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缺工議題
設備數據
標準工時是提高稼動率、OEE和精準生產排程不可或缺的要素之一。但標準工時，會隨著機台設備改機、工藝參數優化和製造現場重新配置等而改變。如何有效率的隨時掌握精準的標準工時就是一件很重要的事情。
客戶急單一直來，到底要不要接？若真的接了急單，是否能在客戶需求的交期前，確保出貨呢？或，是否會影響本來已經安排好的訂單交期嗎？
如何做到彈性又準確的高效率生產計劃／排程／排產？如何在高變動中，還能保持高稼動率、高OEE呢？
過去工廠的生產計劃／排程／排產，都仰賴經驗和Excel表進行。現在比較有觀念的生管，知道需要根據標準工時來規劃生產排程。但是，為什麼還是覺得Excel表排的生產計劃沒辦法很準確，或做不到彈性調整呢？
很多標準工時的數據，都是依據現場師傅的經驗，和過去紙本記錄來估算。一方面非常不精準，而且隨著新機與改機、加工工藝參數優化，和製造現場重新配置等，標準工時也是需要更新的。
若總是使用過去的經驗或數據來粗估，並非真實的現況，做為標準工時的依據，這樣生產計劃/排程/排產，也一定不會準確。無形中，就會造成產能的浪費，又找不到提升稼動率的方法。
標準工時的定義：標準工作環境下，完成工作任務所需的時間。包含『標準的作業時間』和『輔助時間』。所以標準工時的計算，需要包含現場人員的作業和取放料時間、機台設備狀況和製程特性等，被各種不同的變動因素所影響。
以CNC來說，CNC的生產過程是：從開機/暖機、人員工裝／調機、首件試做、開始量產到完工等一連串的過程。真實的產品生產標準工時的滾動計算，需要在可控的標準生產狀況下把每個階段的狀態時間，都做到區分，依照各別的生產特性，依據不同的影響因子，取得合適可參考的標準工時。
因為機台設備的狀態，是持續變動的，可以利用機聯網／物聯網IoT，隨時收集即時的真實狀況，讓設備的加工時間（OT數據），可以隨時回饋給系統。
且不同產品和製程，都有不同加工特性，所以生產數量的計算，變得很複雜。像是可能有單次加工1件；單次加工多件；甚至是單次加工，多件且多工位的狀況。
所以標準工時的計算，也需要配合該產品製程的工法條件，利用數位系統軟體協助，做到收集生產數量（IT數據）的計算，整合後進行演算法的建模，才能利用合適的模型，真正算出生產的時間。
並持續依據機聯網／物聯網IoT收集的即時的設備加工狀況，進行最即時準確的標準工時滾動計算。在可控的標準生產狀況下，利用即時數據收集，來動態迭代真實的標準工時，才能是做好彈性排程，最精準的參考依據。
依經驗排產，故產能利用率沒有完全發揮。因為生產過程都沒有辦法掌握，導致跟催進度上造成困難。訂單何時可以出貨都很難精準回答客戶，增加很多內部管理成本。
透過機聯網／物聯網IoT收集數據，每月檢討實際工時與標準工時、調整生產計畫的適當性；不斷修正，以達最適化，讓產銷的效能發揮最大。
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將工廠的設備資訊，即時整合到系統軟體中。為了保持生產不中斷，達到智慧的調動產能，利用工業app中的標準工時作為基礎，透過設備聯網與數據處理，持續將最新、最即時的生產實際工時與生產進度，回饋到系統軟體中。
當系統發現即時的生產進度，與排產／排程差異超過一定程度時，就可透過MES，啟動調整生產派工的機制，將工單／製令改派到其他設備。在『智慧工廠』從加工設備&製造執行系統的整合開始都有實際執行的案例可參考。
生產現場要有原物料或零組件才能開始進行製造，但若很多現在還沒用到的物料都堆在製造現場，可能會讓現場空間混亂、降低生產效率，甚至突然找不到要使用的零件。最有效的生產現場空間利用，是這批供單即將完成、及在下批工單即將進行前，下批要使用的物料才由倉庫移動到現場。
現在很多工廠都使用AGV等智慧工具進行物料搬移，利用標準工時計算每批的生產時間，讓AGV在對的時間，將對的物料，送達對的工站，不只省人省力，更提高生產效率。
以往機台產能與排程進度，皆依賴現場老師傅經驗調整，容易漏單、又沒有依照訂單交期優先順序生產，可能生產的不是最近要出貨的產品，讓生管不易進行生產排程規劃，業務無法掌握交期，面對客戶詢問交貨時間，也難以回答。
透過機聯網／物聯網IoT收集機台數據，將實際產能與實際工時的數據即時反映在生產進度等看板上，讓排程主導權還回生管，生管可以透過掌握設備排產計畫表，並做好排程與交期。
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文：楊于嫺 本文內容由筆者企劃撰寫，亦引用專家口述及提供的資料
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