研究方向 Research Interests

生成式AI應用與開發:從現場改善到AI挖礦

自働生產管理環 (Jidoka-JIT Cycle,  JJC)

   JJC 1.0   

建構現場改善文化,促進現場流動改善 

TPS在工業3.0階段強調「簡易自働化」或是「大小適中的設備」,因為簡易,所以現場人員就可以提案自行改善設備,以發揮人的智慧。

簡易智慧化,主要是建立在既有的數位環境,以支援豐田生產方式的兩大支柱的改善循環,我們稱之為 JJC。

   JJC 2.0   

數位與精實的融合

數位與精實的融合,讓製造現場往連續流動的方向和數位現場往智慧化的方向,讓物流與資訊流融合,以交替的方式持續改善。

資料雲端化結合BI平台,形成戰情室管理系統。透過看到異常,進而改善異常的改善循環,邁向有效化的品質、成本、交期等的卓越表現。

   JJC 3.0   

智能精實 - 流程管理創新

智能精實強調在流程管理的創新,改善從收到訂單到收到錢的管理流程,建立在JJC 2.0 的BI雲端資料基礎上。

限量資訊後的資訊,類比高純度的金礦,把AI的選擇,視為挖礦的鏟子,用鏟子來挖礦,達成流程的創新,減少浪費,增加價值。

(註:示意圖為AI工具的選項之一)

   JJC 範疇   

JJC的範疇包含五個主要管理階段,分別為:生產準備管理、生產進度管理、整流化、供應商及外包管理、現場管理等。

涵蓋從收到訂單到收到錢的管理周期。改善的過程從價值流圖和資訊流圖出發,找出改善的爆破點,進一步以數位與精實融合作法,持續改善,追求卓越的績效。

精實管理4.0 Lean Management  4.0

精實系統綜觀圖能具體且完整呈現精實系統背後的執行內涵。以豐田4P模式與學習型組織作為改善核心理念,由推式往拉式改善,過程需不斷以PDCA循環改善,過程中輔以適當工具去除浪費。

「精實生產」傾向採用「簡易自動化」或是「大小適中的設備」。因為簡易,所以:

流程改善不僅侷限於生產活動,更需價值鏈中輔助活動與主要活動的協助。最終將精實理念延伸至供應商與事業夥伴,徹底地杜絕供應鏈中的浪費情形,共同達到精實供應鏈。

工業4.0的出現促使產業趨勢不斷朝著數位、資訊發展,除了軟硬體的更新,同時亦需以管理方法論為基礎,才能夠相輔相成。數位環境下的「簡易自動化」將進化為「簡易AI」 (適當複雜度的AI)。

AI三要素分別為:

若能以既有的員工智慧和設備平台做為基礎,以低成本方式導入簡易的AI,因導入的門檻低且系統彈性佳,故可讓既有員工可以提案自行改善AI系統。進一步在數位環境的基礎上,結合人工智慧和IoT的科技應用,培育能夠團隊合作並解決問題的人才。

智慧製造與生產作業管理  Smart Manufacturing and Production & Operations Management

以IT為基礎之核心下,透過網路的架構以及物件導向程式設計工具,發展快速資料交換(Data-exchange)以及即時之重規劃(Re-planning)作業,並反應至製造現場,以利製造現場調整部和現況之排程規劃。如下圖所示,為了達成即時監控C1製造現場的生產進度,必須擁有由MES擷取資料並進行整理,及進行C4決策後回饋至C1製造現場,即時更改生產計劃之能力。

研究實例 Case Study   精實生產─結合精實拉式策略與模擬最佳化求解AMHS最佳儲位設計

問題描述

AMHS (Automated Material Handling Systems)為TFT-LCD 生產的必要搬運設備,AMHS 的效率將直接影響到生產的效率。 本研究探討在精實生產系統拉式策略下,如何重新規劃與設計AMHS Stocker 的儲位,以提高昂貴生產設備的有效產出及降低系統的整體在製品量。

研究方法

創新技術

本篇論文以共用資源的觀點,針對TFT-LCD廠Array製程之回流特性,提出結合Supermarket與CONWIP之創新拉式策略,藉由模擬最佳化之工具求解AMHS之最佳儲位設計,具體WIP、TH及Storage space的改善。

論文發表

Yang, T., Hsieh, C.-H., and Cheng, B.-Y., 2011, Lean-pull strategy in a reentrant manufacturing environment: A pilot study for TFT-LCD Array manufacturing, International Journal of Production Research, Vol. 49, No. 6, March, 1511-1529.

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