商品編號:DJAK1S-A900AMX4C

圖解智慧工廠:IoT、AI、RPA如何改變製造業

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商品詳情
作者:
譯者:
翁碧惠
ISBN:
9789869868037
出版社:
出版日期:
2020/05/09
  • 內文簡介

  • 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。

    DJAK1S-A900AMX4C
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  • 作者簡介

    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: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。

    目錄

    前言
    第一章 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 依據人員的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與零工式生產
    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應用技術的再進化!
     
    第二章 產品資訊和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石
    2-2 PLM(產品生命週期管理)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日本是世界上唯一的例外!!
     
     
    第三章 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方式與生產批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!
             
    第四章 支援生產製造的重要功能和全球最新大小事 
    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(Business Continuity Plan;企業持續營運計畫)將可能產生的危險降到最小
    【專欄四】庫存:從「罪」庫到「財」庫
     
    第五章 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工業4.0
    5-4 製造業系統標準化的動向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:日立製作所大甕事業所為什麼採用IoT?
    5-9 設計效率化與協調製造的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
     
    第六章 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 STAGE 1至STAGE 2
    6-13 RPA的應用事例 STAGE 3
    【專欄六】「智慧工廠」 的未來樣貌?
     
    第七章 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範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
    本書各章作者介紹
    主要參考文獻
    譯名對照

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