啟動數位力系列7:中小企業如何「製造」變「智造」

中小企業面對智慧製造的趨勢,需要先放下焦慮,從基本三步驟開始邁入智造時代!
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本文作者為資誠創新諮詢有限公司盧志浩執行董事、洪家頌協理

智慧製造、數位轉型已經成為產業的主流趨勢,許多媒體的大幅報導智慧製造以及企業的數位轉型成功案例。但是資源有限的中小企業卻往往更加焦慮,原因在於踏入數位化轉型的投資前,許多中小企業因不知該如何設定正確的目標、採取有效的執行策略而裹足不前。

本文旨在於從智慧製造最基本的概念來談企業的數位轉型,讓企業在數位轉型的道路上,降低執行導入的風險,提高「一次就做對」的機率。

從智慧製造看數位轉型

「製造」如何變「智造」?關鍵在於數位化轉型,而製造業數位化轉型的推動可以分成三部曲來說明:

一、 現場(產線)數位化

在傳統製造業中,有極高比例的機台都是傳統式的,既沒有人機介面、也沒有 PLC 等訊號通訊的設備可將資訊上報。所以生產人員全靠經驗與人工手寫表單回報生產量、品質良莠、機台狀態、異常狀況等。這種作業模式下,企業老闆收到的資訊都屬於落後指標,生產結果已成事實,只能當救火隊,無法在當下即時、快速地做出改善決策,因此往往降低企業競爭力,成為訂單流失的未爆彈引信。

因此,從手填表單、人員報工轉成資訊化、數據數位化是產線數位化轉型的第一步,現在技術成熟普及,就算傳統的老舊機台,也可透過感測器的裝設、訊號運用通訊協定 ( OPCUA ) 的介接,將設備參數、生產數據轉為數位化資訊,並以報表呈現,報表呈現的訊息不再是落後指標;在即時的訊息下,管理者可快速反應,進行決策改善。

二、 數位優化

當生產數據數位化後,不管是機台訊息、生產狀態資訊可完整地記錄在電腦中,大量累積的數據,可供企業相關人員進行資料分析。不管是機台當機時間的統計、機台間的比較、不良率產出和生產機台、時間、原物料等分析,都可以透過數據數位化來進行大數據蒐集並分析做改善。這樣也就能達到數據數位化的優化與持續改善,讓生產成本降低、更有彈性地進行生產調度,進而提高生產效率來增加企業營收。

三、 產線數位轉型

成功的數位化轉型帶來的效率是非常「有感」的,但數位轉型不會是一次到位;也不會是一次性地就達成。而是從現場(產線)數位化,到數位優化,再慢慢地平行展開,擴散到其他機台設備、生產線或分廠;甚至包括企業的上下游供應鏈。從產供銷的生產流程基礎下,將傳統的人員手工作業轉型成數位化,再拓展到上游原物料商、中間層的委外加工商和下游客戶端。

整合企業與整個供應鏈數位生態系,不僅可提升本身體質的競爭力,也讓自己所屬的合作夥伴及客戶增加營收、提高獲利。做到的不只是雙贏,而是共贏;企業透過數位轉型導入智慧製造,更是 Quick Win。

結論:三個關鍵步驟邁向成功

企業如何邁向成功的數位轉型三部曲?我們依過去多年的輔導經驗,歸納出提高成功機率的關鍵三步驟:

  1. 現場數位化:與專業顧問協作,共同挖掘轉型最容易成功的目標設備或生產線來建立標竿。
  2. 數位優化:擬定企業本身適合的數位方法與工具。
  3. 產線數位轉型:透過專業規劃的導入方法,養成企業的數位種子人才。

企業需要衡量自身的資源來投資數位轉型三部曲,並適度引入專業顧問協助制訂發展策略、導入方法以及人員教育訓練,透過具備不同產業導入經驗的專業顧問,可以有效制定轉型策略與目標,降低過多試錯造成的成本損耗,進而建立智慧製造的競爭優勢,創造數位經濟時代的成長曲線。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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