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工業大數據不求數據大 而是要「創值」!

本文整理自《工業大數據-工業4.0時代的智慧轉型與價值創新/作者 李傑博士》一書

作者

王秋雯

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・2021/09/23

以用戶價值為核心的工業變革

工業4.0對於台灣製造業而言,無論是觀浪無感還是正在暖身,不可否認的,皆已身陷在「互聯網+工業4.0」的巨大時代機遇之中。第四次工業革命與前三次最大不同,在於並非由生產端的技術變革推動,而是由用戶端的價值需求;反向推動生產技術的變革,透過產品為載體,不斷地創造服務和價值。


因此第四次工業革命競爭,不是由誰取代誰,而是誰將依附於誰,產業內與產業之間將會深度地跨界融合與競爭。隨著移動互聯網、大數據、雲端運算、物聯網與人工智慧等技術的逐漸興起,以CPS虛實融合系統使各項端與端之間的高度整合與連結,促使製造業生產的方式已產生質變—從大量生產到個性化定制轉型。過去企業追求的是生產品質、速度與效率等可見有形的競爭,但未來智慧製造更多的競爭是更多不可見的未知競爭,甚至是跨界的競爭。

美國辛辛那提大學李傑博士於《工業大數據》一書,提出過去的競爭在於可見的問題上,現在要在未見的世界競爭與創新。透過主控式創新及煎蛋模型理論,為企業提供了一個新的創新視角,將產品與服務相結合以滿足使用者,聚焦在用戶需求缺口,進而創造價值。


▲服務創新的新思維:煎蛋模型。資料來源:《工業大數據-工業4.0時代的智慧轉型與價值創新



工業大數據不求數據大 而是要能「創值」

工業大數據是實現智慧製造的核心技術。製造系統中,問題發生和解決的過程中會產生大量的數據,這些訊息建構成模型後,可以轉成知識及建立關聯,進而解決及避免問題的產生。李傑博士認為,這背後的意義是從傳統以經驗為主的知識,轉變為以事實為主的邏輯關係,進而將製造知識傳承。


透過分析資料、預測需求、預測製造、並利用資料進行整合產業鏈和價值鏈,這就是工業4.0的思維。而工業大數據本身並不重要,利用大數據創造價值才是根本目的。工業4.0是一場在未見世界中的戰爭,而數據分析則是連接可見與未見世界的橋樑。


洞察未見的世界 滿足需求缺口

需要改變以往從技術角度出發看問題的思維,而是反向思考,從顧客的價值端尋找潛在的需求,李傑博士提出了煎蛋模型比喻,一個核心的產品不僅是一種產品(蛋黃:產品本身),還有很多配套的服務(蛋白:服務衍生的價值),在產品差異不大的情況下,配套服務的差異才是致勝的關鍵。


傳統的製造系統在前三次工業工業革命中主要在5M(材料Material、機器Machine、方法Methods、量測Measurement、維護Maintenance)的領域進行改善和競爭,在向智慧化轉型的過程中,資料和知識被建構模型第6個M(模型Modeling)起了至關重要的作用,也是強化蛋黃(產品)的重要觀點。


如何獲取並從資料分析中萃取洞察力和價值呢?這就離不開6C(連接Connection、雲端技術Cloud、虛擬網路Cyber、資料與內容Content/Context、社群Community、客製化Customization),也就是蛋白的部份。在工業4.0的環境下,如何透過服務把蛋白做大,是獲得持續性獲利的關鍵;也強調說明「蛋白」一定是從客戶的角度思考問題,而非產品端。


主控式創新:從創新到創值

產品製造是有限的,但價值創造是無限的,關鍵是在於能否在新的工業變革中找到有價值的缺口(GAP)。李傑博士建議台灣製造業不要只做蛋黃(設備),更要做出蛋白!


如何圈選目標客戶以及挖掘客戶真正的需求?李傑博士提出一系列的主控式創新工具,其核心思維是從注重產品技術開發,轉變為注重顧客價值創造,實現從創新到創值的歷程。其過程在於現在的核心產品與技術為中心,向外延伸相關配套服務;從顧客的立場思考,發掘顧客未被滿足的需求(Gaps),做大「蛋白」的部份,將企業轉型為融合產品創新及服務創值的新型企業。


根據主控式創新矩陣,從看得見的市場和顧客的需求出發,透過創新服務的情景假設,找出尚未被發現的顧客潛在需求,同時挖掘市場潛在商機,並透過專利的佈局與保護,成功的從競爭激烈的「紅海」到達蘊藏無限商機的「藍海」。


台灣工業4.0的轉型機會空間

從產業競爭力的角度,台灣的機械設備等硬體發展已有很好的基礎,而資通訊的技術與資源相當先進與豐沛,若能透過軟體的加值服務平台,關注在看不到的市場,可以創造出競爭者無法模仿的核心競爭能力,那就是Surprise(驚喜)!


書中舉出台灣智慧機械廠高聖精密機電股份有限公司實際案例,其「蛋黃」產品—帶帶鋸機所提供的鋸切能力,才是客戶所重視的「蛋白」價值服務。其核心在於使用最少成本,實現最優的切削品質。因此,開發帶鋸壽命衰退分析與預測演算法模組,實現了帶鋸機的智慧化升級,並提供了「智慧雲服務平台」,為使用者提供即時的機器健康訊息與生產力管理服務,讓機台的運行狀況變得透明化。


台灣製造能夠成功運用網路整合的資料分析,實現工業化與資訊化的深度融合;簡單來說,人與機器能以最簡單、最有價值的智慧結合,由感測器蒐集數據,經由軟體服務平台成立工業物聯網系統,運用大數據分析方式,預測機器的性能與未來,提高風險控管的透明度與效能,真正達到近零故障、無憂生產的智慧製造目標,將幫助台灣提高全球競爭力,開拓全新的市場機遇。



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