《圖解智慧工廠：IoT、AI、RPA如何改變製造業》

【イラスト図解】スマート工場のしくみ：IoT、AI、RPAで変わるモノづくり

作者： 松林光男（Mitsuo MATSUBAYASHI）, 川上正伸（Masanobu KAWAKAMI）  

譯者： 翁碧惠

出版社：經濟新潮社  

出版日期：2020/05/09

語言：繁體中文

ISBN：9789869868037

叢書系列：經營管理

規格：平裝 / 208頁 / 23 x 17 x 1.2 cm / 普通級 / 單色印刷

出版地：中国台灣

本書分類：商業理財> 經濟／趨勢> 觀念／趨勢

（页面参数仅供参考，具体以实物为准）

內容簡介

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*新資訊，是製造業從業人員都受用的一本書。

 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。

譯者簡介

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*一的例外！！

第三章　*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*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*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①工業4.0

5-4　製造業系統標準化的動向②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① STAGE 1至STAGE 2

6-13　RPA的應用事例② 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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