成立超過三十年的東錦針織，從早期大量單一生產的模式，近年已轉型發展出少量多樣化的產品組合。然面對全球供應鏈重組與市場快速變遷的多重挑戰，轉型沒有結束的一天。在經濟部「協助中小製造業低碳化智慧化升級轉型補助」的支持下，東錦針織毅然投入智慧化升級，將全廠機台聯網，導入數據化管理，期望以智慧製造突破重圍，奠定永續發展的堅實基礎。
多樣化生產面臨管理難題，數位轉型勢在必行
東錦針織主要從事針織及布料的代工生產，客戶多為供應國際知名運動與戶外品牌的貿易商。隨著市場演變，大規模、標準化的訂單逐漸外移，面對大環境的挑戰，東錦針織轉向技術門檻高、訂單量少但單價高的機能性或特殊布料。
東錦針織業務經理王玲鈞分享，公司的最大特色與優勢在於「多樣化」。相較於多數同業專注於單一機種，東錦針織的 46 台機台，涵蓋了四種不同布種、八個不同廠牌的產品。王玲鈞指出，這樣的配置打破了傳統紡織業淡旺季的限制：「當冬季的毛巾布訂單在六月結束後，我們夏秋季的薄料訂單正好能銜接上，讓產線能全年運轉。」
多樣化生產的彈性，卻也意味著更複雜的庫存、排程與品質控管。在導入智慧化系統前，生產數據的收集是東錦針織的一大管理難題痛點。機台雖然會記錄機台轉速等基礎數據，卻不會自動上傳。王玲鈞得到現場一項項「追著師傅要」，甚至有些數據如「紗長」，必須另外人工量測；逐台手動抄寫、量測後，再依賴傳統的紙本、Excel 整理。隨著產品組合日益複雜，這種仰賴人力、效率低落的管理模式已捉襟見肘，也讓王玲鈞意識到數位轉型勢在必行。
整合新舊機台，全面升級進入「機聯網」時代
在紡織產業綜合研究所的引薦下，東錦針織參與了經濟部的「協助中小製造業低碳化智慧化升級轉型補助」計畫，直指核心，從生產第一線進行數位化變革。此次升級主要導入了 ERP 系統，並為全廠46台針織機台加裝俗稱「數位機上盒」邁向全廠「機聯網」（Industrial Internet of Things,IIoT）並導入製造執行系統（MES）實現數位管理。
透過 MES 系統，機台轉速、紗長、產量等關鍵生產數據都能被即時檢測並傳送到管理後台。王玲鈞說明現在不論是辦公室或她在廠外，都能方便的透過電腦或行動裝置即時監控每一機台運作狀態。「我早上進公司，不用像以前一樣直接現場確認，現在能立刻掌握急單機台是否已經開機? 甚至知道機台的轉速是否符合我的要求，」王玲鈞這樣表示，能更有效地掌握生產進度，避免訂單延誤。
導入過程最大的挑戰，在於如何整合橫跨數十年、來自八個不同廠牌的新舊機台。「有些機台的年紀甚至比我還大，規格與通訊協定都不同，要確保從每台機器抓出來的數據都是正確的，是整個過程中最困難的部分。」王玲鈞回憶，過程中必須不斷與系統商溝通和調整。此外，初期導入時，機上盒的數據未必準確，也需要搭配老師傅的現場經驗，反覆驗證，優化工作至今仍持續進行。
變革初期，現場員工也曾適應不良。由於系統會詳實記錄機台何時停機與開機，讓部分員工覺得被「監視」。然而員工們慢慢發現，只要透過現場的可視化螢幕，就能一目了然掌握所有機台狀況，預判換布時間、即時處理停機問題，心態也逐漸開放。師傅們不用再費力地手動測量紗長，現場人員也能更有效率地規劃工作動線，數位工具最終成為提升工作效益的得力助手。
準備好才能抓住機會，善用數據迎接智慧製造未來
紡織業傳統上被認為是耗能產業，近年來吹起了永續轉型浪潮。對此，東錦針織早已展開佈局，除了多年前便取得的全球回收標準（GRS）認證，此次轉型計畫中，透過在每一台機台上加裝溫度及電力偵測器，得以精準收集生產過程中的能源耗用數據，成為未來的碳排放管理的關鍵基礎。
收集數據只是起點，王玲鈞表示，下一步是將各項能源數據與 ERP 系統整合，計算出每公斤布料所需的能源用量，預備接軌即將實施的國際碳稅及碳足跡規範。低碳製造是長遠趨勢，儘管制度尚未全面上路，王玲鈞期許新系統的數據監控能力，能滿足未來國際大廠對供應鏈的要求，同時提升東錦針織的產品價值，爭取更多高單價訂單。
東錦針織也持續探索更多數據加值應用的可能性。例如，建立「機上瑕疵分析」系統，在生產瑕疵發生的當下即時停機，從源頭提升良率；同時，也計畫導入設備的「預防性維護」機制，透過數據分析預測零件的更換週期，提前通知，降低無預警停機的風險。 AI 技術的導入同樣也在規劃中，王玲鈞認為，AI 不僅能在生產端能以智慧化排程優化效率，也能幫助公司整理市場及生產數據，發展出「戰情室」，幫助公司做出更好的決策。
「當客戶提出需求時，你必須已經準備好，才能抓住機會。」在王玲鈞心中，智慧化升級能讓東錦針織提早準備好，在關鍵時刻掌握更多市場優勢。台灣紡織產業以中小企業為主，訂單容易受到市場波動影響，許多同業面對投入智慧轉型所需的成本，常抱持「客戶沒要求就先不要做」的觀望態度。然而，王玲鈞認為，儘管面臨訂單不足的困境，唯有將自己準備好，轉機發生時，才可能有所突破。面對中國及東南亞等地的低價競爭，東錦針織選擇不停下轉型升級的腳步，持續提高技術能力，爭取國際認證。以數據驅動，創造更好的品質和價值，迎接智慧製造未來。
