將F1的競速感 延伸至產業
將F1的競速感 延伸至產業
2007.08.01 | 科技

全世界最昂貴的車是什麼?不是法拉利、不是賓士,而是風靡全球賽車迷的F1賽車。你知道一台F1賽車的造價需要多少錢嗎?至少在一百萬英磅以上,換算成新台幣相當於要花費六千八百萬元,才能打造出一台F1等級的賽車。由於價格如此昂貴,使得F1賽車從設計、研發到製造都列為最高機密,也令外界想一探究竟。

一台F1賽車的設計與製作是非常複雜的工作,其中引擎、變速箱、車身以及電子系統,是當中百萬零件裡最為昂貴的部份。尤其是引擎更是整個車體的心臟,每年F1車隊的預算,幾乎超過五○%都用在引擎的研發與製作上。

由於需要高轉速的動力輸出,F1賽車所需的零組件相當要求輕量化以及高強度,這也使得在零組件的挑選上需採用多種特殊合金材質。因此,這些特殊材質在一般汽車零組件供應鏈中並不常見。

賽道上分秒必爭

其實整個賽車的發展就好像產品供應鏈的縮影,若不能即時洞察產品性能,就無法在第一時間內做出立即反應。

根據研究機構AMR二○○三年報告指出,市面上看到的手機、筆記型電腦,或者大到飛機、汽車等產品,其設計開發與製造的成本,即占掉產品生命週期總成本的七成以上。如果在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,可提高三○%的生產力、降低二五%的材料成本、節省八○%的文件成本、加快六○%的報價速度與延長產品週期達八○%。

以最講究「時間差」的F1賽車為例,若能降低製造時間,將更利於比賽;換句話說,比賽不僅在賽車道上,更多是在賽車道之外。因此,組成F1賽車裡的每一顆小螺絲釘都非常重要。

傳統汽車供應鏈相當複雜,不但零件供應商體系龐大,地理位置又散布全球各地,管理起來很不容易。若是再將物流系統的複雜度納入考量之中,就算不計零組件運送費用成本,單單尋找原物料與運送物流的時間就可能造成失誤。

要解決上下游產業鏈聯繫不足的問題,最好的方法就是在研發車體結構時,讓零組件供應商一同參與,甚至直接提供相關意見。

例如零組件廠商可以隨時提報某零件此時是否缺貨,或建議採用某種零組件讓車速更快等。研發團隊第一時間收到這些資訊,可立即修正車體結構與零組件,不需等到設計圖全部畫完交給零組件製造商時,才發現某些零組件缺貨需汰換,浪費不必要的時間與成本。
**
浪費時間成本是大忌**

「速度、速度、速度」是賽車場最重要的定律,產業競爭何嘗不是?
由於F1賽車的零組件大多不是標準規格,很多都是由車隊自行研發設計,因此如何記錄這些複雜的零組件顯得相當重要。F1賽車從研發設計、製造生產、檢測再到實際比賽,每一項數據資料都必須作為日後在維

修站裡的參考指標,更可能是影響﹁賽道上﹂的關鍵因素。

為了解決傳統供應鏈的缺失,知名的軟體方案廠商IBM透過產品生命週期管理(Product Life-cycle Management, PLM)解決方案,整合原廠與上下游供應鏈的資源,不但可降低管理供應鏈的成本,更可隨時監控零組件的庫存情況。

過去因原廠與零組件供應鏈之間的訊息並未透明化,容易造成資訊不對稱。透過這套產品生命週期管理,可讓車隊與零組件供應商彼此清楚庫存狀況,順利安排生產計畫。

下次看到F1賽車的轉播時,可以特別留意賽道邊的維修人員常盯著筆記型電腦上的數據,其實這時候就是維修人員在賽車遇到故障時,立即調閱這些零組件的資料,以便於在最短的時間內更換新零件。要拿到冠軍前,得先搞定一台賽車裡的這五千個零件才行。 

**速度決定一切  **
在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,才不會浪費不必要的時間與成本。 
提高的生產力      30%  
降低的材料成本  25% 
節省的文件成本  80% 
加快的報價速度  60% 
延長產品週期      80% 

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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