在上集我們以確保身體健康為喻，說明了如何確保機台穩定生產，這集我們回到工廠日常運作的場景。每天在產線中我們常常會遇到機台的三色燈亮紅燈顯示異常，在機台畫面上看到Error Code（故障代碼）。

這種場景每天總得出現很多回，但80%的機率都是小病小痛，也就是這個Error Code（病症）【SUPA的S (Sensing)】可以直接對應到相對應的病因【SUPA的U (Understanding)】。想當然耳，接下來就是按SOP直接安排修機。絕大多數的情況是可以很快修好機器，繼續生產，但有時也會出現沒有相對應的零件備品可以修機，只能趕快緊急採購。若此時有急單又非此機不可時，只怕就會因此延遲交貨被罰款。

之所以會發生這種問題，就是因為工廠不夠智慧，發生了問題就只會「盲目」的按照SOP直接做，類似前文的「吃成藥」，缺乏如圖一所示的SUPA的P (Planning)來智慧因應的緣故。

圖一. 建構數智工廠的SUPA機制以穩定機台生產

解題不該就是直接移除問題

我們先離題來聊一個有趣的話題。我在金庸小說的《神雕俠侶》裡，看到一段有趣的描述如下：話說楊過中了情花之毒，但解藥卻被李莫愁全部扔下谷底，出於無奈只能死馬當活馬醫。於是洪七公說：「凡毒蛇出沒之處，七步內必有解救蛇毒之藥。其他毒物，無不如此，這是天地間萬物生剋的至理。這斷腸草正好生在情花樹下，雖說此草具有劇毒，但我反覆思量，此草以毒攻毒，正是情花的對頭剋星。」

我們不牽扯中醫理論，單看一件事。強酸如果是病因的話，移除病因的方法理所當然就是強鹼來酸鹼中和。當地板上有一灘強酸時，酸鹼中和確實對症下藥。問題是，如果是人誤食強酸這病因，難道也得比照辦理喝強鹼，用酸鹼中和來去除病因嗎？確實病因肯定一樣會被移除，但人能否活下來就難說了吧。

也就是說，我們要解決問題（病因），得先考慮解題的終極目標（Fundamental objectives）是什麼？是單純地除去強酸？還是目的是救人？然後再因時制宜的制定解決方案。

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作者： 簡禎富、出版社：雙葉書廊

但傳統工廠卻常不夠智慧，發生了問題，就是盲目依照SOP與經驗直接幹，往往人擋殺人、佛擋殺佛。這做法看似快速直接解決問題，但在某些情況下（類似人誤食強酸時），可能適得其反。

因為治本方案立意很好，但需要很多客觀條件得齊備，比如說零件備品或維修人員得有空。當備品不足，或現場有急單快要延遲交貨時，貿然停機治本維修不但無濟於事，還不如使用老師傅的一些治標小技巧，比如說墊片或參數調整，先暫時頂著用，雖然良率或產能可能會稍微打點折扣。

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P (Planning) 模擬決策

圖二是個真實案例，我們用簡化方式來表達。一般來說，機台的零件常常有其特性曲線，如圖二中左邊那張圖，黑色線是壓力vs速度的特性曲線。隨著機台的老化，特性曲線常會有些改變，例如在低速段壓力上不去，類似橘色線。所以我們就可以把二者之間的差距，當作健康指標來看。

圖二. 走一步「算」一步的智慧因應手法

這個健康指標會隨著時間慢慢地越來越壞，比如說從81%降到77%、降到53%、降到34%，那這時候我們該怎麼辦？當然治本方案就是停機維修，更換零件。但先決條件是，零件備品與維修人力都得OK才行。維修期間固然會損失一段時間的產能，但維修後產能與良率都會回歸正常。

其實除了治本的方案，現場老師傅往往也都會有一些治標的小技巧。比如說調整起始速度，例如在製程最開頭，故意拉一個很大的速度，強制把整個機構特性給拉起來，然後才回到原本的參數值。這樣子可以讓特性已經劣化的零件，暫時做一個強迫性補償，勉強撐著用。

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總而言之，除了SOP的治本方案之外，我們也可以找到很多治標的方案。當然每一個治標方案都有其成本與損失。於是我們就可以按照當時的狀況，做綜合考量，並以AI模型協助決策。

簡而言之就是：走一步「算」一步，這個「算」是計算的「算」。也就是不要硬幹，可以按照當時每一步的時空背景條件，選擇當時最佳解。此路不通，繞路而行，不要一直撞牆，這就是SUPA機制中P (Planning)的精髓。

也就是說，或許可以先安排治標方案，先頂著用把急單完成，並同步安排備品採購與維修人員工作指派，在適當的時間，切換回治本方案修機。如此可以最優化安排，得到整體最大的效益。

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