身處智慧製造的時代，卻做著不科學的做法？

身處製造行業中的我們，比任何人都還渴望設備機台能夠永遠順利運轉，但當機器有問題時，像是設備停等、異常狀況不斷，令人頭疼不已時，是否會暗暗指望著一包小小的乖乖發揮無窮的威力嗎？

這種祈禱模式放在以前資訊不流通、技術還不發達的時代或許還說得過去，但身處雙軸轉型時代下，我們可以用更科學的方式一勞永逸解決這些問題，了解問題根因並治本處理，一同邁向智慧製造的新時代！

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「根因」不現，機台就永無順利的一天！

在生產現場中，總是會遇到大大小小許多問題，而這些問題加總起來就會造成一個結果：實際完工時間超過交貨時間！無法如期交貨這點，絕對是大大影響整間公司營收和信譽的一大主因。

以CNC加工行業為例，當主管看到報表數據時，常會發現機台因為閒置時間太多、異常故障、作業員效率不佳、等料、找料時間太長等種種問題，造成許多停等浪費、成本增加，這時就會開始往下追查原因，像是異常斷刀的原因是什麼？是因為人員沒有定期保養嗎？還是因為參數設定有誤？又或是人員操作不當所導致？以土法煉鋼的辦法追查下去，但這些都只是看見果（問題）之後所回推的「表因（表面原因）」，沒有辦法真正找到問題的根源並解決。

到這邊你應該會覺得奇怪，透過現場人員辛苦努力抄寫而來的數據資料，從中回溯找問題的原因，怎麼會只是表面原因呢？

簡單舉個小例子，當我們身體不舒服到醫院檢查，拿到健康檢查報告時，若其中一項數值高於標準值，這時，醫生並不會以這項數值就直接斷定你的病情，一定還會再安排檢查其他相關項目，將所有數據串連起來，並確認你的所有症狀，一一排查後，最終才能找到「病因」，也就是根本原因簡稱「根因」，對症下藥進行治療。

如何找尋設備停等的「根因」？

一般來說，設備停等的根因大致分為以下三類：

份內之事沒做好，設備壞得早

日常點檢、保養沒做仔細，就會造成機台不預期停機的機率飆高；排程上急插單沒安排好，也會造成機台為了模治具而停等。

資訊不透明，拉高溝通成本

無論是採購、生管、製程等各環節，只要其中一段的資訊不透明，就會造成很多問題發生，像是作業等待時間過長、站與站間的等待時間累加造成浪費、影響生產工時甚至交期時間。以上這二類問題我們常稱之為已知問題。

無端意外打亂整體節奏

沒有百分之百的保證，意外在所難免，重點是能否找到根因，治本解決。尤其是遇到某個零部件「要壞不壞」的情況，更需要善用數位化的數據重建現場，才能找到根因。由於這類問題出現的狀況與機率非常隨機，也常超出經驗範圍，因此常稱之為未知問題。

但你有沒有發現，就是因為沒有一套有系統且即時性的做法，才會造成以上問題的產生。

沒錯，有些廠內會以傳統方式派人定期蒐集數據，以人工抄寫方式做成報表，再製作成EXCEL表單，供主管們掌握現場狀況。問題是這些都是「過時」的「二手」資料，當看到表單時一切早已時過境遷。更何況主管們也只能看到機台閒置，卻沒有辦法區分到底是因為調機、還是設備故障造成異常閒置，也就沒辦法知道哪些項目可以被改善。

數據蒐集不完全，不僅無法進行後續的預知保養維修，也沒辦法在第一時間解決設備異常等問題。即便可以，也要花費相當龐大的時間、金錢、人力成本，甚至是變成越做越虧錢的窘境！

那麼，有沒有什麼具有即時性、系統性、高連結等特性的數位工具可以協助我們呢？

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2招基本功讓你輕鬆減少設備停等

面對已知類的問題，接下來我們來看看，如何利用2步驟做到降低設備停等！

STEP1：有效數據蒐集，找到前三項根因

利用機聯網串接機台設備進行數據蒐集，包括機況、生產數量、製程參數設定值（含加工程式）與感測器的實際值。這些數據再與IT系統，如：ERP、MES、PLM等數據整合成全方位數據。

就可以針對機台停等的歷史問題進行原因分析，從表因回朔逐漸挖掘出根因。例如：保養不夠到位、刀具壽命沒有管理好，然後依據各項根因所發生的頻率，找出最常發生的前三項，

最後據此導入因應的方案，像是刀具壽命管理系統等來改善。

STEP2：確保做好因應前三項根因的改善方案

改善方案的導入，不代表根因就會被徹底根除。因為人不是神，總有疏漏的地方，機台難免有意料之外的異常，需要盡快處理，避免損失持續擴大。因此可以繼續善用機聯網的真實可靠的即時數據，以此進行監控與主動通報，確保這些改善方案可以做到最大效益。

機聯網化身成照妖鏡，讓設備問題無所遁形

順利運轉的機台是否真的有這麼「順利」嗎？會不會像人一樣，看似身體健康無病無痛，但其實體內病灶早已危機四伏，如果沒有特別去照X光或CT，是不是根本就無從得知，因此錯過早期發現治療黃金時機？

機台設備也是如此，有時未知類問題頻發，總是造成產線很大的損失，但卻無法依靠過往的經驗來解決，只能乖乖求助「乖乖」呢？別急，讓我們繼續前往到下集，找尋更進階的方法，也看看其他企業是如何利用機聯網揪出隱藏在機台內的「兇手」。