聞名工具機業界的豪力輝，專精研製各種高精密銑床與磨床機械配件，其總經理黃士瀅於「IT+OT融合創新 賦能數位化轉型」活動中，以先行者之姿，展示IT+OT+5G的場域情境，示範如何利用上下游供應鏈，以及工業設備與工業軟體的整合。

機加工市場 現場提速與機台穩定為首要

機加工市場的挑戰與目前趨勢是什麼？「產品品項變多，短交期佔比越高，訂單批量越小。」黃士瀅說。

黃士瀅舉例，交期的壓力日漸提高，他以數據說明，兩週內需交貨的訂單筆數佔58.33%，而隔天需交貨佔11.96%。

若是生產線場有任何閃失導致暫停，就有可能造成損失，預防產線停工與機台穩定，就是工具機零組件業者很重視的問題。

黃士瀅以日本銑床代工的零件品質異常案例說明，日本客戶訂購機加工件十套，初始機台組確認為沒問題而批量生產，不過之後卻發現做壞了，原因是切削水溫度異常導致工件尺寸異常。

豪力輝工作人員發現，當各站點的資訊無法掌握時，就會發生很多問題。因此以IoT解決方案，統計螺母座軸承失效時間，安裝IoT感應器，偵測異常震動與異常溫升。

「所以現場的提速就更顯重要！」這些鮮明的案例讓他們決定導入TPS精實管理，重塑公司文化與產線文化。

現場提速挑戰 掌握機台可視化資訊節奏

黃士瀅說，資訊揭露就是掌握資訊節奏，「其實就是機台的可視化。」

其中包括製令資訊、機台資訊與機台零組件資訊，最重要的還有異常資訊。為了讓訂單交期達成率提升並縮短生產週期降低庫存，導入TPS讓資訊揭露更即時，也希望生產可以平準化，讓豪力輝可掌控生產節拍與排程有效性。

「我們也希望提供工具讓現場師傅可以掌握。」為了強化現場的掌控能力，使用行動APP揭露機台資訊，「沒想到大家普遍習慣它的介面，因為天天都用手機。」黃士瀅笑著說。

由此，如何提高包含設備妥善、排產應變、後拉搬運、現場可視四能力，並具備生產效率與快速反應的智慧工廠效益，將是IT+OT融合應用的藍圖願景。

「若機台設備報警，下一步該做什麼呢？」黃士瀅問。

通過感測器報警，MES發送警訊，APP傳送警示訊息，通過TENGRM回報，MES與水晶球報警，MES開始進行故障報修，並開立維修單，提升設備的妥善能力。

接著是機台維修的任務重排，進行當日任務改派，或是工作卸載。透過智能調校到一定的可信度後，利用提升排產應變能力，以及5G即時影像監控、無人搬運、現場可視化等新應用，再動態安排AGV無人搬運車來搬運、AOI、設備報警、感測器及MES、APS等產線虛實整合智能化，達到幾乎零時差的接軌。

黃士瀅說明，依托數據的採集定時回報，透過網路雲端等技術融入管理，將可提升企業智能製造的應變能力。

經過一年多的運作，黃士瀅分享，豪力輝訂單達交率從原本58.5％上升到80％，庫存增長率從原本13％下降到1.35％，生產週期也縮短為從平均八九十天到現在二十五天，「成效是明顯的。」

從工位出發邁向智控現場

黃士瀅建議工廠必須具備機台設備智慧工能輔助現場管理，包含預兆保養，可靠度確保與故障排除。

他說，以前的老師傅都是靠前人傳承、多年經驗，依靠人體感官或是紙本文件筆記管理，現在的現場師傅依靠行動IT技術，以及物聯網與機聯網加上感測器，讓經驗可以複製保留，描繪未來現場管理樣貌。

他以排削機削水溫度異常警告、與螺桿軸承座的溫度補償，來解說智慧功能的重要性，例如：排削機濾網清潔或溫度異常等警示，螺桿軸承座讓使用者依據實測溫度與螺桿/刀具伸長對應關係，建立對應表；當發生溫度上升並對應到對應表時，就將補償資訊送給CNC控制器。

如何量化製造現場中老師傅的專業經驗，讓這些經驗可以保存並轉化數據價值？

黃士瀅解釋鏈結IT與OT是最大挑戰，若設備一旦發生異常狀況，只能靠有經驗的老師傅來處理，但師傅人數時間有限，現場人員又無法快速判斷處理，往往造成許多難以估計的浪費。

因此豪力輝建構了全方位的數據蒐集，未來擴廠智慧產線，將現場製造工藝數位化、標準化、透明化，降低人員管控機台任務。

以先行者之姿打破IT與OT藩籬

豪力輝將IT+OT的串聯與想像搬到眼前，透過關鍵引流產品、與5G FR1獨立組網與5G FR2+4G雙模非獨立組網的架構，經由邊緣運算伺服器與CorePro平台，高速傳輸資料到雲端紀錄，透過數據的採集定時回報，藉此提升加工精度與設備妥善率，隨時掌握機台的健康指標。

回首整合過程，黃士瀅也不諱言，非僅止於機聯網。為了實現IT+OT+5G應用，這段整合與應用的過程所花的時間非常久，「原本IT+OT的界線是很難打破的。」

很多人問他如何選擇IT+OT整合平台？他說，生產製造IT+OT的融合還需要時間進化，也需要自適應的能力，因此訂閱式的服務算是目前最佳解，可以快速部署、取得軟硬體資料，最終回歸軟體與數據的採集應用。

因此，透過IT+OT+5G的深度融合，透過下往上的工具機生態系與策略夥伴平台，提升豪力輝數位化到數位優化、進而數位轉型三大階段，讓數據驅動管理，累積定量的數據資產，創造出新的商業模式，打造數據驅動的新價值網路。