智慧製造（工業 4.0）
企業議題
- 技術整合與更新
企業需要將現有的傳統製造設備與新的智慧技術（如：AI, ML）整合，這需要對現有設備進行改造或更新，確保這些技術能夠無縫協作。 - 數據管理與安全
智慧製造依賴大量的數據進行分析和決策。企業需要確保數據的準確性、完整性和安全性，防止數據洩漏或遭受攻擊。 - 員工技能提升
智慧製造涉及到新技術的應用，員工需要具備相應的技能。企業可能需要提供培訓，提升員工的技術與數位化能力。 - 成本與投資回報
實施智慧製造需要初期投資，包括購買新設備、軟體、導入服務和技術。企業如何評估這些投資的回報，確保其經濟可行性。 - 流程再造
智慧製造需要對現有的生產流程進行再造。企業需要重新設計流程，確保其與新技術能夠相互適應，並能夠最大化其效益。 - 標準化與相互關聯性
智慧製造涉及多種技術和設備，確保這些技術和設備之間的相互關聯性和標準化是關鍵。無法達到標準化可能會導致系統不兼容，影響生產效率。 - 供應鏈整合
智慧製造不僅僅是企業內部的變革，還涉及到整個供應鏈的協同。企業需要與供應商、分銷商和客戶進行協同，確保資訊和資源的高效流動。 - 客戶需求變化
智慧製造使企業能夠更靈活地應對市場需求的變化。然而，快速變化的市場需求也要求企業能夠快速調整生產策略和流程。
PwC 提供的服務內容
- 建置數位化工廠
- 數位雙生（Digital Twin）建置：建立產品、設備和生產流程的數位化模型，實現實時監控和優化，預測潛在問題並進行預防性維護。
- 完整追溯：透過智慧製造解決方案，把人、機、料、法、環與製造行為的事前、事中、事後關聯的資訊，完整串聯起來。
- 品質管理：結合生產過程中的不良管理，做好品質的 PDCA，確保閉環管理，解決並記錄每一次的品質異常問題並找出根因。
- 成本細化：補足 ERP 對於成本面的管控，把料、工費與間接費用的資訊實時的同步給ERP的工作中心與成本中心，加強成本細化的能力。
- 整合物聯網（IoT）和工業物聯網（IIoT）
- IoT 設備連接與整合：幫助企業將現有設備連接到 IoT 網絡中，實現設備之間的數據共享和協同工作。
- 實時數據收集與監控：實施實時數據收集系統，監控設備運行狀態和生產流程，及時識別和解決問題。
- 增強大數據分析與人工智能（AI）應用
- 數據收集與管理：建立數據收集和管理系統，確保數據的完整性和準確性。
- 預測性分析：利用大數據和 AI 技術進行預測性分析，預測設備故障、需求變化和生產瓶頸，提前採取措施。
- 機器學習模型：開發和應用機器學習模型，優化生產流程和資源分配，提升生產效率和產品質量。
- 提高預防性和預測性維護
- 設備健康監控：實施設備健康監控系統，利用傳感器和數據分析技術，實時監控設備運行狀態。
- 預測性維護計劃：基於數據分析結果，制定預測性維護計劃，提前識別和解決潛在問題，降低停機時間和維護成本。
- 輔導員工培訓與能力提升
- 技能提升課程：提供針對智慧製造技術的專業培訓課程，提升員工的技術技能和知識。
- 變革管理支持：幫助企業管理變革過程，確保員工順利適應新技術和流程，最大化智慧製造的效益。
- 結合可持續製造
- 能效管理：收集水、氣、電等基礎用量資訊，搭配實施能效管理系統，優化能源使用，降低能耗和碳足跡。
供應鏈管理
企業議題
|
|
PwC 提供的服務內容
搭配解決方案輔導客戶進行供應鏈管理：
- 供應商績效評估系統
設計和實施供應商績效評估系統，提供實時數據分析以優化供應商選擇和管理。 - 供應商風險管理平台
提供供應商風險管理平台，幫助企業識別和管理供應商風險。 - 庫存管理系統
提供良好的解決方案，實現庫存數據的實時監控和優化，降低庫存成本。 - 自動化庫存預測工具
利用機器學習和大數據技術，提供自動化庫存預測工具，提升庫存管理精準度。 - 需求預測分析平台
構建基於大數據和人工智能的需求預測分析平台，提高市場需求預測的準確性。 - 數據驅動的需求管理系統
實施數據驅動的需求管理系統，幫助企業靈活應對需求波動。 - 生產計劃優化工具
利用數據分析工具，優化生產計劃和調度，提升產能利用率。 - 實時生產調度系統
實施實時生產調度系統，提高生產過程的靈活性和反應速度。 - 成本分析導向
提供全面的成本導向的供應鏈計劃，識別成本節約機會，幫助企業實現成本優化。 - 供應鏈風險管理
透過 What-If 模擬，提前識別和評估潛在風險，制定應對策略。 - 供應鏈管理系統（SCM）
提供供應鏈管理系統（SCM）的規劃、實施和優化服務，提高供應鏈的整體效能。 - 客戶需求管理
透過輔導與實施專案，加強供應鏈計劃安排，提升客戶滿意度和訂單履行效率。
關注我們
