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我們主臥房沒有門這件事雖然困擾我們蠻久
但找不到適合的門就一直空在那😂
原本以為挑個尺寸適合的門直接安裝上就解決
沒想到只是找個門而已過程比想像中麻煩🥴
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藍鯨的產品多半屬於訂製品
門市小姐解說超詳細搞不清楚的一直問也不會不耐煩
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而且居然還有門的售後保固
只是想要買個門而已藍鯨卻像個驚喜包處處讓我們感到驚喜跟窩心😊
門市的小姐還跟我們說藍鯨會不定期舉辦生活美學的活動
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沒想到一扇門居然那麼有學問🤓
果然真是一「門」藝術啊🍵
關於我們在藍鯨如何挑到適合的門在影片裡都有詳細介紹
希望能幫助到想改造家裡又不想大動工的你們唷😊
藍鯨隔音門窗 台北、新竹、台中、高雄都有門市
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黑手工廠變聰明!勤美導入AI平台,決策時間從2小時變30秒
疫情與貿易戰夾擊下,生產製造排程更難拿捏,一不小心,不良率和庫存都可能拖垮公司。兩岸最大鑄造廠勤美,如何成功用AI避開風險地雷,並解開老師傅「心結」?
文 黃亦筠 天下
2020-09-01
黑手工廠能靠著AI數位工具轉型嗎?
「就算是搬著石頭砸自己的腳,也要做,」勤美業務副總曹嘉仁說,「這股浪潮不可逆。」
今年面對新冠肺炎疫情與美中貿易戰帶來全球環境的不確定,生產製造排程更難拿捏,一不小心,不良率和庫存都會變成拖垮公司的風險。但勤美靠著AI平台導入,避開風險地雷。
利用數位工具輔助工廠生產及管理,曹嘉仁坦言自己「十分有感」。
黑手工廠的數位轉型
1972年,何明憲、曹明宏、黃木森3位大學同學一起創立勤美集團,一路做到年營收137億的兩岸最大民營鑄造廠,還開枝散葉到營建、商場經營。
今年45歲的曹嘉仁正是曹明宏的兒子,研究所畢業後就進入勤美,協助父親管理中國天津和蘇州4個廠區、12條生產線,製造包括汽車零件、機械零件和壓縮機零件3大類。
7年前,曹嘉仁從中國廠回到台灣,駐守在勤美鑄造事業的起家廠,同時也是台灣產量最大鑄造廠──勤美新竹廠。開始從台灣運籌帷幄兩地工廠的狀況。
勤美導入訊能集思的AI平台「JarviX」,曹嘉仁打算先從產線小而精的新竹廠進行改造,成功了再複製到中國廠區。(王建棟攝)
2016年,工業4.0風潮從歐美吹入台灣,台灣開啟了工廠自動化浪潮。曹嘉仁從小就在新竹廠內長大,他感受到員工平均年齡55歲的新竹廠區,數位化程度真的非常低。
「剛導入ERP系統,全工廠沒有人會用,」曹嘉仁意識到當時40歲的自己,竟是廠內數位化程度最高的員工。
鑄造廠有句土話:「翻砂沒有博士」,都是經驗學。但老師傅逐漸凋零,經驗傳承不下來,就會有危機。
為了在未來不被淘汰,曹嘉仁在這座勤美起家的新竹廠內展開一項看似簡單、時而艱難的任務──黑手工廠的數位轉型。
一天上萬筆報表資料,如何分析?
不同於中國廠區大量生產。新竹廠內2條產線專做少量多樣的生產,從日本農業機械大廠洋馬(Yanmar)的引擎件,到台鐵、高鐵的安全零部件都是從新竹廠出廠。
他的想法很簡單,先從產線小而精的新竹廠進行改造,成功了就能複製到勤美中國龐大的廠區。
首先第一步是先數位化報表資料。
勤美鑄造的鐵件,多是汽車安全零件,早期受日本系統影響,非常多紙上作業,每天都有生產日報表,將製程資料記錄下來,有些甚至是每10分鐘就記錄一次,確保每個片段都有記錄。因此這些數據量體十分龐大,一天下來,1、2萬筆資料跑不掉。
然而這些堆積如山的資料,卻只有在發生產品不良、品質問題時,大家才會回去翻閱。大部份時間,這些數據就是躺在報表內。
曹嘉仁開始陸續找了3、4間系統整合廠,到廠內做簡報。2019年,成立了4年的訊能集思(Synergies)到勤美做簡報,以鋼鐵人助理「JarviX」為名稱的AI平台引起曹嘉仁興趣。
「很好奇過去我們累積的這些大數據,到底在AI平台上可以產生什麼效果?」曹嘉仁當時心裡想。
訊能集思創辦人兼執行長張宗堯,人生第一份工作在鴻海中國廠區工作。因為他用大數據分析,找出產線問題,因此拿到郭台銘個人給的獎學金,到美國麻省理工學院(MIT)攻讀博士,他在MIT開發的AI運算系統,正是後來2019年研發出的JarviX最重要的運算大腦。
「我們不是要把人類換掉,而是enable人類、增強人類的分析能力,所以做一套通用系統,」張宗堯直言,台灣沒有做數據分析的通用平台,JarviX就是要讓每個人都能做數位分析。恰好,身為傳統鑄鐵業的勤美找上訊能集思。
導入AI平台,得先克服老師傅「心結」
當時曹嘉仁首先開給訊能集思兩個鑄造廠最重要的需求來測試,一個是「不良根因解析」,另外一個是「生產排程」。
張宗堯就派了一組團隊到新竹廠駐點,了解產業的使用情境。
最關鍵的是,如何「問對問題」,也就是要給AI平台下對指定。從每天記錄的日產能報表所形成的大數據資料庫,透過問對指定問題,讓AI整合參數得出有效的結果。
勤美新竹廠員工平均年齡超過50歲,導入這套系統最終目的,是要科長級以上主管都會使用。新竹廠約240名員工,這樣的量體人數約佔30多位。
一開始,這群50、60歲憑著一身鑄鐵真功夫坐上課級主管的鑄造師傅們,對於這些AI「電腦」極為排斥,不懂比他們年輕的曹嘉仁為何要花錢導入?明明用人工經驗就能排除問題。
「大家都在冷眼旁觀,」曹嘉仁心裡明白,部份資深員工的「心結」其實是怕自己被取代。
但他不動聲色,持續讓員工們上研討課學習新平台。
今年過完年後,考驗接連來了。
自動整合排程,決策時間只要30秒
3月,勤美新竹廠原本要出貨給日系重要客戶農業拖拉機的引擎部件──飛輪殼,竟然發生產線上3分之1的產品發生不良,比例高得離譜。
當時廠內老師傅急著要找出原因,不然產線會斷線。曹嘉仁決定讓剛導入的AI平台上場,找不良品發生的原因。
他讓員工輸入參數,找出導致飛輪殼「氣孔」的不良根因有哪些?結果,只花3天就找出原因。
「如果照過去師傅們一步步試錯找原因,最少要花一週,」曹嘉仁說。
飛輪殼是拖拉機的核心部件,若是生產沒發現不良,到出貨後才發生故障,整台車會被招回,「屆時賠償費用是數以千萬台幣計。」
接下來,馬上就面臨貿易戰打亂排程。新竹廠少量多樣的生產模式,經常面對客戶插單,一不小心,排程會亂掉。
最近勤美一個台灣木工機客戶,因為受到貿易戰波及,一下說不能出貨,一下又要求緊急出貨。
這對只有2條產線的新竹廠考驗極大,一旦客戶要求緊急出貨,產線就需要插單生產。對排程的老師傅來說,變動過於劇烈,一顆腦袋很難快速轉換與計算。但師傅將訂單交期,按照先後順序輸入生產排程的系統平台後,參數自動做整合排程,過去要花2小時討論的事,30秒就得出結果。
經過兩次實戰,勤美科長級以上的老師傅們,逐漸開始接受AI不是來取代自己,而是幫助下對判斷、快速解決問題。
更重要的是,這批50、60歲的資深師傅如果退休離開公司,有AI系統輔助年輕員工,經驗判斷的傳承才不會出現公司難以彌補的斷層。
下一步建立預測式平台,良率可提升5%
但曹嘉仁不只想做到生產製程的改善而已,他已經開始想利用AI平台進一步做預測。
他首先鎖定「沙條件預測」,另外一個則是「生產條件預測」,兩面向都是鑄造廠維繫競爭力的命脈。
「如果做得好,良率會直接差5%,」曹嘉仁語出驚人。
然而,這得將廠內的溫度監測器直接連接到電腦,讓電腦讀取數據,更需要結合大量軟體設備。
「數位轉型是一個整體效果,分階段慢慢地逐步前進,」曹嘉仁沒打算停下來。
「我想要創造黑手廠的榮耀感,廠在進步、員工在進步,然後年輕人願意來,」他說。
附圖:數位轉型大浪襲來,勤美業務副總曹嘉仁形容,「就算是搬著石頭砸自己的腳,也要做。」圖片來源:王建棟攝
張宗堯(右)創立訊能集思是為了想把從國外學到的技術,結合台灣製造業累積的龐大數據,做智慧轉型。左為訊能集思執行董事江懷海。(王建棟攝)
導入AI更重要的一點是,50、60歲資深師傅退休後,有AI系統輔助年輕員工,經驗判斷的傳承才不會出現難以彌補的斷層。(王建棟攝)
資料來源:https://www.cw.com.tw/article/5101757?template=transformers&fbclid=IwAR1CSnxtNx8StnFVdTG29P3TQ8seS4zgoi6fHXR2QhGq-NEHYiehSm4WGlA
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向廣大的新竹版友推薦自家老爸
木工名校-公東高工木工科出身
家具業經歷20年以上
現在業餘時間則做一些木工作品(手機座、名片盒等)
也接單客製木工家具、復古家具維修、小工程木作(釘角材、木頭裁切)
因為非靠接案吃飯(有本業),比較偏向做興趣~
所以小工程、木作客製都很歡迎,不嫌工程小。
之前曾幫親友用舊衣櫃做成高腳杯架、或利用畸零空間做鞋櫃...有任何需求都可以提出
看看XD
#附上作品集
木工傢俱製作:https://www.behance.net/founcha8746
木工作品(名片盒等小物):https://goo.gl/o41H16
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木工家具訂做/木工程委託
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#可到府服務的時段為:
(1)週間晚上7點-9點
(2)例假日全天(時間另約)
#可服務範圍:
新竹市為主,新竹縣竹北、竹東、寶山
#聯絡方式:
邱先生 0930-052238(白天)035403752(晚上,10:00pm後請勿來電)
Line:0930052238(修繕相關需求可以先傳照片)
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木工作品購買
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最後是重要的板友優惠~~
只要是ppt新竹板板友,木工作品9折優惠(自付郵費),木作工程老爸打折優待!!
2018.05更新
感謝廣大版友給予機會,讓老爸有更多嘗試
還讓經紀人(女兒)做了名片(!)
以後還多多麻煩大家照顧了,謝謝
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.184.161.201
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Hsinchu/M.1505310796.A.649.html
※ 編輯: galoopchu (111.184.161.201), 09/13/2017 22:31:50
※ 編輯: galoopchu (111.184.161.201), 09/13/2017 22:32:40
※ 編輯: galoopchu (111.184.161.201), 09/13/2017 23:29:50
※ 編輯: galoopchu (111.251.223.7), 05/12/2018 10:41:29
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