生產管理是製造業中非常重要的管理流程。在日常管理活動中，這些生產製造所產生的數據可以幫助企業發現問題找出無法產生附加價值的活動。這些活動的存在導致了操作工、技術工和維修工的時間浪費，進而影響生產線上機器設備的利用率和製造原料的浪費。

如果能夠透過工業4.0的管理方法將這些生產數據轉換成有意義的管理決策知識，就可以協助企業提高生產效率和品質，並降低生產成本和管理費用。然而，由於以下原因，多數的生產數據並未得到充分的利用： 

• 數據的收集和分析需要大量的時間和人力，企業可能缺乏相應資源去實現這些目標。建立這些設備數據履歷也需要專家的配合，才能把這些隱性知識顯性化，這都需要額外的成本。 
• 數據的收集和分析需要專業知識和技能，而這些知識和技能可能不是所有企業都擁有。 
• 數據的收集和分析需要適當的工具和技術支持，企業必須投資關鍵技術和領域專家，才能有效進行數據採集，但多數企業卻缺乏相應經驗和能力去選擇與應用這些新工具和技術。 

因此，許多企業開始尋找解決這些問題的方法，這些方法可能包括培訓和發展員工的技能和知識，開始學習運用數位轉型相關的技術與工具來收集分析這些數據，以及與專業機構和顧問合作取得支持和指導。 

為解決上述問題，企業可以採取以下措施： 

1. 建立自動化的生產監控系統，即時收集生產相關的數據，並利用數據分析工具快速發現問題。 
2. 採用 AIOT 物聯網技術，實現設備智能化，自動收集數據，降低手動統計工作量。
3. 投資關鍵技術和邊緣運算存儲設備，實現生產數據的高效收集、儲存和管理。
4. 建立設備數據履歷，將隱性知識透過知識管理顯性化，對數據進行梳理與資料分類，實現全面監控和管理。

然而，要實現這些措施，資訊科技 IT、操作技術 OT、通訊科技 CT 三大領域的人才必須通力合作。只有這樣，製造業才能實現可持續發展。同時，還需要透過員工培訓去提高他們對生產數據的認識和利用能力，讓他們能夠主動參與數據收集、分析和應用，從數據中找出更多的發現與洞察，一起推進企業的生產管理水平提升，擴大數據應用的影響力與使用價值。 

接下來，讓我們來看看如何分析這些生產製造數據。您可以透過4M（人、機、料、法）+ 1E（環）的管理框架，確定與生產效率、品質、成本等相關的關鍵數據指標，例如人力利用率、機器運轉率、原料消耗量、環境污染指數等。將手上可取得的數據做綜合性的分析，這是一種基於整體思維的方法，可以協助企業用更全面的視角看到企業的整體狀況以及問題的細節，也可以確認當問題點改善成果是否真實反映在生產管理的成果上，進而將改善擴大至庫存、物流與退貨的管理上。

製造業中常見的四類數據分析方法

1. 生產效率分析：通過分析生產線上的生產效率，確定生產線上每一個工序的瓶頸和低效環節，進而優化生產流程和機器運行時間。 
2. 品質控制分析：通過對產品品質的檢測和分析，確定產品品質的問題點，進而優化生產過程和生產設備參數，提高產品品質和降低退貨。
3. 成本控制分析：通過對生產成本的分析，確定成本的組成和分配，進而優化生產過程和供應商採購管理，降低生產成本。
4. 預測分析：通過對歷史數據和趨勢的分析，可以預測未來的生產情況和市場趨勢，進而制定適當的生產計劃和銷售策略。

根據先行智庫導入顧問經驗，以下是相關的數據來源 

一、人（Man）：指參與生產過程的人，包括操作工、技術、管理人員

•  現場操作時間：通過觀察員工在生產線上的操作時間和動作，得出員工的操作效與生產能力。此外，也可以通過進行職工培訓和提供更好的工作環境來提高職工效率和生產力，並搭配HR訓練數據資料做綜合型分析。 
• 員工反饋：通過問卷調查或面對面交流等方式，收集員工對生產環境和工作條件的反饋和建議。進而優化工作環境和條件來提高員工滿意度和生產力。
• 工作安排：通過看板、EXCEL、軟體或手動記錄員工的工作時間和項目，可以得出員工的工作情況和工作效率，管理人員可以透過這些資訊來優化現場人力的工作分配。

二、機（Machine）：指生產過程中所使用的生產設備、工具、儀器等

• 生產設備數據：通過生產設備的數據統計，包括機器運行時間、故障率、生產速度等，可以得出機器運行狀況和生產效率。這些資訊可以做為設備更新與升級的購買的參考資訊，來提高生產效率和生產力。
• 設備維修記錄：通過記錄設備維修時間和原因，可以得出設備維護情況和維護成本，做為定期維護和保養設備安排的參考資訊，來延長其使用壽命並降低維護成本。
• 生產設備分析：通過分析生產設備的製造商、型號和設計參數等，可以得出設備的性能和特點，找出最佳的參數調教與設備組合。

三、料（Material）：指生產過程中所使用的原材料、半成品、零件等

• 原材料消耗：通過生產過程中原材料消耗情況的了解，得出原材料的使用效率和成本，透過優化生產過程來降低原材料消耗和成本。
• 原材料質量：通過原材料檢驗和品質測試，可以得出質量水平和可靠性。
• 供應鏈數據：通過供應商的交貨時間、庫存量和價格等數據，可以得出供應鏈的穩定性和成本效益，作為未來選擇供應商的參考依據。

四、法（Method）：指生產過程中所使用的技術、方法、流程等

• 工藝路線分析：通過對產品製造過程中所需進行的各種加工操作進行詳細的分解，確定製造工藝流程與參數等細節，從而達到生產過程的優化與成本降低。
• 品質控制數據：通過檢驗產品的品質和性能，蒐集產品物理性質的數據如尺寸、重量、顏色等，或者產品性能指標數據如可靠性、耐久性等，可以得出品質控制要注意的重要環節。
• 相關法律法規：通過了解相關法律法規的要求和限制分析，確保產品在生產過程中符合安全、衛生等方面的要求；滿足法律法規、標準和規範。
• 安全事故記錄：通過記錄生產過程中的安全事故和事故原因，可以得出生產過程中的安全風險和應對措施。

五、環（Environments）：指產品製造過程中所處環境，企業也可以透過以下數據進行 ESG 或綠色轉型的分析

• 環境汙染數據：生產過程中的廢氣、廢水、噪聲等會對環境造成污染，對生產線上的工人和生產設備也會造成損害。
• 碳排放數據：分析生產過程中的能源使用和排放情況，評估碳足跡，尋找降低碳排放的方法，以實現減碳目標。
• 環境風險：評估生產過程中會產生的管理風險，包括水污染、土壤污染、空氣污染等，建立環境風險管理體系，減少對社會的影響。同時確保生產過程符合當地相關法律法規要求。
• 廢棄物產生：生產過程中產生的廢棄物，需要妥善處理和回收，減少對環境的負面影響。評估生產過程中的資源利用率，包括能源、水資源、原材料等，尋找節能減排、循環再利用的方法，提高資源利用效率。

升級成智慧製造數據，能有效解決更多成本問題

未來企業可以透過上述文章提到的 4M+1E 管理框架，利用現有的數據來源優化管理現場，以實現這些措施，從多個方面進行改進。 

首先，企業可以在數據收集方面進行擴展。這包括將更多的傳感器和設備安裝在生產線上，以收集更多的數據。此外，企業還可以開發更多的軟體應用程序和工具，以更好地利用這些數據。 其次，企業需要改進數據分析和可視化。包括開發更好的算法模型以更快地理解數據，同時，企業還需要開發更好的可視化工具，以便提供管理人員更有價值的見解。 最後，企業需要改進 IT、OT 和 CT 三個領域之間的協作，這包括開發更好的協同工具和溝通流程，以確保數據能夠在不同部門和系統之間的順暢流動。 

企業需要進行全面的管理改進與思想升級，只有這樣，企業才能真正實現成本優化和生產效率的提高。 

先行智庫為台灣管理顧問公司，服務內容包含企業內訓、顧問諮詢以及數據解決方案，了解更多企業服務內容：https://kscthinktank.com.tw/data-analysis/

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