以AI優化傳統製程,南寶樹脂打造全球第一的鞋膠品質 結合產業知識與數據力,伊雲谷以演算法精準找出生產良率關鍵因子

坐落台南的隱形冠軍,黏住全球人們的生活大小事

南寳樹脂坐落於臺灣台南西港區,看似不起眼的總部據點,卻管理遍佈在全球 23 座城市的營運、生產及服務據點。南寶樹脂作為國際級的化學原料工廠、世界第一的鞋用膠品牌,人們腳下的全球知名運動鞋品牌 Nike、Adidas,其鞋膠有近 50% 都是與南寶樹脂合作。除了鞋用膠,南寶樹脂的產品線亦跨足接著劑、塗料、熱熔膠、建材等,深入一般消費者的日常生活,從生活必需的運動鞋、文具、觸控面板、紡織品,到專業領域的應用,如運動器材、醫療衛生用品、汽車等,甚至是防水抗蝕用漆、中空玻璃、太陽能支架等建材及大台北地區的自來水管,都有南寶樹脂產品的身影。

持續在國際舞台發光發熱的南寶樹脂,於 2016 年著手推動數位化。然而隨著公司服務據點快速擴張, IT 部門需設置資訊中心來供應全集團的連線及使用需求,但部分據點並非網路節點,導致連線成本過高或品質不穩定,因而開始採用具有彈性與全球部署特性的 AWS 服務。

不只善用 AWS 全球網絡與彈性優勢,南寶樹脂IT部門為了幫助集團進行更高效率的決策,並讓數位化系統能夠支援相關單位的業務,開始回頭檢視,並思考如何利用現有數據來發展大數據應用的基礎。首重品質的南寶樹脂,便從其指標性的產品線-鞋材用膠,其相關製程來著手優化。

「思考集團的 IT 策略與轉型,制定效率改善方案才能夠真正發揮資訊部的價值,進一步幫助公司奠定扎實的營運能量。」-南寶樹脂資訊部協理 郭沛益

繁雜製程下 175 個點位,如何透過數據來把關世界一流的品質?

傳統製膠需經歷繁雜多道的製程與化學變化,其中多仰賴人工經驗進行管理與判斷,難以標準化;且對於 IT 部門而言,更期待能透過系統化及數據導向的管理,幫助全球各地製膠工廠在不同環境下,穩定提升良率,以鞏固世界一流的品質地位與客戶的信賴。

然而,為達成此願景,耕耘產業超過 50 年的南寶樹脂,不只需要克服機器老舊,還得面對資料龐雜分散的挑戰,光是從鞋材用膠的製程中所擷取出來的資料,便包含溫度、濕度、真空壓力值、酸鹼值、轉速、電流、槽體重量、電磁閥開關等 175 個資料點位,若無專業人員協助資料彙整及前期處理,將導致人工智慧解決方案窒礙難行,也無法透過數據分析來精確判別相關參數對於良率影響的關聯性。南寶樹脂資訊部郭沛益協理感慨道:「這是我們第一次找廠商把舊設備數據抓出來應用,希望從中找出產品各項因子的關聯性和優化的空間,但我們找 AI Solution 找了一年,伊雲谷是我們第一家有做出成果的廠商。」

經驗結合數據,以演算法找出良率的關鍵因子

鞋膠製程的生產優化對內跨足品質管理、產品研發、資訊部等多個部門。伊雲谷商業創新團隊先從分散的資料著手,與研發單位合作於 PLC 抓取製程中各項點位資料,並從製程中選擇重點參數。

掌握到鞋膠流水線式的生產模式,伊雲谷團隊結合南寶樹脂的產業專業知識,來掌握品質重要參數,如:產品拉力、產品耐熱性、產品黏度等,針對製程中多維度時間序列的傳感器資料來進行數據對齊等前置處理,並將資料進行整合、特徵處理,搭配品質管理部門的品質檢驗數據,於 AWS 部署數據解決方案,以深度學習演算法 (Deep Neural Network) 建立模型關係,藉此分析出影響良率的關鍵因子。

過程中,前期的跨部門溝通與協作是較大的挑戰。郭沛益協理說道:「每個部門都有自身生產製程上的經驗,因此對於指標的定義、數值背後的現象都有不同的解釋,然而大家都有共同的目標,就是要從預測數值中確保品質的浮動穩定,例如物料攪拌設備會隨著時間累積殘膠,若能有一預測指標能夠幫助人員進行洗鍋或換 Pods ,就會很有幫助。」而伊雲谷團隊亦須在短時間內吸收南寶樹脂的產業知識,才能將數值的定義與分析結果的分群做出正確的解讀。

注入數據 DNA,南寶樹脂轉型的化學變化持續發酵

「對於仰賴經驗的傳統產業,可能會因數據成果而顛覆既有認知,作為顧問應清楚地闡明專案背後的邏輯、脈絡及算法,才能讓決策者及團隊,更能接受不同的成果及觀點。」-伊雲谷資料科學顧問 ShunChih Lin

輔以南寶樹脂的專業知識,伊雲谷團隊能有效率地掌握製程中重點化學反應之關鍵過程,透過品質資料的反覆驗證,將重點產品品管指標建立可靠的分類模型。以產品耐熱度為例,模型從重點化學反應之關鍵製程閥值來進行預分類。在歷史資料中,隨閥值調整,最高可判別近 80% 的偏差樣本。

另一方面,為了幫助南寶樹脂辨識製程中影響品質之關鍵因子,伊雲谷團隊亦透過模型分群,掌握到偏差樣本與反應爐溫度變化的關係,例如:模型分析呈現出 93% 產品批次樣本,與特定爐內溫度變化的關聯性,協助相關單位進一步確立爐內溫度地些微差距對產品的影響,並依據產品特性規劃出最適溫度區間。

ShunChih Lin 顧問分享道:「南寶樹脂的案例在業界可謂相當具指標性,大多傳統產業若要規劃數位轉型,收集電壓、電流、溫度、震動等點位資料往往是入門的方向,而南寶樹脂成功地結合數據應用及產業經驗,在每年只有少量偏差樣本的情況下完成精準的分析,可說是體現了傳統產業的轉型並非難如登天。」

在南寶樹脂的大數據分析專案中,不只驗證 AI 模型對傳統製程的可適用性,郭沛益協理更表示,相關驗證成果亦可進一步優化製程參數,也能應用在設備維護上,未來若規劃為相似製程進行產品分群,也有了經驗與既有基礎來優化生產效率。除了將數據應用在生產線上,未來集團也能透過數據來發展內部決策模擬,進一步預測企業及產品線的未來商業表現。

2021-10-08T17:18:49+00:00 2021/10/08 |商業洞悉, 新聞|