去了富士康,才明白生產手機流程多複雜
去了富士康,才明白生產手機流程多複雜
2014.11.30 | 科技

我們每個人都用手機,可是又多少人見識過一部手機是如何生產出來的呢?各式各樣的零部件從全球匯集,經過富士康等代工廠一系列流水線,最終組裝成為一部可以上網、通話的設備。

藉著小米開放參觀米4生產線的機會,我才有機會滿足自己的好奇心,走進廊坊富智康近距離參觀手機製造的流程。這是廊坊富智康(廊坊這個廠區叫富智康,而不是常見的富士康)第一次向媒體開放參觀。我們當然不是找張全蛋,也不是為了做社會調查,而是為了見識現代工業流程。參觀了SMT 和板測流程、米4組裝車間、小米鋼製邊框的鍛造、鐳射等流程。

SMT 是自動化程度最高的流程。進入參觀需要穿戴頭套、防靜電工服、鞋套。SMT, Surface Mounted Technology 表面組裝​​工藝,是目前最流行電子組裝技術。首先是打印電路板(PCB),然後錫膏將處理器等芯片粘貼到PCB 上,回溫固定。整個流程完全自動進行。

工人主要負責監控設備的正常運轉等。看到她手上佩戴的手錶了沒?那不是什麼智能手錶,也不是運動追踪手環,而是專門的防靜電手環。

主板四塊一起加工,經過SMT 流程之後,在放大鏡之下初步檢查。之後就是分割和一系列更為複雜的檢測。

主板檢測中的一步。

參觀了自動化最高的SMT 和板測流程,接下來參觀的是人工程度最高的組裝車間。

這就是米4 移動4G 版本的一條組裝線。在這條線上,屏幕模組、主板、外殼等各種組件通過一道道​​工序組合成完整的手機。在組裝流程,富士康還為米4設計了兩款矽膠保護套,防止組裝過程中可能出現的外觀磨損。然後經歷一系列聲音、攝像頭、讀寫等測試,刷入指定的MIUI 系統。貼入網許可等。

經過自動封裝機。完整包裝的手機就出現我們面前。為了實現封裝的緊密和完美,生產線上配置了自動封裝機,替代原本的手工封裝。組裝線上類似的自動化改進還有很多。

一箱箱的中國移動4G 版米4。目前廊坊富智康月產180萬米4,這一層有6條這樣的生產線在運轉,整棟樓都是在生產小米,富智康廠方給這棟樓起名『小米大樓』。整個廊坊富智康在過去的三年裡,代工了3700萬部小米手機(包括幾代小米手機和紅米系列)。

經歷安靜的SMT、組裝車間。下面參觀的是最吵鬧、也最有工業味道的流程,小米鋼製邊框的生產過程。

<iframe height=498 width=510 src="http://player.youku.com/embed/XNzQ0NDk5ODQ4" frameborder=0 allowfullscreen></iframe> 小米曾經在《一塊鋼板的藝術之旅》裡展示過生產過程。

現場可沒有那麼唯美。哐哐哐的衝擊噪音,工人都需要佩戴隔音耳塞。

下料、拉伸、粗鍛、精鍛,一系列沖孔整形後,才會進入下一個環節。把所有中間的部分全部銑削(去掉那290克),僅留下邊框部分。為什麼打那麼多孔?定位、應力等複雜的原因。

邊框初步成型。

還要用激光燒去天線部分上面的PVC,因為它​​是導電的會影響信號。然後還要通過儀器測試邊框上天線信號、手工檢測邊框有沒有磨損劃傷。

據富士康介紹,我們上面所參觀的四個流程,才占到總流程約10%,餘下的90%仍隱於神秘之中。雷軍去視察生產線,花了7個多小時也沒有看完全程。一支米4要在富士康經過130多位工人和更多機器的加工檢測,才能出廠。

而富士康正在努力加大自動化程度,一方面為了更精準和穩定,畢竟有些工作人工做起來難免有偏差;還因為『缺工人』,現在招工都已經招到新疆和西藏了。富士康目前生產線自動化水平為20%,明年的目標是提高到40%,生產線上的諸多自動化機器,是由富士康自動化研究團隊自研完成。

對於外界的質疑,富士康最不開心的是『飢餓營銷』。在他們看來,己方已經是盡可能地開足馬力生產,為了理順生產流程,『恨不得睡到生產線上』。黑色版米4 發布晚,也是因為最近才克服了生產困難。

在廊坊富智康隨處可見小米的影子,這裡實際上就是小米的後方,小米有個5人小組常駐監督生產流程。今年7月在米4發布會上雷軍曾經公佈向富士康和赫比分別投資12億和7億,用於新增設備。短期來看,小米沒有自建工廠的打算,那麼就需要安穩後方。讓廊坊富士康首次敞開大門,也是小米在宣示對生產的控制能力。

(原文來至 pingwest)

圖片來自富士康

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
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快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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