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  • 圖解智慧工廠:IoT、AI、RPA如何改變製造業
  • 點閱:168
  • 譯自:イラスト図解 スマート工場のしくみ:IoT、AI、RPAで変わるモノづくり
  • 作者: 川上正伸, 新堀克美, 竹內芳久編著 , 翁碧惠譯
  • 出版社:經濟新潮社出版 家庭傳媒城邦分公司發行
  • 出版年:2020[民109]
  • 集叢名:經營管理:162
  • ISBN:978-986-98680-3-7;
  • 格式:EPUB 流式

以5G、AI、IoT與機器人,
 
拚升級、助轉型、顧人才、救公司!
 
 

今天看昨天的報表?那就太慢了。
 
藉由科技將生產線的即時資訊可視化、網路化,
 
掌握現況,進而預測問題、事先解決問題,
 
邁向智慧製造,落實數位轉型。
 
 
智慧工廠(smart factory)是指工廠內以感測器和網路將機器設備互相連結,形成物聯網(IoT),並且導入人工智慧(AI),將即時資訊可視化。
 
對於製造業而言,導入智慧工廠可以提高機器和人員的生產力,創造產品和服務的附加價值,進而提高公司績效。
 
具備智慧工廠的知識,就能因應製造業的二大變化:
 
 
 
►工廠自動化加速人機協作,傳統製造業面臨數位轉型的挑戰。
 
►技術普及帶來工廠面貌的變化,像是5G、IoT、AI和RPA(Robotic Process Automation;機器人流程自動化)等科技形成「無人工廠」,衝擊傳統製造業。
 
 
 
製造業導入智慧工廠的好處包括:
 
●人力精簡化、省力化:只需要管理機器和資訊系統的人力,省時省力
 
●製程「可視化」:預測機器設備故障、降低不良率、加速生產提高產量等,進而降低生產成本。
 
●從「留下資訊」變成「留下方法」:即時資訊和數據有助於預測問題、提前解決,而不是到了明天或一個星期之後,看到報表才頭痛。
 
 
本書以圖解方式詳細解說智慧工廠、工廠管理,包括生產形態、生產管理、品質管理、庫存管理等基礎知識,以及建置資訊系統、運用工廠IoT、製造業生存法則等案例。
 
無論你是製造業的新進員工、大齡員工還是主管,本書詳細介紹工廠管理的基礎知識到智慧製造的最新資訊,是製造業從業人員都受用的一本書。


作者介紹
 
松林光男(Mitsuo MATSUBAYASHI)
 
日本瓦克企業顧問公司董事長、技術工程師。曾任職日本IBM、日本SAP。參與設立日本商業再造股份有限公司。2003年設立瓦克企業顧問公司;早稻田大學理工學部畢業。著有《圖解工廠的構造與管理》(繁體中文版由世茂出版)等書。

 
川上正伸(Masanobu KAWAKAMI)
 
日本瓦克企業顧問公司副總經理暨執行董事。IBM認定的高級顧問,專門支援製造業進行業務改革、2006年開始加入參與瓦克企業顧問公司;鹿兒島大學工學部畢業。
 
譯者介紹
 
翁碧惠
 
專業譯者,曾在日系銀行業與科技業工作;日本上智大學經濟學研究所碩士。


  • 前言
  • 第1章 工廠經營與生產製造的運作
    • 1-1 工廠的基礎就是QCD管理
    • 1-2 實現QCD改善的PDCA和管理項目
    • 1-3 品質管理的運作與目的為何?
    • 1-4 控制成本增加獲利的結構調整
    • 1-5 生產管理是透過廣泛的統籌控制達成順暢的生產
    • 1-6 生產型態的分類與特徵
    • 1-7 依據生產加工方式可分為組裝式生產與流程式生產
    • 1-8 依據人員配置可分為生產線式生產和單元式生產
    • 1-9 依據機台的配置方式可分為流線式生產和零工式生產
    • 1-10 依據物料採購的方式可分為推式生產與拉式生產
    • 1-11 依據庫存的評估方法可分為存貨式生產與接單式生產
    • 【專欄一】IT應用技術再進化!
  • 第2章 產品資訊及資訊系統是工廠業務的基石
    • 2-1 資訊系統是工廠業務的基礎
    • 2-2 PLM(產品生命週期管理)就是所有業務獲利的管理
    • 2-3 透過PDM(設計變更管理系統)對產品開發的所有資訊進行一元化管理
    • 2-4 工廠的所有物品與人員都應該有代碼(數字或記號)
    • 2-5 品項代碼可分為有意義的品號和無意義的品號
    • 2-6 工廠內部用於生產的各種代碼
    • 2-7 產品資訊管理系統的基礎就是物料主檔
    • 2-8 支援開發設計的CAD、CAM、CAE、RP和CAT
    • 2-9 BOM(物料清單) 是產品資訊管理系統的基礎情報
    • 2-10 與技術鏈息息相關的BOM(物料清單)
    • 2-11 前置參與可以實現快速的產品開發
    • 【專欄二】Japan Exception 日本是全世界唯一的例外!!
  • 第3章 最新供應鏈的完整說明
    • 3-1 所謂供應鏈,就是從物料的調度到出貨
    • 3-2 供應鏈發展的各個階段
    • 3-3 連接工廠各種功能的供應鏈
    • 3-4 從需求預測到生產規畫的生產銷售庫存計畫系統
    • 3-5 從生產計畫到主生產排程的生產銷售庫存計畫系統
    • 3-6 MRP(物料需求計畫)的結構與功能
    • 3-7 以物料需求計畫(MRP)計算為基礎的採購指示派令和生產指示派令評估
    • 3-8 MRP方式與製造編號管理的生產型態分類
    • 3-9 採購管理系統的供應商訂單與交貨管理
    • 3-10 非正式與正式的採購方式、看板系統、VMI存貨管理等的採購管理系統
    • 3-11 負責採購交易的供應商關係管理(SRM)系統
    • 3-12 庫存資訊是生產管理最核心的資訊
    • 3-13 提高庫存準確度就是提高生產管理系統的精準度
    • 3-14 ABC管理可以有效降低庫存
    • 3-15 生產計畫排程影響生產製造的順暢與否
    • 3-16 MES(製造執行系統)的製程進度管理
    • 3-17 看板方式的製造管理系統
    • 3-18 搬運物流的「可視化」才能消除不必要的作業流程
    • 3-19 倉儲管理系統和運輸管理系統
    • 【專欄三】工廠物流是IoT的先鋒!
  • 第4章 支援生產製造的重要功能及全球最新大小事
    • 4-1 安全管理是工廠最重要的功能
    • 4-2 以客戶需求為基礎的品質改善活動
    • 4-3 品質檢查的結構與品質的生產履歷
    • 4-4 成本精算的新功能與IoT的準確度提升
    • 4-5 成本管理系統的成本資訊應用
    • 4-6 ERP是支援所有工廠營運的基本資訊系統
    • 4-7 3R環保理念下的環境問題相關資訊管理
    • 4-8 影響環境和人類的RoHS、WEEE、REACH和HACCP規範
    • 4-9 建立BCP(企業持續營運計畫)將可能產生的危險降到最小
    • 【專欄四】從「罪庫」到「財庫」
  • 第5章 工廠IoT的運用
    • 5-1 工廠運用系統的發展史與智慧工廠
    • 5-2 何謂工廠IoT的應用
    • 5-3 製造業系統標準化的動向①工業4.0
    • 5-4 製造業系統標準化的動向②美國的IIC和日本的IVI
    • 5-5 工廠內的稼動狀況可由IoT 的可視化一目了然
    • 5-6 可視化資訊的應用可以立即反映工廠現狀
    • 5-7 可視化資訊的應用可以推算未來的生產活動
    • 5-8 案例研究:日立大甕事業所為什麼採用IoT?
    • 5-9 設計效率化與生產製造整體的最適化
    • 5-10 製程的調整和生產計畫的自動化可以縮短交貨時間
    • 5-11 製程機械的相關訊息藉由KOMTRAX就可以遠距確認
    • 【專欄五】養蜂人家的AI應用實例
  • 第6章 AI、大數據和RPA的工廠應用
    • 6-1 AI與傳統系統有何不同?
    • 6-2 過去多次的AI浪潮起落成就了這次的AI革命
    • 6-3 AI導入時的提案與工廠的應注意重點
    • 6-4 大數據的有效應用與數據量增加後的課題
    • 6-5 AI實現目視檢測的自動化
    • 6-6 AI實現機械參數的自動設定
    • 6-7 AI的應用實現了機器人動作的自主學習
    • 6-8 AI針對不良原因解析的應用
    • 6-9 AI的應用與設備的保養維護
    • 6-10 RPA取代並提高辦公室業務的效率與自動化
    • 6-11 RPA的特徵與有效的運用
    • 6-12 RPA的應用事例①STAGE 1至STAGE 2
    • 6-13 RPA的應用事例②STAGE 3
    • 【專欄六】「智慧工廠」 的未來樣貌?
  • 第7章 製造業生存法則的全球策略
    • 7-1 日本製造業的課題是產品代碼編號系統
    • 7-2 學習美國企業的先進案例採用全球物品代碼編號系統
    • 7-3 集中式的MRP系統可以迅速反應市場需求
    • 7-4 學習先進的美國製造業案例中的全球MRP系統
    • 7-5 跨國企業的技術新知需要設計部門和工廠之間的密切合作
    • 7-6 跨國企業的工廠運作與生產設備進度的監控
    • 7-7 跨國企業庫存的可視化與各地庫存調度評估的改善
    • 7-8 跨國企業的會計連結、財務和成本的一元化管理
  • 本書各章作者簡介
  • 主要參考文獻
  • 譯名對照
紙本書 NT$ 420
單本電子書
NT$ 330

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