SyGPS_製造業_2020401_簡(1).pdf

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ocr_text: SYNERGIES INTELLIGENT SYSTEMS\n\n2 0 2 0\n \n/\n \n0 2\n \n/\n \n1 4\n\nSyGPS\n™\n产品与解决方案介绍\nSynergies\n\nIntelligent\n \nSystems\n\nC H A P T E R\n \n1\nSynergies\n \nIntelligent\n \nSystems,\n \nInc.\n\n3\n\nBoston\n\nTaipei\n\nShenzhen\n\nHangzhou\n\n70\n+\n\n10\n \n倍\n\nMichael Chang\n \nPhD\n\n自然语言增强决策平台\n\n3\n\nBoston\n\nTaipei\n\nShenzhen\n\nHangzhou\n\n70\n+\n员工人数：\n\n核心\n产品\n：\n\n企业愿景：\n \n10\n \n倍\n\n创办人：\n \nMichael Chang\n \nPhD\n\nAI\n \n增强决策平台\n\n博、硕士研究人员\n\n让企业决策速度快\n\n产品应用：\n \n4\n \n大领域\n\n零售\n \n金融\n制造\n\n成立日期\n：\n \n2016\n年\n\n总部地点：\n \n波士顿\n\n战略合作伙伴\n：\n \n富士康工业互联网、顺丰、\n\n思科\nCisco\n、敦阳科技\n…\n等\n\n能源\n学历背景\n\n•\n \n美国麻省理工电机与计算器科学博士\n\n•\n \n台湾大学电机与医学工程硕士\n\n•\n \n中山大学机电系学士\n\n学术成就\n\n•\n \n首名台籍\n \nNature\n \n期刊封面作者\n\n•\n \n发表学术论文\n \n20\n \n余篇，\n \n引用次数达\n \n768\n次\n\n•\n \n比尔盖兹年度选书《\nThe\n \nMaster Algorithm /\n \n大演算》作序\n\n•\n \n美国麻省理工电机与计算器科学研究科学家\n\n业界经历\n\n•\n \n2017\n,\n \n台湾工业研究院\n \n(ITRI)\n \n人工\n智能\n特聘\n研究学者\n\n•\n \n2012\n,\n \n富士康科技集团创新计划顾问\n \n(\n董事长办公室\n)\n\n创业经历\n\n•\n \nSynergies Intelligent\n \nSystems\n \n创办人\n/\n总经理\n\n•\n \nFlyberry\n \nCapital\n \n大数据资产管理公司\n \n创办人\n\n创业殊荣\n\n•\n \n2019,\n \n获\n \nGartner\n \n认证为亚洲工业\n \nAI\n \n代表案例\n\n•\n \n2019\n,\n \n获汉诺威工业展自动化大奖\n \nTop\n \n10\n\n•\n \n2019,\n \n获\n \nCIO Application\ns\n \n选为\nAI\n解决方案\n \nTop 25\n\n•\n \n2018\n,\n \n获经理人杂志选为\n \nMVP\n \n经理人\n\n•\n \n2018,\n \n获\n \nCIO Reviews\n \n选为最有前瞻\nAI\n系统\n \nTop 20\n\n•\n \n2017,\n \n获\n \nRed Herring US Top 100 (\n红鲱鱼奖\n)\n\n•\n \n2013\n,\n \n获美国知名杂志《\nThe Traders\n》选为封面人物\n\n•\n \n2012, Lion’s\n \nPath\n \n华尔街量化基金竞赛优胜\n\n张宗尧\n \n博士\n\nTsung\n-\nYao (Michael) Chang, PhD\n\n现任\n \nSynergies\n \nGroup\n \n董事长兼\n \nCEO\n\n打造下一世代决策系统，\n\n让企业决策快十倍\n公司的里程碑\n\n5\n\n2016.10\n\n成立于波士顿\n\n2017.03\n\n与\nMIT\n团队合作开\n\n发初代\nAI\n核心技术\n\n和初代产品\n\n2017.05\n\n成立台北总部\n\n2018.02\n\n成为富士康的核\n\n心\nAI\n供货商\n\n2018.05\n\n在福耀玻璃建立\n\n智能供应链方案\n\n2018.10\n\n整合中国第一大\n\n智能仓储设备公\n\n司\n\n2019.01\n\n成立杭州总部\n\n与培训中心\n\n2019.05\n\nGartner\n评为亚\n\n洲唯一\nAI\n工业决\n\n策平台\n\n2019.09\n\n与思科协作共建\n\n智慧工厂方案\n\n2019.09\n\n上海工博会\n\nSyGPS\n震撼首发\n\n2019 Q4\n\n与产业伙伴共创\nAI\n生态圈\n6\n\n以独创的\n决策\nAI\n技\n\n术\n，\n解决企业资\n\n料的分析问题\n\n技术\n \n《红鲱鱼》\n\nUS Top 100\n\n管理\n \n《经理人》\n\nMVP 100\n\n以新锐新创公司\n\n管理者之姿\n\n产品与方案\n\n以突破性的数据\n\n可视化方案\n\n《\nRobotics Award\n》\n\n2019 Top 10\n\n《\nCIO Review\n》\n\n20\n \n大最有前景的智能系统\n\n解决方案供货商\n\n以工业决策自动\n\n化的认知系统\n\n领先业界的技术与产品，荣获美国权威杂志、全球最大工业展\n \nHannover\n \nMesse\n \n等\n\n评选与奖项肯定\n国际权威认证\n\n7\n\n获\n《\nGartner\n》\n选为\n\n2019\n亚洲最具代表增强决策\nAI\n平台\n\n获\n《\nGartner\n》\n选为\n\n2019\n亚太地区最酷金融科技应用创新供货商\n迈向工业\n4.0\n \n—\n \n发展智能制造\n\n8\n\n流程系统化\n \n可视化\n\n智能化\n\n预测化\n\n实时化\n\nIndustry 4.0 Maturity\n\nLevel / Business Value\n\n工业\n3.0\n \n工业\n4.0\n\n计算机兴起、进入信息时代。着重流程\n\n系统化，\n开始\n以\nLean Six Sigma\n \n、\n \nMES\n、\n\nERP\n、\nMRP\n…\n等\n取代人工纸本作业\n\n大量数据可视化，重\n\n要趋势供用户参照\n\n智能分析预测、机\n\n器学习专家经验\n\n数据演算预测\n\n未来事件\n\n快速\n得到因应决策\n\n的实时建议\n\n信息时代\n \n工业\n3.0\n——\n\n少量多样、批次生产\n\n大量投资于\n流程标准化\n\n海量讯息时代\n \n工业\n4.0\n——\n\n多样少量客制化、急单插单\n\n充分\n利用\n \n大数据\n \n机器学习\n为什么企业在\n2020\n该导入\nAI\n?\n\n1.\n \n追上世界工业\n4\n.\n0\n的脚步\n，\n站稳企业的竞争优势\n\n•\n \n至今中国已投入百亿美元发展工业互联网与\nAI\n\n•\n \n企业的应变能力追过环境改变的速度\n\n2.\n \n规模化企业数据分析的能力\n，\n使每个人都能够\n\n与数据对话\n\n•\n \n汰换过去复杂且需要高技术背景的分析工具\n\n•\n \n与研究机构\n/\n学校合作缺乏效率\n\n•\n \n分析算法分散\n，\n无法整合被利用\n\n3.\n \n将过去几年的评估与导入规划付出行动\n\n•\n \nIoT\n与数据中台的架设是为了让能被分析的数据\n\n更完整\n\n•\n \n滞留在\nAI\n风险评估与\nROI\n计算的阶段无法向前进\n\n9\nSynergies\n制造业方案解决产销流程的痛点\n\n10\n\n业务部门\n \n品管部门\n制造部门\n生管部门\n \n物管部门\n\n•\n \n无法找出利润极大\n\n化的报价\n\n•\n \n无法快速弹性响应\n\n客户需求\n\n•\n \n交期给不出，给\n\n了还不准\n\n•\n \n排程调整时无法\n\n判断轻重缓急\n\n•\n \n临时变更，系统\n\n操作耗时费力\n\n•\n \n库存成本居高不下\n\n•\n \n呆料过多，且套料\n\n不齐\n\n•\n \n库存成本拉低获利\n\n•\n \n产能利用效率低落\n\n•\n \n瓶颈工站根因分析\n\n复杂庞大\n\n•\n \n延迟开工\n/\n延迟出\n\n货状况严重\n\n•\n \n不明原因良率低落\n\n•\n \n找寻良率根因费工\n\n耗时\n\n•\n \n品质问题造成产线\n\n停机\n\n新订单\n\n需求预测\n\n客户\n \n检验合格的产品出货\n\n需求预测\n\n新订单\n\n提供\n日\n \n/\n \n周排程\n\n物料收\n\n发管控\n\n产品\n\n检验\n\n物料确认\n\n与提供\n\n业\n\n务\n\n流\n\n程\n\n与\n\n痛\n\n点\n\n方\n\n案\n \n需求规划\n \n智能排程\n \n智能备料\n \n参数优化\n\n预测性维护\n \n根因分析\nSyGPS\n™\n介绍\n\n四大特色\n\n自然语言分析\n \n增强分析与自动\n\n数据探索\n \n简易交互式图表\n \n自动数据整合与\n\n多元上传方式\n\n探源分析与数据\n\n版本管理\n\n自动生成数据\n\n洞察\n\n趋势预测、根因\n\n分析\n\n关联分析\n/\n\n差异分析\n\n异数洞察\n/\n\n异常侦测\n \nDB\n层资料最优化\n \n大数据分布式\n\n部署\n\n实时数据串流及\n\n处理\n14\n\n键入所关注的问题，系统解析与探索数据，\n\n几秒内产出浅显易懂的图表结果\n\n传统分析流程\n\n业务端提出问题，数据科学家构\n\n想方案，信息人员依据方案提取\n\n所需数据，数据科学家进行分析\n\n与反复验证，最终提交解决方案\n\n与策略给业务端\n\n简易交互式\n\n图表\n\n全中文自然语\n\n言分析\n\n增强分析与自\n\n动数据探索\n\nOT\n \nSyGPS\n \nOT\n\n收入与季节\n|\n\nOT\n \nDS\n \nIT\n \nDS\n \nOT\n15\n\n重复筛选数据\n\n建立数据报告\n\n整理图表\n\n绘制可视化图表\n\n搭建不同场景\n\n储存到数据仓库\n\n简化数据模型\n\n数据挖掘\n\n收集大量数据\n\n绘制可视化图表\n\n简化数据模型\n\n数据挖掘\n\n传统\n分析\n工具\n\nFASTER\n10x\n\n自动数据整合与\n\n多元上传方式\n\n探源分析与\n\n数据版本管理\n\n自动生成\n\n资料洞察\n\nSyGPS\n自动化数据筛选与数据报告，在绘制可视化报表上\n\n更做到了自动化解析，并针对各类型数据组合完成数据模\n\n型的简化，让用户在数据挖掘时迅速找到症结点\n\n传统\nBI\n仰赖分析员进行大量的技术\n\n操作，建构不同数据应用的分析场\n\n景时得重新开始才可完成\n\n智能决策平台\n16\n\nSyGPS\n除了支持基本的自然语意\n\n分析、类神经网络、随机树森林、\n\n回归分析外\n……\n\n另提供额外的算法模块迭加，包含消\n\n费者行为分析、动态库存优化、分仓\n\n需求规划\n……\n等\n\n特色三、内建\nML\n演\n算\n分析\n特色四、大数据分析效能\n\n17\n\nDB\n层资料\n\n最优化\n\n大数据分布\n\n式部署\n\n实时数据串\n\n流及处理\n\n数据的采集、处理、分析、访问、应用、\n\n管理实现分层管理，支持\nGB\n、\nTB\n量级数据，\n\n加速数据的演算与应用\n\n一般数据库架构\n\nDBMS\n \nApplications\n\nQuery Tools\n\nAdministration\n \nData Collection\n\nData Procession\n\nData Analysis\n\nData Query\n\nApplications\n\nAdministrations\n\n一般数据库架构仅支持中小量级数据处理，\n\n架构上无法弹性应变不同场景需求，演算\n\n需求增加下系统效率低落\n\n智能决策系统\n系统架构\n\nOLAP\n\nCube\n\nDW\n\nCSV\n\nERP\n\nCRM\n\nMES\n\nStructured\n\nUnstructured\n\nTraffic\n\nSystem\n\n自动数据处理\n\n数据预处理\n\n窗体合并\n\n属性洞察\n\n统计分析\n\n异数\n/\n错误\n\n处理\n\n关系数据库\n\n分布式系统\n\nAPI\n\n全中文\n\n自然语言\n\n增强式\n\n资料探勘\n\n可视化\n\n图表\n\n分析\n\n仪表板\n\n机器学习\n\n算法\n\n批次\n\nHDFS\n\nPostgreSQL\n\n大数据架构\n\n搜寻\n\n运算\n\n分析\n\nCloud/ Edge\n\nNoSQL\n\n分析流程\n\n管理\n\n特征提取\n\n示警显示\n\n实时串\n\n流\n软、硬件规格\n\n19\n\n安装软件\n\nOS\n \nLinux 16\n\nBrowser\n \nChrome\n、\nFirefox\n\nDB\n \nPostgreSQL\n\n建\n议规\n格\n\n(\n单\n机\n)\n\n最大规格\n\n(\n单机\n)\n\n备注\n \n分布式大\n\n数据架构\n\nApp\n\nServer\n\n8 core\n\n16G\n\n500G SSD\n\n16 core\n\n32G\n\n1TB SSD\n\nApplications\n\n(\n界面\n/\n运算\n/\n算\n\n法\n)\n\n视实际用\n\n量\n\n评估\n\nSearch\n\nServer\n\n8 core\n\n32 G\n\n1TB SSD\n\n32 core\n\n256G\n\n3TB SSD\n\n搜索\n\n*\n可视情况和\nApp\n\nServer\n合并\n\nDB\n\nServer\n\n8 core\n\n32G\n\n1TB SSD\n\n32 core\n\n256G\n\n3TB SSD\n\nDatabase\n\nUser\n \n<10\n \n<50\n\nDB Size\n \n<100GB\n \n<1TB\n\nSoftware Specification\n \nHard\nware Specification\n\nFile\n \nDatabase\n \nOther\n\n•\n \nExcel\n\n•\n \nCSV\n\n•\n \nXML\n\n•\n \nText\n\n•\n \nJSON\n\n•\n \nMS SQL\n\nServer\n\n•\n \nOracle DB\n\n•\n \nMySQL\n\n•\n \nPostgreSQL\n\n•\n \nHDFS\n\n•\n \nAWS\n\n•\n \nGoogle\n\nCloud\n\n•\n \nAzure\n\nData Source Specification\n20\n\nD\nemo\n\nTalk to your data with\n应用场景与方案\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n营运\nKPI\n管理\n\n22\n\n应用情境\n:\n\n整合企业跨部门的数据，分析呈现营运绩效各\n\n项指标，并透过\nAI\n分群算法针对\nKPI\n异常找到关\n\n键洞察，协助企业经营主管快速找出绩效不彰\n\n的原因，实时调整管理决策方向的调整。\n\n算法\n:\n\n-\n \nNeural networks\n \n、\nrandom forest\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n有效控管跨部门\nKPI\n\n•\n \n快速找到影响\nKPI\n因子\n\n•\n \n提升经管营运效率\n\nKey Features\n:\n\n1.\n \n经管战情室\n\n2.\n \nAI\n感知助理\n\n1\n\n2\n \n4\n\n3\n\n3.\n \nKPI\n实时追踪\n\n4.\n \n关联性分析\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n需求规划\n\n23\n\nSynergies\n核心预测模型\n\nResult\n\n应用情境\n:\n\n在 过 去 大 量 历 史 数 据 中 找 到 产 品 需 求 、 客\n\n户 下 单 、 库 存 用 量 与 供 应\n \nl e a d\n \nt i m e\n \n等\n\np a t t e r n\n \n， 协 助 各 事 业 单 位 更 精 准 掌 握 需\n\n求 与 各 环 节 的 变 量 。\n\n算法\n:\n\n-\n \nNeural networks\n \n、\nXGboost\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n精准掌握需求趋势\n\n•\n \n有效掌握客户下单\npattern\n\n•\n \n降低库存堆积风险\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n共享料管理\n\n应用情境\n:\n\n工 厂 物 管 人 员 可 以 透 过 系 统 快 速 按 照 原 料\n\n与\n \nW I P\n \n规 格 匹 配 各 个 产 品 中 的 共 享 规 则 。\n\n算法\n:\n\n使 用 分 群 算 法 各 物 料 规 格 、 成 本 、 使\n\n用 频 率 、 重 要 性 ， 计 算 物 料 间 可 替 代\n\n性 ， 产 出 共 享 料 替 代 方 案 ， 达 到 最 佳\n\n库 存 规 模 经 济\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n提 升 物 料 公 用 比 率 ， 降 低 库 存\n\n•\n \n提 升 物 管 作 业 效 率\n\n24\n\nAX38\n与\nZE53\n\n机型的共享料\n?\n\nAX38\n与\nZE53\n机型的共享料分群如下\n\n*\n算法示意\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n智能库存备料\n\n25\n\n动态订货点演算\n\n动态\n批量\n演算\n \n动态安全库存演算\n\n库存风险演算\n\n智能化库存策略，降低\n15%\n以上库存\n\n应用情境\n:\n\n考虑多项指标与变因（例如：变动性、交货时\n\n间、生产周期、客户服务水平等）进行库存需\n\n求的预测，准确掌控各种情况下的备货量，确\n\n保安全库存水平，防止存货积压或缺货\n。\n\n算法\n:\n\n-\nNeural networks\n \n、\nXGboost\n、\n\nRandom Forest\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n降低库存成本\n\n•\n \n提升备料流程效率\n\n•\n \n降低缺货风险\nSyGPS\n \n–\n \n智能排程\n\n26\n\n应用情境\n:\n\n使 用\n \nA I\n \n强 化 学 习\n \n算 法\n \n动 态 优 化 排 程\n \n， 应 变 各\n\n种 生 产 状 态 的 改 变 。 以 各 工 序 生 产 协 同 为 优\n\n化 目 标 ，\n \n多\n \n方 案\n \nK P I\n \n排 程\n \n， 系 统 自 动 学 习 持\n\n续 优 化 。 使 工 厂 能 快 速 应 对 任 何 生 产 优 先 及\n\n改 变 的 状 况 。\n\n算法\n:\n\n-\nReinforcement learning\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n提升产能利用率\n\n•\n \n提升交付能力\n\n•\n \n提升产销协调效率\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n设备预测性维护\n\n27\n\nReactive\n\n(Run to Fail)\n\nMaintenance\n\nPreventive\n\nMaintenance\n\nPredictive\n\nMaintenance\n\n应用情境\n:\n\n透 过 大 量 历 史 设 备 数 据 ， 找 到 关 键 影 响\n\n设 备 参 数 ， 预 测 机 台 设 备 运 行 时 所 处 的\n\n状 态 ， 以 及 诊 断 设 备 故 障 时 间 进 行 监 测 ，\n\n协 助 维 修 者 预 先 制 订 维 修 计 划 。\n\n算法\n:\n\n-\nNeurol networks\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n降低保修为运成本\n\n•\n \n降低设备停机风险\n\n•\n \n提升客户服务满意度\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n设备参数优化\n\n28\n\n输入层\n \n隐藏层\n \n输出层\n\n演算执行\n\n预测结果\n\n应用情境\n:\n\n透过\nSyGPS\n内建基因网络算法，可有效达到大\n\n数据分析效益，藉由数据层的智能处理，快速\n\n找出关键参数与最佳参数区间，最优化导入后\n\n的产出结果。\n\n算法\n:\n\n-\n \nNeurol networks\n\n-\n \nGenetic algorithm\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n最佳参数范围掌握\n\n•\n \n潜力参数快速挑选\n\n•\n \n风险最低化策略制定\nSyGPS\n应用\n \n–\n \n良率根因分析\n\n29\n\n问题定义\n \n找出影响变因\n \n分析关键因子\n \n给予优化建议\n \n控制关键因子\n\n应用情境\n:\n\n过去\nSix Sigma\n质量改善流程可以透过\nSyGPS\n\n关联性\n/\n差异分析算法快速找到影响良率的因\n\n子，并配合探源\n(drill\n-\ndown)\n分析功能挖掘关\n\n键制程因子。\n\n算法\n:\n\n-\n \nRandom forest\n\n价 值\n \n:\n\n•\n \n提升找出良率问题的效率\n\n•\n \n降低人员分析成本\n总结\nSynergies\n协助企业智能转型\n\n1.\n \n追上世界工业\n4\n.\n0\n的脚步\n，\n站稳企业的竞争优势\n\n•\n \n流程系统化\n，\n系统\nAI\n化\n\n•\n \n以提问与回答方式缩短数据处理时间\n\n•\n \n挪出更多时间强化执行面\n\n2.\n \n整合与规模化企业数据分析的能力\n，\n使每个人都\n\n能够与数据对话\n\n•\n \n汰换过去复杂不易使用的分析工具\n\n•\n \n分析算法明确易懂\n，\n缩短解读时间\n\n3.\n \n将过去几年的评估与导入规划付出行动\n\n•\n \nSyGPS\n执行与操作上手容易\n\n•\n \n系统导入简单\n，\n风险较低\n\n•\n \n短时间快速回馈\n，\nROI\n高\n\n31\n\n弹性一键分析\n\n多五天时间解决问题\n\n提升\n \nKPI\n \n达标率\n\n协助提升\n\n客户满意度\n\n找到\n \nRoot Cause\n\n并给出建议方案时间\n\n从\n \n1\n天\n \n压缩到\n \n30\n \n分钟\n\n节省\n93\n%\n\n作业时间\n\n每周\n \nKPI\n \nReview\n \n会议\n\n分析报告准备流程\n\n从\n \n4\n人\n5\n天\n\n缩减成\n \n5\n分钟内\n \n完成\n\n分析效率提\n\n升\n95%\nSynergies Value Proposition\n\n32\nSource:\n \nMckinsey\n
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