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數位轉型與智慧製造面面觀系列27:製造業十大價值鏈增值模式總整理|OCP、AF、SAL、VBS、TAP 全解析

2023.7.27

前篇文章敘述製造業的四大增值流程,接下來幾篇文章將就價值鏈的增值模式進行詳細解釋。

 

價值鏈增值模式:製造業的價值鏈中,有十大增值模式(如圖1),這些模式提供了未來選擇商業模式的參考,能夠針對製造價值鏈、供應商、機台研發、產品和行銷做出快速反應和差別化。以下將逐一介紹這十大增值模式的名詞說明:

 

圖1. 製造業價值鏈增值模式

1. OCP(Order Controlled Production)訂單控制生產

OCP強調的是以訂單為主題,並且動態組織訂單所需的生產資源。相較於以庫存目標為導向的生產模式,OCP更注重客戶需求的即時反應。透過OCP的實現,企業能夠更有效地組織和計劃生產流程,提升客戶滿意度並降低庫存成本。

 

2. AF(Adaptive Factory)自適應工廠

AF模式與OCP不同,它著重於特定生產資源的適應性,並解釋了如何使其具有適應性以及這如何影響資源供應商和系統整合商。AF模式透過模塊化、可重新配置和自我描述的機器實現隨插即用,這些機器可以自動相互整合和協作,提高生產靈活性和效率。

 

3. SAL(Self Organising Adaptive Logistics)自組織自適應物流

SAL模式與OCP密切相關,範圍從供應鏈合作夥伴到工廠內部機器之間的內部物流。透過SAL的實現,企業能夠在物流運作中實現自主組織和適應性,以應對市場需求的快速變化和客戶訂單的即時調整。

 

4. VBS(Value Based Services)基於價值的服務

VBS模式描述了使用從生產資產中捕獲的數據來分析資產並提高產品質量和生產率,例如: 通過預測性維護,企業可以藉由資訊在IT雲端平臺上的可用性,將服務整合到價值網路中,提供更加客製化的產品和服務。

 

5. TAP(Transparency and Adaptability of delivered Products)交付產品的透明度和適應性

TAP模式側重於產品以及如何使用IT平臺確保產品具有透明度和適應性。企業可以利用實體消費品的內置連接性和軟體功能,提供售後服務,例如狀態監視更新和維護以及重新配置支援,從而提高產品的價值和客戶滿意度。

 

6. OSP(Operator Support in Production)生產中的作業員的支援

OSP模式描述了新技術如何為生產操作員提供支援。使人們能夠有效安全地與實體網絡世界中,適應性和複雜性日益增長的生產資產進行協作,即與可重新配置的機器人,機器和軟體系統協作。

 

7. SP2(Smart Product development for Smart Production)給智慧產線的智慧產品開發

SP2模式描述了基於產品需求的協作產品工程,旨在創建無縫的工程流程,使生產和服務能夠存取它們需要的資訊。主要用於智慧生產,可重複使用產品設計中的數據來設計生產流程並建立供應鏈,還可以標記產品使用者的使用數據,以方便實際產品的使用。

 

8. IPD(Innovation Product Development)創新產品開發

IPD模式描述了產品開發中的新方法和流程,並側重於產品開發的早期階段。企業可以動態地建立跨學科的分佈式專家團隊,以構思和設計新穎的產品及相關的生產設施,並結合滿足當前市場需求所需的確切專業知識,以在短時間內將正確的產品推向市場。

 

9. CRE(Circular Economy) 循環經濟

CRE模式將(交付的)產品分解到其實體元件中,通過重複使用,維修或翻新二手產品或至少對包含的材料進行升級來實現產品性能的封閉循環。這種方式可以有效降低資源浪費,實現更可持續的生產模式。

 

10. SDP (Seamless and Dynamic Engineering of Plants) 無縫動態工廠工程

SDP模式將工廠生產設備與製程、生產工程、維護規劃、原物料供應與外包等與生產相關事項,進行無縫與動態規劃與配合,務使生產效率與產能最大化。透過SDP的實現,企業能夠更靈活地應對市場變化和客戶需求,實現生產過程的無縫協同。

 

這十大增值模式提供了製造業在數位轉型中的指引,使企業能夠適應未來的挑戰並實現競爭優勢。在數位時代,製造業需要不斷地進行革新和創新,並運用先進的技術和數據分析來提升生產效率和產品質量,從而在全球競爭中佔據領先地位。隨著技術的不斷發展和市場的變化,製造業必須持續改進和創新,以適應不斷變化的環境。透過選擇和實現這十大增值模式,製造業能夠在數位轉型中實現持續的競爭優勢,並為未來的發展奠定堅實基礎。

先知科技總經理 高季安 與 新呈工業總經理 陳泳睿

作者已盡力查證相關資料來源,若是讀者對此系列文章有任何資料來源的指正或其他意見,歡迎提供正確資料來源與建議,請投書。

由於篇幅限制,若讀者針對數位轉型(例如人工智慧或物聯網) 相關議題有興趣或想共同進行合作,皆可聯絡先知科技。

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