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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張智綸
研究生(外文):CHIH-LUAN CHANG
論文名稱:引進預測性維護之探討- 以鍛造模具設備為例
論文名稱(外文):The case study of Predictive Maintenance -forging Die equipment
指導教授:楊朝龍楊朝龍引用關係
指導教授(外文):Chao-Lung Yang
口試委員:王孔政曹譽鐘
口試委員(外文):Kung-Jeng WangYu-Chung Tsao
口試日期:2018-05-31
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:工業管理系
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:59
中文關鍵詞:工業4.0預測性維護企業總合效率
外文關鍵詞:Industry 4.0Predictive MaintenanceOverall Enterprise Effectiveness (OEE+)
相關次數:
  • 被引用被引用:2
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預測性維護(Predictive Maintenance, PdM)為工業4.0資料分析的主要應用之一。基本上,運用預測性維護可進行設備狀況的預測,並作為設備維護的參考依據。具有預測性維護能力,同時也表示組織也具備數據收集及分析能力。對一個能運用預測性維護的組織而言,若能將作業系統環境妥善率提高,並與透過作業流程將預測維護的價值施行,對生產管理的效益極為重要。本論文以復盛應用科技股份有限公司欲導入預測性維護時可能發生的管理議題作為個案主軸,探討推動預測性維護可能會面臨的問題,並透過個案方式,提供個案學員學習及討論導入預測性維護時之應有的解決方案。
Predictive maintenance (PdM) is one of important applications of industry 4.0. Essentially, PdM is to predict the statuses of the machines or equipment by collecting signals and data. Through the predicted status, the maintenance plan can be performed in advance. On other words, the objective of applying PdM is to maintain a flawless operational system by performing the maintenance task for the right equipment at the right time. The value of PdM is to set up the best resource arrangement, avoid the unexpected equipment malfunction and raise the overall utilization rate. However, when introducing predictive maintenance, multiple managerial and practical issues needs to be considered and resolved as well. In this case study, the scenarios of applying PdM in Fusheng Precision Co. Ltd, one of major precision casting company in Taiwan, is introduced. The issues regarding implementing PdM are addressed. The discussion and relevant solutions have been formatted as the case study materials for advanced management course.
摘 要 1
ABSTRACT 2
誌 謝 3
目錄 4
表目錄 5
圖目錄 6
壹、個案背景介紹 7
一、個案公司簡介 7
二、台灣高爾球桿頭產業概況 8
三、高爾夫鍛造球頭生產製造 12
貳、個案本文 18
一、開場白 18
二、導入預測維護對製造管理的衝擊與蛻變 19
三、個案公司鍛造部門所遇見的問題 23
參、個案討論 26
一、個案總覽 26
二、教學目標與適用課程 27
三、學生課前準備及討論問題 30
四、個案人物背景 30
五、個案分析 31
六、課程結論 52
七、教學建議及時間分配 52
八、板書規劃 53
肆、結論 56
參考文獻 58
一、網路部分
IBM Analytics科技(2018/05),台灣IBM企業網站,(https://www.ibm.com/analytics/tw/zh/technology/predictive-analytics.html)
明安國際企業股份有限公司企業網站(2018/05),(http://www.adgroup.com.tw/interweb/cht/index.aspx)
敦陽科技股份有限公司企業網站(2018/05),(http://www.sti.com.tw/-pms)
復盛應用科技股份有限公司企業網站(2018/05),(http://fsp.fusheng.com.tw/)
瑾弘鍛造廠股份有限公司企業網站(2018/05),
(http://www.auto-tool.com.tw/index-c.html)
二、中文部分
毛樹仁、吳揚名(2011/07),探討台灣高爾夫球頭產業之競爭優勢,亞太研究通訊 第九期。
行政院生產力4.0發展方案,中華民國104年9月。
李傑(2017),「工業大數據」,天下雜誌股份有限公司,第一版第四刷。
紀翔瀛(2013),高爾夫球頭,2013年全球前三大之台灣產業/產品專刊,金屬中心ITIS計畫。
劉季旋、羅宇容(2017),「企業總合效率」,白象文化,初版一刷:頁15-104。
周瑛奇、顏炘怡編譯,服務管理(修訂版),華泰文化。
蔡有騰、陳宗傑、廖哲賢,機械系統性能衰退預測與故障診斷之研究,技術學刊第二十七卷第三期(2012)。
三、英文部分
Chris Coleman、Ryan Manes(2017/07),Five steps to reach smart predictive maintenance,Deloitte Consulting
https://www2.deloitte.com/us/en/pages/deloitte-analytics/articles/five-steps-to-reach-smart-predictive-maintenance.html
Chris Coleman, Satish Damodaran, Mahesh Chandramouli, Ed Deuel
May 09, 2017,Making maintenance smarter,Deloitte Insights
https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/industry-4-0/using-predictive-technologies-for-asset-maintenance.html
Jim Fitch(2018/05),Using‘Unscheduled’Oil Analysis for Early Predictive Maintenance,Noria Corporation
http://www.machinerylubrication.com/Read/29398/unscheduled-oil-analysis
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