後疫情時代，數位轉型已經是每一個工廠必須布局和規劃的方向。傳統工廠如何數位轉型朝向智慧製造，MES（Manufacturing Execution System；製造執行系統）將是核心關鍵，透過 MES 即可打造透明化、可視化、數據化的工廠管理平台，因應未來外部環境的變革與挑戰！
工廠數位轉型 MES 就是基礎功
MES 系統的建置在智慧工廠的框架中，是極其重要的基礎建設角色。當基礎建設打造的越紮實穩健，就能發展良好體質並因應未來的新科技技術，布局下一個世紀的工廠數位管理。
MES 再升級：結合智慧科技，打造透明、可視化生產現場
許多客戶在建立 MES 之後，會詢問下一步該如何規劃？基於市場上有許多新技術崛起，包含 5G 新一代通訊技術、AI （Artificial Intelligence；人工智慧）應用，大家都想了解是否有落地方案，能夠實際解決現場生產所碰到的問題，以下將透過兩個案例說明，分享如何在 MES 平台上串聯新技術應用。
應用案例一：MES 應用 5G 通訊技術，即時解決機台異常狀況
【狀況】：疫情當下，企業強制規定分流上班，設備維護時發現異常狀況且無法排除，而有經驗的人員居家上班，該如何處理？
【解決方式】：有經驗的人員可先透過 MES 機台預修保養模組（PM；Preventive Maintenance）紀錄查詢過往的維修保養與更換紀錄，確認可能的情況，並整合 AR（Augmented Reality；擴增實境）眼鏡，登入遠端協作平台，進行第一視角的影像畫面，確認當前機台異常狀況，即時指導現場人員處理當下發生的狀況。
但在過往這樣的第一視角即時解決方案，時常受限於網路的傳輸速度，影響實際效益，在未來結合 5G 通訊的應用，透過大頻寬、低延遲以及廣連結的傳輸技術，必能提升整體通訊品質，讓不同系統之間的整合應用方案更為成熟與多元的應用。
應用案例二：MES 搭配 AI 技術，設備參數調整，提升製程品質與良率
【狀況】：許多生產現場，最熟悉機台參數調整的是現場有經驗的老師傅，在數位轉型的過程中，多數工廠已將設備參數透過自動化方式擷取出來進行分析，但在尋找最佳化參數組合的過程中，常需要花費許多時間成本，才能找出蛛絲馬跡，是否有更好的解決方式？
【解決方式】：在建置智能工廠的階段性目標，客戶時常會將設備參數透過自動化擷取的方式，與工單批號、產品料號、品質檢驗等數據進行串聯，希望後續能進行分析，但實務上多數只將這些收集到的數據做即時監控而已，非常可惜。
其實這些數據是可以被運用的，透過整合機器學習、深度學習等先進的 AI 演算法，建構製程模型來描述製程參數與產品品質間的關連，進而優化產品品質，協助工程師進一步預測與優化製程參數，提升製程能力。透過 MES 系統中的配方管理系統（RMS；Recipe Management System）功能回饋最佳參數建議，提高生產良率。
結論
總結一句，新技術的應用必須落實在根基穩固的製造管理平台上，才能得到更好的發展。資通電腦 ciMes 製造管理平台能協助企業打造紮實的基礎建設，並結合市場上的新技術，協助客戶因應未來多元的應用與發展！
