研騰科技

AI讓少量多樣變優勢　研騰科技打造智慧製造力

  研騰科技深耕電子製造服務，面對少量多樣、頻繁換線的生產挑戰，運用AI串聯供應鏈、生產、物料與品質管理，讓採購、備料及品質檢測更快更精準，打造高彈性、高品質、高速度的智慧製造競爭力。

少量多樣，考驗製造彈性轉向精準管理

  面對AI快速發展，製造業拚的不只是「有沒有導入AI」，更重要的是能不能把AI真正用在每天的生產現場。深耕資訊產品電子製造服務（Electronics Manufacturing Services, EMS）的研騰科技，長期承接網通、儲存裝置及物聯網等產品製造，面對每天約80至90種產品、每月2,600張工單及近百家客戶的少量多樣生產需求，選擇從供應鏈、物料、生產到品質管理全面數位化，讓AI不只是新科技，而是轉化為實際的管理能力。

  研騰科技董事長陳基勳表示，少量多樣原本是公司的製造優勢，但隨著產品與訂單愈來愈多，過去靠人工經驗排程的方式已經難以跟上變化，生產排程也從過去每週安排一次，逐漸縮短為每天調整，甚至必須隨時回應客戶交期。因此，研騰科技參與經濟部產業發展署推動的「智慧機械－產業聚落供應鏈數位串流暨AI應用計畫」，從實際生產痛點出發，逐步建立數位化管理基礎。

  再加上每種電子產品可能涉及100多種材料，從排程到備料，再到採購確認，任一項資訊落差，都可能影響後續生產安排。陳基勳認為，資料收集只是第一步。資料累積之後，更重要的是讓不同單位之間能夠串聯，成為後續建置供應鏈數位串流的基礎。

圖說：研騰科技深耕資訊產品電子製造服務(EMS)，為專業的網通、儲存裝置及物聯網等產品的製造商。

供應鏈資訊整合，採購時間再加速

  過去研騰主要透過電話、Email確認價格、數量與交期。採購人員必須逐項聯繫、確認，再追蹤交貨進度。陳基勳表示，過去仰賴人工作業，一旦採購人員請假、異動，工廠就沒辦法生產，所以研騰將導入SCM雲端供應鏈管理平台列為本計畫重要項目。

  不過，供應鏈資訊整合首先面對的問題是供應商的數位化程度不一，所以研騰並沒有一開始就要求所有供應商採用同樣的方式，而是先從交易頻繁、對生產影響較大的供應商開始，並考量供應商類型、配合度與數位轉型規劃，分階段推動，順利完成美奇、能得、祥耀、比利迦及昆成等5家原物料供應商串聯。

  在系統廠商的協助下，研騰則先從常用材料著手，將價格、最低訂購量（Minimum Order Quantity, MOQ）、交期（Lead Time）等資訊整合，供應商可透過平台回覆，直接Key-in、Excel上傳下載，若是供應商自身已有系統，則撰寫API程式，以Web Service方式進行資料交換，並滾動式調整，使採購人員能在下單前即取得較完整的供應資訊。

  在導入後，陳基勳高興地表示，確認價格、交期等資訊到完成下單，由原本約需要7天縮短至2天，採購人員更由9人降為7人，每月報價平均處理時間也由1小時縮減至0.5小時。

圖說：研騰科技導入SCM雲端供應鏈管理整合平台，整合價格、MOQ與Lead Time等採購資料，報價平均處理時間由1小時縮減至0.5小時。

WMS掌握物料 智能料架讓備料又快又準

  在電子代工生產製程，不同產品使用的材料不同，換線時就必須重新確認物料，陳基勳解釋道，EMS少量多樣的特性，即是換線頻繁，研騰產線一天約有10次換線，過去人員必須依照工單找料、揀料，再進行餘料入庫，若庫存資訊沒有即時更新，現場未必能察覺，甚至可能到了要生產時才發現材料不足。

  因此，研騰導入倉儲管理系統（Warehouse Management System, WMS）與智能料架，透過揀料單與儲位燈號指引，協助人員快速找料，降低找料與備料的複雜度，同時串接ERP，讓材料使用、拋料及餘料入庫等資訊可以回傳倉儲系統，也讓庫存更貼近現場實際狀況。導入後，揀貨備料時間由1小時縮短至0.5小時。

圖說：研騰科技導入倉儲管理系統（WMS）與智能料架，提高揀貨備料由1小時縮短至0.5小時。

SFC串接生產工站 從「人員回報」走向「系統即時知道」

  除了供應鏈與倉儲，研騰也將數位化延伸到生產現場，在少量多樣的生產模式下，工單切換頻繁，各工站的生產進度如果仍仰賴人工回報，管理端難以掌握各訂單目前走到哪一道製程，也影響後續排程與生產管理。

  研騰透過導入現場生產管制系統（Shop Floor Control, SFC），建立ERP與MIS系統間的資料交換機制，並將各工站的作業流程串接起來。當工單進入不同製程，生產資訊可以透過系統即時回傳，減少過去人工報工所產生的時間落差。

  這項改變看似只是少填一些資料，實際上卻讓管理人員更快掌握產線進度，也讓排程調整有即時資料可以依據。導入SFC自動報工後，每日報工作業時間預計由8小時縮短至4小時，進一步提升現場管理效率。

圖說：研騰科技透過生產資訊可以透過系統即時回傳，減少過去人工報工所產生的時間落差。

從AOI檢測到AI複判，強化品質管理

  在品質管理方面，研騰原本就已經使用AOI設備進行檢測，但電子產品種類多、每種產品數量有限，少量多樣的生產特性反而使得AI模型不容易取得大量訓練資料，另一方面，AOI若設定太寬鬆容易漏檢，設定太嚴格又容易產生誤判。

陳基勳說明，當時AOI誤判率約在5％至6％左右，機器判定為瑕疵後，仍需要人工複判 。

  研騰因此與系統廠商合作，以2,500張非瑕疵樣本訓練AI模型，採非監督式學習方式進行AI複判，再由現場人員確認結果，後續再依現場複判結果持續累積資料，重新訓練與校正門檻值。「我們思考如何利用AI的技術，讓AOI誤判的產品可以再次辨別出來哪些是良品。」

  導入後，AOI誤判率由5％降至4％。以每批1萬片、每片100個檢查點計算，原本5％誤判約需要複判5萬次，AI複判後則降至4萬次，誤判數量減少20％以上。

  對研騰而言，AI的價值是讓機器先協助處理大量判斷工作，把人的經驗留在真正需要判斷的地方。

圖說：研騰科技為解決產線建置的AOI設備所產生的誤判問題，採取非監督式學習模型進一步複判，再將結果交由現場人員確認，降低誤判率，降低生產成本。

OT生產經驗搭起製造現場與資訊技術之間的橋梁

  陳基勳認為，研騰的數位轉型不只增加資訊系統，智慧製造真正的關鍵是「人才配置」。

  工廠設備出現異常時，資深人員往往能憑經驗快速判斷問題，但如果這些知識只存在某一個人的腦中，企業就很難持續累積。陳基勳強調，資訊系統廠商有技術，但未必完全理解研騰的製程；研騰熟悉自己的生產流程，卻需要資訊技術協助把流程轉換成系統。

  因此，研騰除了導入IT系統，也增加OT相關人才，在導入過程中負責把現場製程需求轉化為資訊系統可理解的語言；導入後，陳基勳希望OT人力逐漸轉為規劃人員，知道哪些工作可以自動化，哪些工作適合導入系統，把過去「做中學、帶著學」的經驗逐步轉化為可以累積、分析及運用的數位知識。

從五股走向嘉義、越南 用智慧製造迎接高階訂單

  數位轉型經驗，讓更有信心承接更高階、少量多樣的產品。這類產品通常具有高單價、高品質、數量少的特性。客戶看重的不只是價格，更在意交期、品質與供應能力。

  陳基勳表示，部分客戶過去同時與多家代工廠合作，隨著研騰逐步建立數位化管理能力，重要產品開始有機會集中由研騰承接，從一般代工廠逐步成為客戶更重要的合作夥伴。

  走過35年產業變化，陳基勳選擇繼續站在製造第一線。未來3年，研騰預計投入約2億至3億元，將五股廠累積的智慧製造經驗延伸至嘉義及越南工廠，持續強化供應鏈、生產、物料及品質管理。

  對研騰而言，AI不是一場追逐熱門技術的競賽，而是從每天的生產問題開始，一步一步把資料串起來、把流程做得更精準、把老師傅的經驗留下來。當數位化逐漸成為企業的日常，少量多樣也就不再只是製造上的挑戰，而能成為研騰迎接下一波高階製造商機的競爭優勢。(115年9月撰稿)

圖說：隨著AI帶動臺灣製造業盛況，研騰科技董事長陳基勳選擇繼續站在製造第一線，透過智慧化與AI轉化為管理能力，帶動研騰維持高彈性、高品質與高速度的少量多樣製造優勢。