裝線。這樣使同步進行，或稱是連續的工程流程，大幅地降低Sanyo Machine Works的前置時間。
卓越的設計品質
數位工廠使Sanyo Machine Works的產品設計品質能有意義重大的改善，數位工廠能使設計規劃的精確度提升並最後減少組裝步驟上30%~40%的誤差值。
更短的開發時間
為了組裝線上棧板的子結構的開發，Sanyo Machine Works將CAD軟體的機械組裝讀進模擬軟體中來模擬生產過程。此結果，使Sanyo Machine Works不再建造組裝線棧板的原型，因此將整個棧板開發時間從8週減半為4週。
更少的職務
原本Sanyo Machine Works的工程師很難使用2D繪圖來偵測設計的干涉和快速執行驗證程序。有了數位工廠，這個過程便可縮減，對於降低棧板設計時間有很大的貢獻。使用數位工廠，Sanyo Machine Works設計師優化了設計，使得職務份量減少25%。
流線型(簡化而有效率)的生產
多虧數位工廠的知識工程能力，Sanyo Machine Works才能擷取產品的定義、相關資料和最佳的實例。此後，公司重覆使用和分享數位模擬知識以達到有效降低新計劃的開發時間，並且能使Sanyo Machine Works減少了驚人的60%的棧板製造時間。
改善的合作環境
為了達成與延伸企業的通力合作，數位工廠成為Sanyo Machine Works重要的溝通方法。Kenji Kozakai說：「提供數位工廠真的改善了與客戶的溝通。當我們討論一個組裝線的設計時，能夠清楚地了解客戶所想要的。這改善了合作的情形，也加速了設計的驗證。」
提昇了業績
Sanyo Machine Works引進數位工廠(汽車工業界的3D設計標準)後改善了業績。Horiba說：「數位工廠處理3D資料的能力是汽車工業成功的關鍵。交換3D資料是先決條件，而且是我們贏得許多合約的主要原因。」
未來展望
Sanyo Machine Works計劃使用數位工廠概念來快速地、簡單地交換所有與產品開發有關的資料，像是生產流程與相關資源。Sanyo Machine Works也計劃將數位製造當做內部(公司各部門間)溝通的工具使用，使生產、採購和銷售部門能藉由使用簡單的瀏覽器，想像一個組裝線的3D數位產品模型的樣子。
另外，Sanyo Machine Works會增加適用於PLM平台的數位工廠相關產品，來強化設計的目視審核，也因此更加強了各部門間的協力合作。此外，Sanyo Machine Works開始執行Generative Tooling Solutions。當藉由一個生成方法改善製作的品質時，這些專門的PLM Industry Solutions將使公司大大降低設計製作的時間與成本。這個方法從已存在的設計擷取經驗，使得製造商和供應商可能改善設計的生產力。設計師可以簡單地「複製」先前確認過的工程規則和製作定義，然後自動產生新的設計或修改一個新的產品，以及聯合的製程。這個多產製作方法(Generative Tooling Solutions)完全與Sanyo Machine Works相配，它的產品工程哲理就是「永遠革新」。
總結
Sanyo Machine Works藉由SDI3的計劃和PLM的技術，可以建立一個嶄新的3D數位生產環境。該3D數位生產環境即為數位模擬技術來展現數位工廠。Sanyo Machine Works可以藉此實現「保持領先產業一步」的目標。
通用汽車的數位製造之路
翻譯並詮釋：先構技研 郭建甫
出處：Managing Automation, July 2008
開創新科技總是讓人既期待又怕受傷害，但最終它是會帶來力量的。
1984-1992年GM (General Motors, 美國車廠) 的品質、資訊、控制系統領導人Jim Caie，他主導工廠的未來計劃，初步的目標是為前輪驅動車軸開創一個「熄燈」的設備。Caie說：「這個概念是它可以在沒有人的情況下自動化的運作一整夜。這點在當時看似永遠無法達到，但那是一個理想。它是一個劃時代的方法，所以它不只是一個測試，它更可以幫助我們了解什麼是可行的，和什麼是未來實行時所需要的。」
在過去快速進展的16年裡，Caie的一個關鍵概念─模擬，成了他的理想。他在使GM接受模擬與製造程序的模型構建上，扮演了關鍵的角色，而且GM在模擬方面的成功，影響了其他主要的汽車工業製造商的跟進。在GM工作了36年之後，Caie在2006年6月從GM退休。他加入ARC Advisory Group並擔任工業顧問，他的專長於在數位生產和離散製造產業裡的系統性策略。「數位製造」一般的定義為：一種模擬與控制技術的整合，應用在執行一個計劃前的生產線虛擬確認。
Caie被其他同業稱為「GM中虛擬確認與概念執行的先驅」，他學習到數位製造潛藏價值與其艱辛之處：它需要耗費時間、努力和金錢。Caie在2004~2006年間擔任控制、輸送帶、機器人、自動化設備及焊接的主管時，他花了大部份的時間在找出建立新工廠最好的方法。在這個時期，GM面臨工廠生產力與品質低弱的困境。而Caie的數位評估創造了一種汽車製造業者普遍使用的控制架構。
Caie為新方法擬出部份的程序，是在開始實行之前，先為工廠建立模型和模擬機械和電力方面的設備，這些是他從未來概念工廠中學習而來的。今日，這種建模和模擬為數位工廠概念裡的核心。教育GM的所有員工有關於數位工廠的益處還需要一段時間，但是這個觀念慢慢地會穩固下來。Caie說：「我的一個同僚深信不疑，他敕令所有的輸送帶計劃在建置前要先經過虛擬確認。數位工廠在GM的評價因而提升了。」多虧了Caie，GM才能在初期就接納數位生產的概念，並且實行成功。舉例來說，GM的總體生產控制結構在Caie的管理下，工廠一年省下超過1億美元的設備費用，工程成本降低了25%，汽車研發的時時程也因此減少了20%。
現在其他的製造商也開始投資數位工廠，例如航太製造商波音公司(Beoing)。同時，供應商採取他們自己的行動來加速這個計劃的實行。當西門子公司(Siemens)買下UGS (Unigraphics)系統時，PLCs和PLM開始無縫的整合在一起。同樣的，法國達梭集團(Dassault Systemes)和洛克威爾自動化公司(Rockwell Automation)的合作也達到了自動化設備與模擬工具間的緊密整合。
人們服從Caie，據他的同事Dick Slanksy (資深的分析師和ARC團隊中PLM研究的主管)所說：「Jim不只了解汽車業的生產和自動化，而且擁有運用關鍵新興科技於汽車生產程序的遠見，像是數位工廠技術。」這些日子以來，Caie用自身學到的經驗來影響且協助整個工業。他對於眾人的建議是：「接納一個普遍的系統策略，擁有一致的設計程序，並將數位製造與工程資料庫進行連結。」，他說：「那就是我所宣導的，它不是依據一個技術專家，而是基於我個人的實戰經驗。」
PTC 數位人—為設計平添不少人情味
翻譯與詮釋：先構技研 郭建甫
出處：http://www.designnews.com/article/49306-PTC_Manikin_Gives_Designs_A_Human_Touch.php
PTC日前宣佈正式加入數位人體模型這個新興但卻十分熱門的戰場，如此一來PTC的使用者可以直接在Pro/ENGINEER的環境下來使用數位人技術。
PTC的數位人體模型主要分為兩個模組，讓設計團隊可以使用Pro/ENGINEER來置入數位人，藉此以模擬與探討人機互動上的議題。工程師可以利用這個工具來探討在產品設計上關於人體可及度與視覺上的限制，並且在設計初期來探索盡可能多的設計問題，以大幅的節省日後產生的設計變更成本。同時，PTC的數位人體模型可以用來探討工作環境設計與作業程序安排上的人因工程議題，如工作負荷、肌肉骨骼傷害等風險的存在。
「與達梭系統(Dassault System)和西門子PLM系統(Siemens PLM)在數位設計與數位製造環境裡所提供的數位人體模型不同的是」，PTC相關人員說：「Pro/ENGINEER裡的數位人是直接與設計環境進行整合，如此一來，數位人技術可以更容易的被主流的機械工程師所採用，而不單純只是人因工程專家而已」，「數位人模組已成為Pro/ENGINEER家族裡重要的一環」，PTC的資深產品管理副總裁Michael Campbell如是說；「我們讓PTC使用者可以在虛擬環境裡探索更多的人因相關議題，這些原本是屬於高階的分析工作，如今都可以在Pro/ENGINEER的環境裡執行。」
Pro/ENGINEER的數位人模組，提供了使用者載入標準化且準確擬真的3D人體模型。Pro/ENGINEER的數位人分析模組，則提供了針對人工作業在安全性與人因工程考量上的分析功能，以及與全球安全標準相互驗證的功能。
從去年底，也就是2008年的12月起，PTC已將數位人模組整合到Pro/ENGINEER Wildfire 4.0的軟體套件中。
2009年1月6日 星期二
數位工廠行銷學 — Virtual off-the-shelf
為了要滿足現代商業社會中日漸縮短的產品生命週期，以及消費者對極致設計的狂熱追求。虛擬原型(Virtual prototyping/Digital Mockups)的概念近十年來在實務與學術圈裡都被炒的火熱，從行銷研究、產品設計、機構設計、工廠設計、到運籌規劃，無一不是虛擬原型可以大展身手的地方。在這裡我要提出虛擬原型在另一個很不一樣的領域裡的也是很吃的開的例子，那就是生產規劃與工業設備的銷售。
何謂虛擬原型
在談到虛擬原型如何應用於工業品的行銷功能前，先來看看虛擬原型的概念與技術是如何發展來的。虛擬原型的概念原本是由產品與工程設計流程中所發展出來的一種雛型(Prototype)模擬技術，而可想而知，在不同的技術領域裡有不同的功能模擬需求存在。以工程設計為例，就存在著針對設計出物體的結構模擬、空氣動力學模擬、流力模擬、熱傳導/輻射模擬等等；而以產品設計或行銷研究上的應用而言，牽扯到的就是與消費者/使用者之間的互動，如操作上的使用性、可及性、舒適性模擬、以及美感上的外觀、材質、色彩模擬等等。就生產製造上，探討的就是產品組裝上的自動化設備模擬、人員組裝模擬、以及流程上的事件模擬。因此在不同的領域裡對於虛擬原型這個概念有著許多不同的定義。密西根的教授指出：虛擬原型的技術是利用虛擬實境或是其他電腦科技來產生數位原型的一種技術。賓州大學的教授則給了虛擬原型流程一個更詳細的定義：虛擬原型指的是在產品設計的不同階段裡，利用軟體來模擬使用者、產品、功能以及其間互動的流程。也有BMW的工程師指出，在機械工程裡對於虛擬原型的定義：認為虛擬原型就是一種用來取代真實原型的技術，其中包含了幾何外觀、功能與流程的模擬等等。這些說法不管是針對功能面、流程面或是應用面，虛擬原型的幾個重點都被提到了，像是互動性與擬真性。而下面內容所要探討的是虛擬原型的技術如何應用到工業產品的銷售端，也就是在生產概念與設備行銷上的應用。
設計概念擬真傳達
在產品設計的流程裡，原型或是雛形一向是設計師、工程師非常仰賴的溝通工具。一開始是設計師自己與自己的溝通，利用不同的素材將腦袋裡的想法逐漸的視覺化的過程，設計師們用筆、用木材、厚紙板、油土、發泡材、CAD軟體、用VR系統、用力回饋造型裝置，無非都是為了將腦袋裡的奇思異想轉化於實際可行的產品概念。接著設計師需要運用原型來將自己的概念與不同的過程決策者進行溝通，與行銷人員溝通概念、造型、與材質的市場接受度，與機構電控人員溝通技術、結構強度的可行性，與生產技術人員溝通製造組裝的可行性等等。同時，在這個使用者中心的消費市場概念裡，原型更是企業在產品上市前用來與使用者(消費者)溝通驗證重要的工具。
由此可知，原型是一種用來提前實現概念的技術，一種協助雙方確認的技術，一種避險的技術。因此，對於投資金額一向龐大的生產製造系統市場而言，虛擬原型何嘗不是一項利器。從德國發源的「數位工廠(Digital Factory)」概念，就是虛擬原型的一種分身，概念強調在生產系統建造前，先利用數位工具進行設計與確認，以達到設計最佳化、縮短設計時程與成本、並減少失誤風險的發生。然而，除了這些工程上的用途外，我更肯定的是「數位工廠」，以就是虛擬原型技術在生產製造系統上行銷的魔力。
虛擬行銷真實成交
To see is to believe眼見為憑，並不是一句老生常談的話，尤其是針對複雜的系統的交易而言。因此，運用數位工廠技術來向客戶推銷生產規劃的概念是在適合也不過的了。生產製造系統與產品設計一般，需要滿足消費者對於價格、功能上的需求。除此之外，生產製造系統是一種具有四維特性的產品，還多出了時間也就是動態流程維度的考量。因此必須利用虛擬原型技術讓生產流程如同電腦動畫與遊戲一般，真實的呈現系統概念在運作時的動態視覺模樣，包括：從物料輸入到最終產品產出、從自動化設備生產或是人工作業、從流線型生產到批量生產等等，都可以在電腦螢幕上擬真來與客戶進行溝通。
從銷售週期(sale cycle)的論點來看，利用虛擬原型技術來進行概念銷售可以協助縮短在提案階段(Pre-sale)所需耗費的溝通成本與時間，更重要的是加深了客戶對於設計概念的信任感。正如同一部好的電影預告片能吸引顧客買票進場一般，預告片中利用影片中的張力元素的向消費者說明了故事的元素與大綱，如果你是片商所預設的消費者族群，很難能不被其吸引。而數位工廠就像是未來生產製造系統的預告片一般，片中所呈現了系統設計的優越之處，而一但這就是客戶所要的答案時，交易往往在一瞬間就敲定了。而如果原本雙方的概念就具有落差，也可以利用數位工廠的呈現而真相大白，避免了不必要的先期成本陷入。「加速失敗也就是加速成功的機會」，運用虛擬原型的技術於市場銷售的最前線，等同將設計概念直接放到架上供客戶選購一般(Virtual off-the-shelf)，使得複雜工業系統的交易從冗長週期的協調溝通簡化成了一拍即合的購買行為。今日的虛擬原型不再只是工程上的專有名詞，它的殺手級應用正在另一個領域裡開展了，也就是虛擬原型行銷學。
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