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資料導向永續經營的3大關鍵要素
[作者 洛克威爾自動化]   2024年04月28日 星期日 瀏覽人次: [1396]

工業製造生產出的全球溫室氣體排放量超過30%,就工業領域而言,解決環境衝擊的議題是重中之重;而自動化解決方案是擴大永續目標的重要推手之一。本文探討以資料導向永續經營的3大關鍵要素,包括現有投資極大化、依據資料和洞見的自動化行動,以及跨企業與價值鏈的外擴。


對於世界各地的企業組織,尤其是工業領域而言,解決環境衝擊的議題是重中之重。工業製造耗費將近40%的全球能源,並生產出超過30%的全球溫室氣體排放量,主管機關對此強制要求改革。儘管這些數字相當驚人,但也意味著有極大的契機可做出創新,以及將工業營運優化。


高階主管有將近50%表示,對環境永續展開行動能顯著提高企業的財務表現。


投資永續可帶來金融收益

永續投資不僅只是經營事業所必須,更可帶來經濟上的效益。


捨遠求近,快速致勝

關於永續力,重點在於設想深遠,例如轉型為使用潔淨能源以及重新設計產品。不過考量近程目標如何奏效的戰略也同樣重要。


舉例而言,目前現有的自動化解決方案可能是擴大永續目標的重要推手。從有效運用來自這些系統的永續數據開始,從中獲取洞見。有了這些洞見,即是為更快獲致投資報酬與加速ESG發展的改革準備就緒。


「資訊唯有在正確運用的條件下,才能夠讓製造邁入新層次,讓我們能協作創新,與客戶一起開創未來。」—洛克威爾自動化資深副總裁與技術長Cyril Perducat


本文將探討下述資料導向永續經營的3大關鍵要素:


現有投資極大化

迎向永續經營與生產力目標的起點,在於資料數據。好消息是可能已有現成的資料數據,可幫助促進發展和獲致成果。


明白掌握手中握有哪些資料,可繪製更貼近所需的藍圖,避免經營過程中無謂的成本浪費和繁複。儘管未來可能需要投入資金,但仍應銘記就在當下解放營運技術所蘊含的價值。


明辨可從既有解決方案獲取的資料數據,有助於投資價值的極大化,更是展開下述行動的開端:


‧ 建立數據基準點與數據報告


‧ 識別具有發展機會的領域


‧ 追蹤朝目標發展的進度


藉由這些數據,可據此制定改善流程的行動計畫。舉例來說,確立了能源使用量基礎值以後,就能夠發掘出趨勢,進而循跡提升ESG報告成績和減少能源消耗。這些啟動計畫不僅為了滿足永續目標,同時也支援效率、節約和生產力等目的。



圖一 : 迎向永續經營與生產力目標的起點,在於資料數據。(source:Rockwell Automation)
圖一 : 迎向永續經營與生產力目標的起點,在於資料數據。(source:Rockwell Automation)

項目要點

更加密切檢視自動化解決方案。檢視從而建立與收集的數據,以及評估這些資料如何應用於永續力(和生產力)目標。可考量與自動化專家合作,由專家代為執行此檢視。


很有可能您原先已藉由感測器和機械設備,提供有關您能源用量的生產效率資料或讀數。您可能也需要稍微增加感測器數目,以達到所需的資料精細度。不過多數情況下,您原有設備會是永續相關數據資料的重要來源。


例如,既有的工業控制和自動化軟硬體也能兼作獲取能源資料的來源,將工廠、區域、產線和機械層面的生產數據製成脈絡化的能源資料。這些資料被賦予脈絡且就各營運整合後,便能有助於釐清更大範圍的資源影響,例如在用水有高需求的製程中有多少能源耗用。不僅如此,也能支援像是排放報告等關鍵事業需求。


評估是否能在短時間內呈現關鍵資料,並可用於分析。某些特定案例中,會需要進行數據如何顯現並將其建模與彙整的優化作業。不論您當前狀態為何,從既有解決方案描繪出永續相關數據的圖表,將幫助您充分了解目前擁有的現狀,接著從不足處優先投入資源。


依據資料和洞見的自動化行動

邁向永續目標的第一步,要先取得監測與報告所需的可信脈絡化資料。


資料被賦予脈絡且為可信之後,下一步是依據這些資料和進階演算法採取自動化行動進而優化。諸如像機器學習(ML)與人工智慧(AI)等技術,可導引您的控制系統反應,以及顯露持續改良的契機。


以資料數據和演算法為基礎的自動化行動,可以從製程改善精進為效能優化。程序變量與資源耗用透過逐日微調,只有必須的部分才會使用。


ML與AI技術輔助下,系統能按照預測條件動態即時調整製程,提升效率並可望達成擴大永續力和生產力的目標。



圖二 : 以資料數據和演算法為基礎的自動化行動,可以從製程改善精進為效能優化。(source:Rockwell Automation)
圖二 : 以資料數據和演算法為基礎的自動化行動,可以從製程改善精進為效能優化。(source:Rockwell Automation)

項目要點

評估您的進階分析能力:您也許已經有工具,能進行建模與從資料中發掘可據以行動的洞見。如果有所落差,請記得新增ML與AI功能會比部署新硬體來得簡易與快速。


辨識可導出預測性洞見的高價值使用案例:舉例而言,可訓練演算法來預測某一產線、機械或零組件的能源耗用量,因此得以偵測異常與設立觸發矯正行動的規則。可透過類似建模來預測許多其他情境,例如何時會需要做設備維護,或者何時必須變更水處理運作的化學品注入設定點。


建立與控制系統的聯網可增進自動化的能力:搭配自動化系統運用演算技術,可邁入新的優化層次。設想一個智慧水壓管理的情境,其中需要預測壓力波動並主動介入管理,如此才可減少溢漏並且改善可靠度。


在此目的下,設計出自動化系統基礎上另有智慧控制層的進階製程控制解決方案。這些解決方案持續不斷評估現有與預測的數據,將這些數據與所需結果做對比,進而主動觸發改良。因此,便有可能自動化減少製程變異度與優化資源利用率。


跨企業與價值鏈的外擴

數據導向永續力的方針,最終目標必須適用產品全生命週期和價值鏈。


起始點為從營運與生態系統蒐集資料並賦予脈絡。另外也包含從效能精進以至效能優化的自動化行動。這將奠定驅策全方位可擴大改良的穩固基礎。


隨著永續報告持續完善與產品不斷演進,適配性就十分關鍵。擁有順暢的資料流通管道,有助營運的法規遵循性與新提出的需求。


自動化結合分析與AI解決方案,可在減少成本與碳排的同時,無損於市場定位或訂價。


擁有這些功能優勢後,永續優化不僅是生產重點,也是持續擴大的事業程序。配置好優化作業可引領您展開更大規模的啟動計畫,進而支援永續程度更高的世界。



圖三 : 數據導向永續力的方針,起始點為從營運與生態系統蒐集資料並賦予脈絡。(source:Rockwell Automation)
圖三 : 數據導向永續力的方針,起始點為從營運與生態系統蒐集資料並賦予脈絡。(source:Rockwell Automation)

項目要點

配置好可擴充的資料與分析能力。為了朝向整個價值鏈均採取更為永續的營運模式,首要步驟是建立可據之行動數據能穩定流通的管道,藉其驅動資源利用率的洞見和精進;亦即從單一機械開始,而後擴展。下一步是資料數據的分析與建模並從中產生洞見,藉其驅動資源利用率的精進;亦即從單一產線開始,而後擴展至涵蓋整體運作。


確立持續精進改善的運作系統。發掘數位永續洞見與驅動改進的過程,係為閉迴路(closed-loop)改善的基石。全自動化持續改善方針需要有IT/OT融合之助,俾利於建立生產每一階段的資料數位線程,並在最終擴及整體價值鏈。此一資料緊密流通的結果,能帶來對資源利用情況的通盤理解,從而制定聚焦於精進與優化的協作方針。


建立永續生產與永續產品管理之間的關聯脈絡。擴大持續改善規模,意味著全方位追求營運和產品目標。此包含下述改進:


‧ 推行全數位化產品生命週期管理(PLM)系統


‧ 建立數位產品護照


‧ 運用數位分身技術設計永續產品


最終的重點為永續目標必須符合公司總體策略。數位投資不僅為事業上大勢所趨,更是創建高永續未來的關鍵環節。


**刊頭圖(source:Rockwell Automation)


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