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製造業充滿變數 彈性供應鏈因應抵抗風險

面對越來越難以預測的市場變化,如原物料的供需預測技術值得業者深耕。法新社

COVID-19(新冠肺炎)雖持續在全球蔓延,隨著疫苗問世,接種進度較快的歐美各國已開始準備復甦。不過在2021年,製造業者依然沒有太多樂觀的本錢,在充滿未知與變數的未來中,維持營運能力只能算是基本,更具挑戰的是疫後諸多不可控因素再再考驗業者的應變能力,例如近期全球海運的緊繃,再度為供應鏈的穩定帶來衝擊,這也使得接下來如何透過發展智慧製造體系增加供應鏈韌性與敏捷性,成為業者所關注的焦點。

全球製造業供應鏈重組已勢在必行,不僅將單一供應的方式變成多元供應、由集中變分散,甚至由遠變近,這也使得過去尋求供應鏈整體最低成本的方法顯然已無法因應外在衝擊,取而代之的是一高韌性的供應鏈體系,才能迅速回應市場需求。

像是2020年初開始的疫情對當時許多產業造成衝擊,製造業也是其一,不是面臨抽單就是急單,面對突發狀況,當務之急是建構產能的「彈性」,遇到急抽單時,企業要能緊急調整產線、協調訂單優先順序,特別是昂貴機台,只要一閒置下來,就代表折舊損失,如何提高機台稼動率,切換成生產其他利基產品,

也是一門學問,因此不論是透過智慧排程系統進行產能調配,或是建置供應鏈平台讓上下游產能及原物料資訊更加透明,也成為製造業後疫情時代的必要功課。

尤其當前製造業「缺料」、「缺櫃」的雙缺問題遲遲未解,雖然終端市場需求火熱,但仍讓製造業既甜蜜又痛苦,面對市場報復性成長,因此未來如供需預測層面的智慧製造技術同樣也值得業者深耕,包括原物料採購價格的預測、AI採購量決策,或是擴及到物流面,針對貨運量需求,甚至是貨櫃價格等的預測。

舉例來說,透過蒐集相關影響原物料採購價格的資訊,包括上游供應商提供的訊息、從公開平台中掌握情報,了解市場供需情形、或是掌握原料價格走勢,包括原物料產地的政經消息、環境等因素,此時若能進一步連結航運交期、貨櫃價格等訊息,AI就能預測最佳原物料採購的時機點與價格,也能因此減少追料所需的航運費用。

近期像是電子大廠英業達就透露,其在2018年成立AI研發中心之初,就致力研究將AI應用於原物料預測,透過AI分析需求端與供應端各原物料時間序列資料之間的關聯性,也讓英業達在這波電子業缺料荒中能夠因應市場波動超前部署。

事實上,彈性的產能除了針對現有產線調配外,更應擴大範圍至供應鏈上下游。台灣有許多產業聚落是專業分工的上下游、中衛體系,由中心廠接單,並把部分製程外包給衛星廠,再回到中心廠接續生產,由於雙方形成連帶關係,萬一衛星廠無法如期交貨,就會影響到中心廠生產,這也顯示出,對於具有中衛體系分工的產業而言,供應鏈的管理相當重要,尤其是針對齊料的進度掌控與調度,這時兩邊生產的產能與原物料等資訊就必須要能同步。

當前台灣製造業在轉型智慧製造的過程中,常聚焦於內部優化,也就是設法改善生產效率或品質,但往往卻忽略,其實外部供應鏈才是最不可控的因子,在智慧製造的投入過程中,應該內外一起配合,利用智慧排程到供應鏈資訊整合,便能更有效地決策訂單的優先順序。

不過由於供應鏈成員之間彼此仍存在競合關係,往往這時就需要透過產業聯盟或公協會等第三方居中搭建平台,讓業者分享資訊與資源協調,為此,像是經濟部工業局自2018年就開始推動供應鏈數位串流暨AI應用計畫,目前已協助國內112家中小型製造業與390家供應鏈廠商串聯資訊系統,累積營運及生產製造數據,並透過導入AI技術解決原物料整備、製造排程、設備效率、品質管理等多項問題,以提高台灣整體供應鏈承受外在變化的能力。

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