發揮員工潛能，解鎖製造系統的投資報酬率 (ROI)

製造執行系統 (MES)／生產營運管理 (MOM) 解決方案是整個環節中至關重要的一環，它將生產過程中的不同部分連結起來，最終使追溯生產情況變得更容易、對流程提供彈性控制，並讓每個人都能獲得完整的可視性。然而，許多製造商並不確定他們是否從中獲得了投資報酬。其中最大的挑戰通常不在於製造軟體本身，而是如何讓員工願意使用它。員工需要信任這些解決方案是為了支援他們、幫助他們更成功，而不僅僅是為了追蹤他們的工作內容。

一個更好的問題應該是：MES/MOM 解決方案是否比導入前更能幫助員工把工作做得更好？這正是數位化倡議經常失去動力的癥結點。在某些情況下，軟體在購買與實施後未能達到最初的預期。更常見的狀況是，軟體的導入方式並沒有反映出製造團隊日常的運作模式。在生產線上，時間非常緊迫，換線 (Changeovers) 頻繁。經驗豐富的作業員對於改變他們的日常習慣興趣缺缺，除非這些改變帶來的益處是立即可見且明確的。

無人願意承認的脫節問題

許多製造商最終陷入了不上不下的困境：軟體已經上線，儀表板也已啟用，關鍵績效指標 (KPI) 正在被追蹤。但如果你走進產線，會發現變化不大。作業員仍然在紙上潦草記錄筆記；主管需要額外巡視以確認系統中的資訊與實際情況相符；工程師持續將報告匯出到 Excel，只為了理解數據；而品質問題依然不斷地溜走，直到它們變得嚴重到足以造成生產中斷。

這並非僅僅因為人們抗拒改變。依據所選的解決方案，有可能是解決方案本身達不到預期的目標。但大多數時候，未能達成預期目標的原因是：在導入解決方案時，沒有納入那些將會日復一日使用該系統的人員的意見。

在一項最近的調查中，36% 的製造商表示「人力與文化」是他們在 2025 年達成營運目標的最大障礙¹。這個統計數字印證了一個關鍵點：系統只有在適用於使用它的人員時才能發揮作用。

對於讀到這段文字的人來說，如果一個解決方案會拖慢某人的速度、增加步驟或讓他們的工作更困難，他們就會找到權宜之計，這並不令人意外。這不一定是抗拒，通常是某人試圖盡可能高效且準確地完成工作的自然反應。想像一位產線作業員，為了達到節拍時間 (takt time)，卻必須費力操作混亂的觸控螢幕才能確認某個步驟；或者是一位品管檢驗員，為了登錄一個缺陷，卻必須層層點擊五個畫面才能完成。這個工具從高層的角度來看可能很棒，但從產線的角度來看，感受到的卻是阻力。

技術確實能提供協助時的樣貌

當數位系統經過周詳的設計，並能融入人們的工作方式時，它們就不再感覺像是一項額外的工作。它們自然而然地成為工作的一部分。團隊會持續使用它們，因為它們讓事情變得更容易、幫助他們行動更快、並減少錯誤，而不僅僅是因為被要求使用。

我們從製造商那裡反覆聽到這一點，無論是在網路研討會上還是在產線巡視時。能持續被使用的系統，是那些符合日常工作節奏且無需額外努力就能證明其價值的系統。以下是幾個數位工具與使用它們的人員協同運作的例子：

• 一位產線作業員掃描一個工件，系統立即顯示出針對該特定組裝配置的正確操作說明，並附帶 CAD 視覺圖。無需猜測，也不會延誤。

• 一個品質檢查會在關鍵的製程步驟之後立即出現。作業員只需透過快速的數位簽核來完成，如果任何數值超出公差，系統會自動標記出來以供審查。

• 一位工程師在不同產線上都記錄到相同的缺陷時，會收到警報。由於該平台將該缺陷與產品版本和製程步驟連結起來，他們可以快速識別造成問題的原因，並在問題擴大之前推出修復措施。

這些環節中，沒有任何一個會讓人感到是額外的工作。這就是重點：系統是支援流程，而不是中斷流程。這與華而不實的儀表板或複雜的演算法無關。它是關於為人們提供正確的工具，讓他們做出更好的決策並避免錯誤，而無需讓他們停下來思考系統本身。這也有研究支持。根據 Tech-Clarity 和 MESA International 的資料顯示，超過 75% 的製造商表示，如果分析 (analytics) 和 AI (人工智慧) 工具不容易使用和理解，它們將根本不會被採用²。

來自產線的三個經驗法則

能在數位轉型中取得成功的企業，通常有一些共同點：他們較少關注功能，而更著重於「適用性」。以下三點經驗法則，來自於那些歷經艱辛但最終成功轉型的製造商：

1. 優先解決真正令人沮喪的問題，但不要只是零敲碎打地修補

您不需要在第一天就將整個工廠進行數位化。通常，最成功的轉型都是從一個摩擦點明顯且影響易於衡量的區域開始著手。

這可能意味著：

• 用即時數位作業指導取代過時的紙本製程單。

• 消除換線期間的版本控制問題。

• 淘汰檢驗或可追溯性的人工資料輸入。

這些事情看起來雖小，但它們解決了實質的痛點。作業員省下了時間；主管獲得了更優質的數據；工程師花在追查資訊的時間變少；而管理層則在最重要的產線上看到了實質的改善。

有些公司會採取小處著手的策略來建立動能，將數位化工作集中在一個影響易於察覺的領域。數位工作指導 (Digital work instructions) 就是一個很好的例子。透過在品管檢驗或最終組裝等流程中啟用這些功能，您可以快速獲得效益，例如減少錯誤、簡化返工 (rework)，以及改善報表製作。當作業員親眼看到好處時，他們就更願意支持將解決方案的用途擴展到工廠的其他領域。

然而，這不意味著要再增加一個各自獨立的工具。關鍵在於利用一個可與您一同成長的統一平台來解決這些特定領域的問題。當功能是以可擴展系統的一部分被導入時，您可以在獲得早期成功的同時，避免資訊孤島的產生。

2. 讓資訊有價值且可執行，而不僅僅是可見

工廠會產生大量數據，但這不代表它們都是有用的。收集數據是一回事，幫助人們理解其含義並知道如何反應又是另一回事。這就是情境扮演關鍵角色的地方。思考以下這個例子：在一個生產週期中，出現了一個紅色警告。作業員看到了，但不確定這代表什麼，所以他們繼續工作。這種反應並非因為粗心大意，而是因為系統未能解釋觸發警報的原因或需要採取什麼行動。

以下是使數據更有用的幾種方法：

• 在工作站顯示與任務直接相關的簡單視覺提示。

• 當某些參數超出規格時，觸發清晰、可執行的指導。

• 讓使用者能夠附上註釋或圖片來協助解釋現場發生的狀況。

這種類型的清晰指引允許員工在沒有延誤或困惑的情況下採取適當的行動。它同時也能改善交接和團隊之間的溝通。當人們擁有及時、相關且易於行動的資訊時，數據才能成為真正的資產。

3. 如果想獲得支持，請從實用性開始

數位轉型通常是以策略的名義展開。但真正能從產線獲得認同的，其實很簡單。當新的技術或流程被提出或實施時，人們首先會想：「這會幫助我，還是只會拖慢我的速度？」

當人們看到事情運作得更順暢時，改變通常就會得到支持。這可能意味著減少跑腿、減少混亂，或者減少換班期間需要處理的一個麻煩。

支持通常會在以下情況建立起來：

• 在大規模推行之前，由少數有經驗的使用者協助驗證系統。

• 推行過程包含回饋機制，並能帶來有意義的調整。

• 當出現疑問或問題時，協助可以迅速獲得，而無需長時間等待。

• 慶祝早期的改善成果，讓大家看到他們的回饋發揮了作用。

訓練應著重於實際任務而非一般概念。向人們展示他們在自己的角色中成功所需確切知道的一切。將文件放在需要時即可取得的位置。而且，在推行之後也不要停止提供協助。人們仍然需要一個地方來提問、獲得快速複習，並確認他們做得對。這就是維持信心並讓系統得以延續的關鍵。

達成目標後您將獲得什麼

當您的數位工具與員工實際的工作方式相符時，其成果將不只局限於效率。您將獲得更強大的團隊和更穩定的營運。

這通常會帶來以下優勢：

• 更快的入職訓練：新進員工能透過互動式指導更快地掌握每個步驟，縮短進入狀況的時間，並更早開始做出貢獻。

• 更高的留任率：如果產線上的工具能使員工的工作更順利，例如及早發現問題或幫助他們保持進度，他們會更願意留下來，對自己的角色更有信心，並與團隊一同成長。

• 更少的錯誤與人工交接：透過所有資訊的數位化與可視化，團隊能減少用於修復問題或手動交換資訊的時間。

• 更好的協作：當整個團隊都使用相同的系統時，從工程師到作業員再到品管人員，所有人都能保持一致（資訊同步）。

• 團隊也將更具適應性：如果系統易於遵循，處理產品變更或新要求就會感覺像是工作的一部分，而不會打亂所有的部署。

團隊也將更具適應性。如果系統易於遵循，處理產品變更或新要求就會感覺像是工作的一部分，而不會打亂所有的部署。

或許最重要的一點是，您建立了信任。作業員信任這個系統；經理信任這些數據；而管理階層則相信這個解決方案正在帶來實質的成果，而不僅僅是徒增複雜性。

這不單只是讓員工使用系統而已

目標不應該是為了採用而採用。真正的成功是當人們產生當責意識 (take ownership) 時。產生當責意識意味著讓他們參與系統配置與推行的過程。這意味著尊重他們的時間和意見。當員工覺得系統是屬於他們的，而不是強加給他們的，他們就更有可能去改善這個系統。他們會提出建議，尋找新的應用場景，並將系統轉變為能改善日常工作的工具。

這就是轉型之所以成真的關鍵。它不單單歸功於軟體本身，而是因為使用解決方案的員工投入心力讓它發揮作用。

技術應當幫助人們完成工作

人們常關注新的功能或長期的技術規劃，但如果這些工具實際上並未幫助使用者，那麼它們的重要性就大打折扣了。任何製造系統的真正價值來自於它如何支援使用者。當工具契合工作時，採用率就會隨之而來，績效提升亦然。但如果工具忽略了生產線的現實，即使是最好的技術也會停滯不前。

那些在這方面做對的公司，不只是投資於數位平台，他們正在投資於人。這就是讓曇花一現的數位專案與能持續扎根的專案區分開來的關鍵。

¹ NAM (美國製造商協會) 製造商展望調查，2025 年第一季度，2025 年 3 月 6 日。

² 讓製造分析與 AI 發揮作用 (Making Manufacturing Analytics and AI Matter)，Tech-Clarity 和 MESA International，2025 年。

作者：Deb Geiger, VP Global Marketing, Aegis Software