研究生: |
王意婷 Wang, Yi-Ting |
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論文名稱: |
企業推動工業4.0導入智慧工廠之研究-以A公司為例 A Research of Industry 4.0 Technology Implementation in Enterprise Smart Factory-A Case Study of Company A |
指導教授: |
蘇友珊
Su, Yu-Shan |
口試委員: |
吳思華
Wu, Se-Hwa 黃啟瑞 Huang, Chi-Jui 蘇友珊 Su, Yu-Shan |
口試日期: | 2023/07/03 |
學位類別: |
碩士 Master |
系所名稱: |
工業教育學系科技應用管理碩士在職專班 Department of Industrial Education_Continuing Education Master's Program of Technological Management |
論文出版年: | 2023 |
畢業學年度: | 111 |
語文別: | 中文 |
論文頁數: | 167 |
中文關鍵詞: | 智慧工廠 、分層決策模型 、工業4.0 、工業物聯網 |
英文關鍵詞: | Smart Factory, HDM model, Industry 4.0 |
研究方法: | 分層決策模型分析法 |
DOI URL: | http://doi.org/10.6345/NTNU202300680 |
論文種類: | 學術論文 |
相關次數: | 點閱:237 下載:0 |
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隨著進入工業4.0時代,世界各地都在積極運用物聯網、大數據分析等技術來進行企業數位化轉型。對於製造業,因應現今產品週期的縮短與大量客製化趨勢,智慧化即成為企業提升競爭力的關鍵,而近年麥肯錫與世界經濟論壇所提倡的全球燈塔工廠,更是激勵企業進行智慧化升級的指標。本研究探討企業如何運用工業4.0技術進行智慧工廠的導入,對於工業4.0技術、智慧工廠之建置架構與企業在工廠各層面的智慧應用進行彙整後,將導入智慧工廠分為智慧製造、智慧生產設備、智慧決策分析、智慧資訊網路、智慧倉儲及智慧廠務六大構面及其下準則共22項,透過HDM分層決策模型法對A公司導入智慧工廠專案之26位專家進行背景分群調查與重要程度權重分析,建構企業在推動智慧工廠專案的架構與發展專案時的依據。依本研究調查結果顯示,A公司導入智慧工廠的目標在發展智慧製造,次之為智慧生產設備、智慧決策分析與智慧資訊網路。研究發現於不同背景下在部分面向的重要性排名及程度有所差異,得知專家經驗及背景必然影響重要性之評估,且專家團隊之組合同為發展智慧工廠決策時須注意的要點。
After the era Industry 4.0, the trend of digital transformation and intelligent manufacture is sweeping over the world. Enterprises are focus on I4.0 technology development such as IOT and Big data analysis. For the manufacturing industry, in response to the current shortening of product lifecycle and a large number of customizations, the introduction of smart manufacturing has become the key to improve the company competitiveness. Therefore, this research will discuss how enterprises use Industry 4.0 technology to introduce intelligent transformation in factory. After discussing the related I4.0 technologies of smart factory, sorting out the structure and application at all levels of enterprises, conclude the construction to aspect: smart manufacturing, smart equipment, smart decision and analysis, smart information networking, smart warehouse and smart facility and total 22 criteria under aspects, implementing investigation through hierarchical decision-making method aims to 26 experts from relevant units in company A and divide to 3 groups of different perspective to carry out an analysis of the importance from aspects and criteria in order to build the enterprises smart factory project structure and strategy-making. According to the survey, the focus of smart factories introduction is the development of smart manufacturing, followed by smart equipment, smart decision analysis and smart information networking, also found that expert experience and background will inevitably affect the evaluation by grouping result.
工業技術研究院。智慧排程系統。工研院,取自https://www.itri.org.tw/ListStyle.aspx?DisplayStyle=01_content&SiteID=1&MmmID=1036233376235770452&MGID=1036732101214550770
王進德(2020)。工業4.0的物聯網智慧工廠應用與實作。台北市:博碩文化。
王明德(2018年3月)。智慧廠務系統開始啟動。CTIMES,取自https://reurl.cc/QW7QnM
王孟傑(2017年2月)。再生能源用儲能系統趨勢。工業材料雜誌,362。取自http://www.materialsnet.com.tw/DocView.aspx?id=24861
百科知識中文網(2022年5月)。M2M協定。取自https://www.easyatm.com.tw/wiki/M2M%E5%8D%94%E5%AE%9A
吳健弘(2022)。智慧製造應用於智慧工廠產線設計之研究(未出版之碩士論文)。崑山科技大學,台南市。
李智(2018)。智慧製造產業需求分析與政策推動建議—以台灣中小企業觀點(未出版之博士論文)。國立中山大學,高雄市。
李坤敏、鄭琮生、陸一宏、胡曉(2018)。智慧製造的資訊標準與SCADA技術整合應用實例。機械工業,425,8-17。
李坤敏(2021年10月)。OPC UA標準於工業應用與實際案例分享。工業技術研究院,智慧製造服務系統組,取自https://reurl.cc/VR5l75
汪建南、馬雲龍(2016)。工業4.0的國際發展趨勢與台灣因應之道。國際金融參考資料,69,133-155。
何發先(2015年5月)。工業4.0的產業模式與影響。遠東人月刊。取自https://magazine.feg.com.tw/magazine/tw/magazine_detail.aspx?id=8252
松林光男(2020)。圖解智慧工廠:IoT、AI、RPA 如何改變製造業。台北市:經濟新潮社。
季平(2022年1月)。提高產業韌性 智慧製造扮演關鍵角色。智動化科技網,取自https://reurl.cc/OEXWkg
洪偉庭(2020)。工業4.0看智慧製造對科技業影響(未出版之碩士論文)。龍華科技大學,桃園市。
洪哲倫、張志宏、林宛儒(2019)。工業 4.0 與智慧製造的關鍵技術:工業物聯網與人工智慧。科儀新知,221,19-25。
陳盈鑫(2019)。配電系統再生能源與儲能系統控制之研究(未出版之碩士論文)。國立高雄科技大學,高雄市。
陳鐵元(2016)。從智慧製造趨勢看台灣產業的機會與挑戰。工業技術研究院,取自https://bulletin.dyu.edu.tw/file/S0088/43263.pdf
陳彥豪、黃詩文、盧思穎(2015年9月)。行政院原子能委員會核能研究所研究計畫—儲能市場機會與台灣應用利基。台灣經濟研究院,取自https://reurl.cc/Ayg5jE
徐國彬(2022)。工廠廠房設備如何進行智能診斷。營建知訊,474,37-42。
張益、馮毅萍、榮岡(2016)。智慧工廠的參考模型與關鍵技術。電腦集成製造系統,22(1),1-12。
清威人(2018)。智慧工廠:迎戰資訊科技變革,工廠管理的轉型策略。臺北市:經濟新潮社。
張馨云(2021)。具螺絲模具使用壽命預測功能之智慧倉儲管理系統(未出版之碩士論文)。國立成功大學,台南市。
張國基、朱鍇莙(2021)。PCB廠導入工業4.0自動化智能AI管理系統等級評估。工業安全衛生月刊,383,10-22。
張博翔(2022年4月)。積極布局海外分散風險 擴產涵蓋東南亞、美國。鉅亨新聞。取自https://news.cnyes.com/news/id/4855826
黃譯瑩(2022)。臺灣智慧工廠創新應用之研究—以A公司為例(未出版之碩士論文)。臺灣師範大學,台北市。
曾琮評(2016)。探討產業智動化之影響因素-以精密機械產業為例(未出版之碩士論文)。逢甲大學,台中市。
辜麗玲(2021)。運用MES製造執行系統建構智慧工廠關鍵成功因素探討-以表面處理業為例(未出版之碩士論文)。開南大學,桃園市。
傅珮晴(2021年9月)。世界經濟論壇公布最新燈塔工廠名單!友達台中廠、群創高雄廠、鴻海武漢與鄭州廠皆入選。數位時代,取自https://www.bnext.com.tw/article/65244/foxcon-wef-digital-assure
經濟部工業局(2019)。綠色工廠標章介紹。綠色工廠標章資訊網。取自https://greenfactory.ftis.org.tw/Page?itemid=4&mid=25
經濟部技術處(2017年9月)。2017技術產業白皮書。ITIS智網。取自https://www2.itis.org.tw/UploadFiles/CustomPage/2017%E7%99%BD%E7%9A%AE%E6%9B%B8%E5%B0%8F%E8%BE%AD%E5%85%B8.pdf
楊善林、倪志偉(2004)。機器學習與智慧決策支援系統。中國北京:科學出版社。
楊憲仁、江庭瑄(2021)。紅外線熱影像檢測應用於廠房電氣火災預防輔導成效與因應人工智慧 (AI) 時代之數位轉型。工業安全衛生,387,39-48。
譚仲宇(2022)。碳足跡標準ISO 14067、14064是什麼?認證步驟一次看 ESG遠見。取自https://esg.gvm.com.tw/article/17928
鐘兆宇(2022)。智慧化倉儲物流系統導入關鍵成敗因素之研究-以A半導體公司為例(未出版之碩士論文)。國立中山大學,高雄市。
蔡伶郁、古昀生、王俊傑(2022)。自動化產線智慧監控與排程優化技術。機械工業雜誌,470,19-25。
鄭昭平(2019)。高科技半導體廠資訊整合與安全,土木水利,46(6),24-29。
鄭春光(2019)。從OT與IT的區別解讀工控系統資訊安全防護指南。取自https://www.acercsi.com/Upload/userfiles/files/session3
賴品如(2021年11月)。運用AI科技為廠房把脈:智慧診斷阻斷工安危機。科技網,取自https://reurl.cc/KXxgbR
魏慶洋(2021)。企業推動智慧工廠之調查研究-以台灣SMT電子廠為例(未出版之碩士論文)。東吳大學,台北市。
簡禎富、王宏鍇、傅文翰(2018)。工業 3.5之先進智慧製造系統架構:半導體智慧製造為例。管理評論,37(3),15-34。
蘇正欣(2017)。智慧製造導入SSD產業之關鍵成功因素分析:以L公司為例(未出版之碩士論文)。國立交通大學,新竹市。
蘇晨瑜(2021)。讓機器幫一把:製造業大未來—人機協作營造更健全工作環境。台灣勞工季刊,65,34-39。
Lisa Eitel(2022年5月)。工業自動化搭配M2M網路。DigiKey,取自https://www.digikey.tw/zh/articles/machine-to-machine-networks-for-automated-machine-functions
LargitData(2019年7月)。大數據是什麼?從零開始,認識大數據定義、分析與工具。Largitdata,取自https://www.largitdata.com/blog_detail/20190725
SAP Insights(2022年4月)。什麼是智慧工廠?SAP,取自https://www.sap.com/taiwan/insights/what-is-a-smart-factory.html
TCP/IP協定(2017年9月)。取自http://kevin.hwai.edu.tw/~kevin/material/EAssistant/TCP.htm
OOSGA(2022年9月)。工業4.0的定義為何?有哪些科技與應用?OOSGA,取自https://zh.oosga.com/docs/industry-40/
Ammar, M., Haleem, A., Javaid, M., Walia, R., & Bahl, S. (2021). Improving material quality management and manufacturing organizations system through Industry 4.0 technologies. Materials Today: Proceedings, 45, 5089-5096.
Atieh, A. M., Kaylani, H., Al-Abdallat, Y., Qaderi, A., Ghoul, L., Jaradat, L., & Hdairis, I. (2016). Performance improvement of inventory management system processes by an automated warehouse management system. Procedia Cirp, 41, 568-572.
Bai, C., Dallasega, P., Orzes, G., & Sarkis, J. (2020). Industry 4.0 technologies assessment: A sustainability perspective. International journal of production economics, 229.
BOCA, G. D., & ISITAN, A. (2021). TRANSFER FROM TRADITIONAL KANBAN TO KANBAN 4.0 IN SMART FACTORY. Review of Management & Economic Engineering, 20(3).
Cañas, H., Mula, J., Díaz-Madroñero, M., & Campuzano-Bolarín, F. (2021). Implementing Industry 4.0 principles. Computers & industrial engineering, 158.
Carmit Berdugo Cohen (2018) Industry 4.0: Are You Ready for the Fourth Industrial Revolution? Medium. Retrieved from https://reurl.cc/x1KRv5
Chen, B., Wan, J., Shu, L., Li, P., Mukherjee, M., & Yin, B. (2017). Smart factory of industry 4.0: Key technologies, application case, and challenges. IEEE Access, 6, 6505-6519.
Choi, S., Jung, K., Kulvatunyou, B., & Morris, K. C. (2016). An analysis of technologies and standards for designing smart manufacturing systems. Journal of research of the national institute of standards and technology, 121, 422.
Ding, W. (2013). Study of smart warehouse management system based on the IOT. In Intelligence computation and evolutionary computation (pp. 203-207). Springer, Berlin, Heidelberg.
Gerdsri, P., & Kocaoglu, D. F. (2008, July). HDM for developing national emerging technology strategy and policy supporting sustainable economy: A case study of nanotechnology for Thailand’s agriculture. In PICMET'08-2008 Portland International Conference on Management of Engineering & Technology. IEEE, pp. 344-350.
Lu, Y., Xu, X., & Wang, L. (2020). Smart manufacturing process and system automation–a critical review of the standards and envisioned scenarios. Journal of Manufacturing Systems, 56, 312-325.
Mabkhot, M. M., Al-Ahmari, A. M., Salah, B., & Alkhalefah, H. (2018). Requirements of the smart factory system: A survey and perspective. Machines, 6(2), 23.
Mao, J., Xing, H., & Zhang, X. (2018). Design of intelligent warehouse management system. Wireless Personal Communications, 102(2), 1355-1367.
Qi, Q., & Tao, F. (2018). Digital twin and big data towards smart manufacturing and industry 4.0: 360 degree comparison. IEEE Access, 6, 3585-3593.
Qin, J., Liu, Y., & Grosvenor, R. (2016). A categorical framework of manufacturing for industry 4.0 and beyond. Procedia cirp, 52, 173-178.
Rubart, J., Lietzau, B., & Söhlke, P. (2020). Analyzing manufacturing data in a digital control room making use of semantic annotations. In 2020 IEEE 14th International Conference on Semantic Computing (ICSC) pp. 434-438.
Sheikh, N. J., Park, Y. J., & Kocaoglu, D. F. (2014, July). Assessment of solar photovoltaic technologies using multiple perspectives and hierarchical decision modeling: Manufacturers worldview. In Proceedings of PICMET'14 Conference: Portland International Center for Management of Engineering and Technology; Infrastructure and Service Integration IEEE, pp. 491-497.
Shi, Z., Xie, Y., Xue, W., Chen, Y., Fu, L., & Xu, X. (2020). Smart factory in Industry 4.0. Systems Research and Behavioral Science, 37(4), 607-617.
Sulaiman, M., Liu, H., Binalhaj, M., Al-Kasasbeh, M., & Abudayyeh, O. (2021). ICT-based integrated framework for smart facility management: an industry perspective. Journal of Facilities Management.,19(5), 652-680.
Torabizadeh, M., Yusof, N. M., Ma’aram, A., & Shaharoun, A. M. (2020). Identifying sustainable warehouse management system indicators and proposing new weighting method. Journal of Cleaner Production, 248, 119-190.
Van Geest, M., Tekinerdogan, B., & Catal, C. (2021). Design of a reference architecture for developing smart warehouses in industry 4.0. Computers in industry, 124, 103-343.
Verma, P. K., Verma, R., Prakash, A., Agrawal, A., Naik, K., Tripathi, R., ... & Abogharaf, A. (2016). Machine-to-Machine (M2M) communications: A survey. Journal of Network and Computer Applications, 66, 83-105.
Wang, S., Ouyang, J., Li, D., & Liu, C. (2017). An integrated industrial ethernet solution for the implementation of smart factory. IEEE Access, 5, 25455-25462.
Waters, M., Waszczuk, P., Ayre, R., Dreze, A., McGlinchey, D., Alkali, B., & Morison, G. (2022). Open Source IIoT Solution for Gas Waste Monitoring in Smart Factory. Sensors, 22(8), 29-72.
Wong, J. K. W., Ge, J., & He, S. X. (2018). Digitisation in facilities management: A literature review and future research directions. Automation in Construction, 92, 312-326.
Yacob, A. I., Alias, M. A., Mohd Shahrom, M. K. N., Abd Aziz, J., Taharudin, A. I., & Jalaluddin, S. N. A. (2017). Smart rack. Retrieved from https://ir.uitm.edu.my/id/eprint/45935/