曹永誠：數據的保鮮期愈即時愈能發揮最大應變效益

工廠內環環相扣的環節都得調快節拍互相搭配

文：曹永誠

發布時間： 2019-05-17 13:38:00

在這個時代，已經沒人敢不重視數據了，因為「沒有數據就沒有管理」早已成為事實而不是口號。

隨著機聯網的流行，數據的取得也越來越快且多，工廠內環環相扣的各環節若沒有相對應的搭配，就有可能讓大量即時數據大材小用，變成局部效率改善，而不能帶動公司整體效益的提升。

調快並校準節拍以善用數據的即時性

數據就跟報紙一樣，要當天的報紙才有可看性。

雖然過期的數據並非一文不值，依然能被數據科學家拿來研究，從中找出一些相關性來利用。但是即時性數據最重要的價值就在於，可以提供當下最快最猛的資訊，以求達到提升企業應變速度的目標。這就像是每日晚間新聞與SNG即時連線，這兩者所能帶來的影響是不能相提並論的。

當機聯網數據以每秒一筆的高速取得時，如何善用數據的即時性並發揮最大效益，就是重要卻困難的課題。那是因為工廠內每個環節的節拍不同，若沒有重新設計並校準新節拍，即時性的價值往往就很難有效利用。

舉例來說，機台的產出良率不會是100%，當客戶訂單1,000件時，工廠就會依照過去的良率，例如97%，預先多投料。但當某工段因為某緣故良率突然下降時，就算機聯網的即時數據已經顯示並預期產出數量將會不足，若缺乏有效的即時機制，無法盡快加投新料或補上新工單以及時補足數量，那麼這個提早預知功能所爭取到的寶貴時間，就這樣被浪費掉了。

例如：當機聯網數據透過AI模型預估到機台2小時後會發生故障，但若排程沒有辦法立刻重排，所得到的不過僅是讓要進入該工段的半成品避免投入造成損失，卻沒法進一步善用此資訊以減少其他更重大的損失，例如達交率。

在現在這個光速變化的時代，速度已經比價格更重要了。

為了強化應變力，節拍應該被檢討且重新設計。例如日結算可否由一天進展到4小時，或排程從一天強化到一班。當然節拍較慢的環節，例如超長製程的工單，可以透過數學模型預估，不管是用過去數據的統計預估或AI模型，先依預估數據即時因應，然後再以確切數據回調。