什麼是製造分析？

各行各業的製造商 (包括鋁和鋼鐵生產商，以及電子元件、飛機引擎和化學品製造商) 都使用資料分析來確保工廠更順暢地運行、追蹤供應商績效、提高訂單完美率、識別供應鏈瓶頸、提高員工生產力，減少產品召回，並最終降低成本及提高利潤。

什麼是製造分析？

製造商使用資料分析來減少未排定的停機時間、追蹤關鍵績效指標，並提高工廠效率和客戶滿意度。這個趨勢泛指工業 4.0 或智慧製造，其中涉及聚總從傳統 IT 系統和工業設備所收集的資料，並執行分析應用程式，以做出更明智的決策。透過分析，製造商還可以識別生產錯誤的根本原因，並預測製造和供應鏈流程中的瓶頸問題，以避免影響訂單履行。

重點精華

• 製造商透過分析感測器資料，識別何時可能會發生設備故障，從而協助保持工廠在生產運作期間正常運作。
• 對於考慮轉向採用以服務為導向的商業模式的製造商，他們使用分析技術來確定因生產效率不佳而受直接影響的收入流。
• 製造商可透過分析持續監控供應鏈，清楚瞭解供應商和各種工廠的原料或零件在途移動情況。
• 製造商利用分析來識別出現品質問題的特定機器或生產線，以減少產品召回的數量和範圍。同時，製造商能夠只召回特定的產品批次，而不是整批出貨。
• 製造商還可使用分析來追蹤關鍵績效指標，以確保達到理想的訂單目標。

製造分析說明

大多數製造商除了使用感測器從工廠和設備收集資料 (稱為營運資料)，還從執行應用程式的 IT 系統收集資料，以管理製造、財務、供應鏈和人力資源流程。製造分析可協助企業領導者根據該合併的資料做出決策。

例如，企業領導者可使用分析系統追蹤關鍵績效指標 (KPI)，以確定持續按時交貨的供應商、識別供應鏈瓶頸，並減少產品召回範圍。分析系統也會解譯來自 ERP 系統的庫存和工單資料以及工廠車間機器所產生的資料，並提醒經理由於產量不足或機器停機而可能錯過關鍵交貨窗口。此類分析可協助製造商提高完美訂單率。該 KPI 反映了企業交付正確數量貨物的能力，也就是包裝正確，沒有任何遺漏或損壞，而且發票準確反映規定的定價和已交貨的貨物數量。

製造分析如何運作？

對於大多數製造商而言，連接到關鍵設備的感測器會發送恆定的資料流，而這些資料通常儲存在資料倉儲中，其中涉及各種參數類型，例如馬達運行的溫度和滾珠軸承發出的振動水平。所有這些資料都可能揭露當中的潛在問題，必須在設備發生故障及導致生產線癱瘓之前加以解決。

精密的工廠將營運資料與相關 IT 技術結合。如果可能會發生中斷問題，系統將向生產單位發出警示，同時提醒業務主管哪些設備受到威脅，以及與其相關的特定工單或生產。此類分析還適用於庫存方面。例如，主管可使用應用程式，以視覺化方式呈現不同倉庫或供應商在途存貨的位置，並套用分析以更快地做出更明智的決策，處理潛在的庫存短缺。如果不迅速解決問題，可能會導致生產中斷。

製造分析的優勢

製造分析提供衆多優勢，以下概述了其中的重要優勢。

• 防止未排定的停機時間：製造商使用分析來解譯感測器資料，這些資料會反映某台設備可能很快要出現故障。例如，感測器可以偵測到齒輪軸中的滾珠軸承以異常頻率振動，這表明它們很快就會卡住。製造商可以使用這些資料進行預防性維護，以確保機器和生產線按照排程運作。
• 提高生產力：根據 McKinsey，製造商可以透過分析提高設備和員工的生產力，並將利潤率提高多達 10%。McKinsey 引述了一家全球化學品公司作爲例子。該公司每年削減數百萬歐元的成本，部分原因歸功於減少某些產品線對第三方供應商的依賴，並透過增加一些關鍵生產資產的生產量來識別擴大產能的機會。該公司還透過提高其他產品類別的產能來增加銷售量。該製造商使用的分析模型來處理 500 多個變數、3,000 多個限制條件和數百個生產步驟。
• 支援新的商業模式：許多製造商正在嘗試新的商業模式，以提供服務和銷售成品為基礎，這在某些領域被稱為「產品即服務」。舉例來說，飛機引擎製造商根據不需維修引擎的飛行時數來向航空公司收取費用，而醫療設備製造商根據使用情況向醫院收取費用，只要設備正常運行即可持續收取服務費。製造商分析系統所收集的資料，以確定何時需要進行預防性維護。除了協助製造商建立差異化的經常性收入流之外，系統所收集及分析的資料還可協助製造商改進未來的產品，同時該模型有助於建立長期的客戶關係。
• 最佳化成本：製造商可以更好地瞭解其總體成本，包括勞動力、原料、間接費用和異常費用，例如訂購過多原料作爲安全存量，導致持有成本過高。採用這類分析有助於提高利潤。
• 掌握關鍵績效指標 (KPI) ：企業領導者使用分析功能，以協助標記可能影響工廠和供應鏈中關鍵業務層面的潛在問題。單一的 KPI 無法反映工廠或製造企業的績效表現。此外，一些 KPI (例如準時交貨) 不僅反映了工廠的績效，還反映了整個供應鏈的績效。頂尖製造商使用分析來協助經理瞭解每個 KPI 背後的問題以及兩者之間的關係。
  
  最常見的 KPI 包括：
  • 完美訂單費率：如前所述，這是各種 KPI 的綜合數值，反映製造商如何無錯誤地交付成品，包括運送正確數量的貨物、正確包裝貨物，並確保貨物隨附的文件符合實際出貨數量，並根據規定價格開立發票。
  • 良品率：透過計算以標準規格生產的單位數量佔生產單位總數的百分比來衡量貨物生產的效率。
  • 整體設備效率 (OEE) ：衡量工廠生產時間的百分比，同時考慮產品品質、設備可用性和效能。製造商可在任何給定時間分析 OEE，預測潛在的設備故障，並據此規劃維護。
  • 準時交貨 (On-time delivery) ：衡量特定時間範圍內，按照向客戶承諾交貨單位的百分比。此分析有助於瞭解訂單履行中的潛在延遲，並找出其確切原因，無論是否與供應商交貨問題或訂單管理瓶頸有關。
  • 生產量：根據指定時間範圍內生產的商品總數，以衡量指定工廠或製造商的效率。透過持續監控此類資料，製造商可以識別潛在的設備效率不彰、管理資源積壓，並調整生產計畫以實現目標。
  • 週期時間：此方法計算製造商設施滿足需求的能力，以工廠從客戶下訂單到客戶收到貨物期間生產的貨物數量來評量。
  • 生產量：衡量在給定時間範圍內生產的單位總數。
  • 產能利用率：衡量製造商將產能與需求相符的程度，計算方式是將給定時間範圍內使用的總產能除以總可用產能，再乘以 100 得到百分比。
  • 報廢率：衡量作業結束後必須報廢的材料數量，報廢率越低越好。
• 追蹤供應商績效：製造商使用分析來識別準時交付零件或原料的供應商。製造商也藉此監控供應商產品的品質、相對於競爭對手的價格，以及供應商遵守勞工和環境標準的程度。
• 獲得供應鏈可見性：製造商使用分析來產生有關原料或零件庫存水平的報告。製造商可以直觀地查看哪些零件在途中，以及哪個工廠有庫存可以移動來填補另一個庫存的短缺。這對於擁有數千家供應商，同時需要滿足數百張訂單的大型製造商來說特別重要。
• 排定工單優先順序：製造團隊可以透過分析更輕鬆地確定要優先考慮的專案和生產執行，這取決於各種因素 (例如產品承諾時間、目前是否出現供應鏈中斷，以及團隊手上是否有每個專案所需的特定庫存)。主管可透過分析比較工單、銷售訂單和現有庫存，同時生產主管可瞭解各種生產執行如何融入整體製造計畫。例如，工廠經理可能決定優先執行需要快速完成的優質客戶或大批量客戶的工單，並將不太穩定且較早的客戶工單放在次要位置，因爲這些訂單不需要很長時間來完成。
• 提高員工生產力：如上所述，分析有助於減少未排定停機時間，避免生產工人閒置。分析還可以協助員工在不使用設備時安排維護活動，當多個工單在多個設施同時執行時，手動執行非常具有挑戰性。最終，維修人員無需站在那裡等待維修機器 — 這種情況並不罕見。事實上，據估計，維護員工只有大約四分之一的時間投入於生產力工作。這些相同類型的分析可用於調整其他流程，例如班次開始和結束時間，以確保與材料交貨視窗或其他外部因素保持一致。
• 減少產品召回的範圍：分析使用個別設備的詳細報告，包括即時生產資料和品質控制報告，以協助製造商精確識別何時出現品質問題、以及在哪個生產線和設備上出現問題。這有助於減少產品召回的範圍、降低成本並提高客戶滿意度。
• 取得更詳細的資料：製造商使用 KPI 來管理營運，這些 KPI 通常是工廠層級的資料。這些資料還可以與各個生產線甚至機器連結起來，讓製造商能夠更精細地提高產量、改善週期時間和其他 KPI。
• 減少員工流失：製造商可藉由分析來識別和糾正安全隱患、困難的工作環境、過長的輪班時間和員工利用率不足等問題，從而提高士氣、安全性和員工任期。製造商還使用分析技術來協助識別員工是否具備特定職位所需的其他技能，從而將員工重新分配到不同的業務領域，促進員工的職涯發展。
• 產生一致的財務資料：如果企業仍然使用試算表和其他不相關的手動方式來管理財務資料，通常只會得到不一致的結果。這可能是報告錯誤造成的，也可能是由於經理用盡方法來掩蓋錯誤。企業可分析擷取自財務應用程式和工廠車間設備中的資料，以產生自動化且準確的報告，避免人為錯誤或操縱問題。

9 大製造分析最佳實務

成功的分析專案具有幾個關鍵特徵，如下面的最佳實務所述。

製造分析的業務使用案例

製造商使用資料分析來提升現場作業與供應鏈的整體效率，並更深入瞭解 KPI，例如整體設備效率、設備正常運行時間及良品率產量。以下範例供您參考。

• HarbisonWalker International：大型跨國製造商可以使用分析來提高預測準確度，準時交付訂單。例如，HarbisonWalker International 是一家擁有 150 多年歷史的耐火產品 (可承受高溫、高壓或化學侵蝕的產品) 製造商，在三大洲擁有數十家工廠。過去 20 年來，經過多次收購後，該公司將多個應用程式拼湊在一起，令資料收集和分析工作變得非常困難。透過將資料和應用程式整合到單一雲端 ERP 系統上，HarbisonWalker 能夠分析整個企業的製造和財務資料，以提高預測準確度、減少員工加班、微調庫存水平，並將按時交貨率提高到 90% 以上。
• Western Digital：大型企業可藉助分析功能更快做出資料導向的決策。例如，資料儲存公司 Western Digital 的資料報告工作流程因多種因素而減慢，其中包括收購 Hitachi Global Storage Technologies 和 SanDisk (這兩家公司各自使用不同的資料和工作流程平台)。這三家公司合併使用超過 2,000 個應用程式進行管理，IT 重新整理資料倉儲需要超過 8 小時的時間。在此設定下，業務使用者無法在工作日存取商業智慧和分析，並且當報告可用時，資料已經過了 24 到 48 小時。Western Digital 透過使用預先設定的報告在新的雲端系統上將資料和工作流程標準化，讓其企業領導者能夠在 20 分鐘內存取分析資料。此外，資料與平台的整合讓公司簡化工作流程，並確保所有經理和高階主管都使用相同的資料集和報告工作。
• Bitron：製造商使用分析來縮短高階主管搜尋資料的時間，協助他們更輕鬆地根據經驗而不是憑直覺做出決策。Bitron 是一家義大利製造商，為能源、汽車和暖通空調等多個產業生產一系列機械和電子元件，該公司使用雲端技術來消除資料孤島。管理人員可藉助自助分析工具來建立所需的報告。一般而言，使用者必須從各種來源匯出資料，並使用點分析工具單獨執行分析，但這會導致有瑕疵的洞察分析。對此，使用者可以透過包含資料準備和豐富功能的 Oracle Analytics Cloud，更輕鬆地聚總資料並產生 KPI，以協助管理製造流程。
• Bonnell Aluminum：分析可讓製造商更清楚掌握供應鏈和營運狀況，從而更好地滿足客戶需求。Bonnell Aluminum 是一家客製化鋁型材和成品製造商，過去使用來自人力資源、財務和工廠營運系統的資料，包括來自五個製造工廠中不可互通的資料倉儲資料。工廠經理將試算表的現場資料與自家的 ERP 報告系統相結合，進而產生不一致的資料及缺乏依據的決策。由於缺乏可靠的資料，該企業不僅無法識別或關聯全球範圍內的材料短缺、識別表現不佳的供應商，也無法確定客戶訂單的優先順序。由於 Bonnell 80% 的業務屬於客製化製造，需要在特定時間交付根據指定規格製造的貨物，因此這種缺乏清晰度的情況變得難以為繼。憑藉全新的雲端 ERP 和分析平台，該公司能夠做出更好的採購和庫存決策。藉由連結整個企業的資料 (包括供應商的資料)，Bonnell 可以更加瞭解哪些產品需求最高、識別流程瓶頸 (例如供應商延遲和相關庫存問題)，以及進行必要的變更 (例如重新配置人力和支出 )，以滿足這些客製化需求。

如何在製造中執行資料分析

大多數製造企業都使用資料分析，但在許多情況下，他們尚未實施全面的策略，其中包括一致地聚總和清理資料、對資料執行分析查詢，以及對警示或其他資料所揭露的資訊執行系統化的回應。製造商應考慮下列 10 個執行最佳實務。

1. 建立資料儲存區域目前狀態的清單，並記錄想要的最終狀態，包括希望獲得的指標 (目的是爲了進行預防性維護，或確保品質有所改進、員工安全等)。
2. 盤點資料類型，包括從機器、設備、在途資產和其他來源以及從製造、財務、供應鏈、銷售、行銷、人力資源和其他應用程式所收集的非結構化資料，以及在資料倉儲或資料湖中組織的結構化資料。
3. 開始進行資料移轉流程。首先，將資料整合至單一資料倉儲或其他儲存區域，然後進行備份以確保業務連續性。以這種方式合理化資料，不僅是分析流程中的關鍵一步，也有助於降低儲存成本，象徵著好的開始。
4. 將連接器或不同資料來源的資料饋送組建到中央儲存區域。
5. 使用資料清理軟體，移除從不同系統所收集的重複、矛盾或不準確的資料，確保集中化資料既乾淨又可靠。
6. 如前所述，從小事做起。首先，針對被確定為瓶頸的某台生產設備，協助團隊應用分析來進行預防性維護及減少停機時間，或確定一組 KPI (週期時間、輸送量、員工安全等)，以使用分析進行追蹤並加以改善。
7. 將分析轉移至更重要的生產線或供應鏈流程。
8. 協助業務使用者按照所選的時間間隔建立報告和儀表板，以減少對 IT 部門的依賴。
9. 設定報告，以視覺化方式呈現 (而非採用列表化格式)，讓員工能夠更輕鬆地根據資料異常情況或其他警示做出決策。
10. 儘可能使用分析軟體套件中的預建報告，產生業界標準 KPI，協助您針對競爭對手的營運情況進行基準測試。

製造分析的未來

雖然大多數製造商已經在其設備上使用 IT 技術，並在某種程度上使用遠端資訊處理系統或其他儀器，但當中 IT 和分析的採用情況往往達不到平衡。這是因為資料位於不同的孤島中，難以存取和分析。

藉助標準化雲端 IT 系統，製造商能夠整合所有資料，包括結構化和非結構化資料，協助他們以一致的方式使用分析技術來獲得準確且值得信賴的洞察力，從而改善決策。

最後，透過導入內嵌在分析中的低程式碼和無程式碼 ML，業務使用者可自行建立報告，而無需填寫請求單或以其他方式獲得 IT 協助。這將促進使用者更頻繁地使用資料，並享受由此產生的效益。

使用 Oracle 解決方案，讓製造流程經得起未來的考驗

Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing 是 Oracle Fusion Cloud ERP 的一部分，可協助製造商快速因應不斷變更的需求、供給及市場情況。藉助此應用程式套件，製造商可以持續監控庫存模式，以降低工作訂單積壓的風險，確定供應商的績效是否會影響生產目標等。

在 Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics 的協助下，製造商不僅能夠運用預先建立的洞察來提高生產力，透過快速偵測異常來提升現場管理效率，還能透過整合的供應鏈和製造資料檢視，將計畫到生產流程最佳化。

製造分析常見問題

分析功能如何助製造商一臂之力？
製造商將分析用於各種目的，包括減少非計畫停機、追蹤並提高供應商績效、確定工作訂單的優先順序、提高員工生產力以及減少產品缺陷。

感測器可偵測哪些類型的實際事件？
感測器除了偵測火焰、氣體洩漏和油位的存在，還可以感測溫度、壓力和輻射等物理特性，偵測物件之間的移動與接近度。

製造商從哪裡取得資料來進行分析？
製造商將來自各種來源的資料關聯起來，包括工廠車間機器、後台 IT 應用程式、供應商和專注於市場的第三方資料提供者、人口統計、天氣、法規、專利、環境、社會和治理實務，以及其他資訊類別。