關稅匯率雙重夾擊!製造業必學的成本控制:消除無效工時

2025-09-17

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少量多樣、交期極短,是製造業普遍的訂單型態,加上近期關稅與匯率的劇烈波動,都讓成本管理成為企業重大挑戰。運用「精實管理」策略,精算成本、消除各種隱藏浪費成為當前企業必學的重要一課。

少浪費一塊錢,就是多賺一塊錢

今年以來,一變再變的關稅與匯率震盪,為整體環境帶來了極大的不確定性。面對挑戰,企業向外拓展營收的同時,更需要向內精算成本和毛利臨界點,如果讓隱形的成本黑洞持續吞噬利潤,公司就很難因應劇烈的外部挑戰。


當不確定性成為未來常態,「少浪費一塊錢,就是多賺一塊錢」,企業需要全面盤點檢視生產流程,借助「精實管理」來降低各種不必要的浪費。


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精實管理的重要性與價值

精實管理起源於日本豐田生產系統(TPS),核心理念為「用最少的資源,創造最大的價值」,目的是消除生產過程的各種浪費,包括等待浪費、不良浪費、動作浪費、加工浪費、庫存浪費、製造過多(過早)浪費、搬運浪費等七大浪費(參考 <生產的七大浪費>)。


例如,當公司庫存、物料掌握不精準,會導致倉儲空間被占用。如果客戶突然變更訂單,這些半成品瞬間就失去價值,又造成資源浪費。在製造業急插單和改單頻繁的情況下,一旦資金和產線卡在無效庫存,就會缺乏靈活生產排程力。


因此,改善管理流程、減少浪費,都是幫助企業降低成本的基礎作法。


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對製造業現場來說,無效工時常是最容易被忽略的成本。(圖片/Freepik)



無效工時是企業營運的隱形殺手

在眾多浪費之中,可分為「看得見」和「看不見」兩種。許多企業主檢視成本,往往優先注意人力支出或原物料費用,但除了這些看得見的要素,最容易被忽略的隱形浪費,正是「無效工時」。


無效工時指的是,「生產過程中,不具產值的空轉時間」,包括等待物料、換模換線時間過長、機台故障處理慢、排程不準等。例如:


·  設備停擺:機台無預警故障,但因為依賴人工巡檢,無法即時通報,導致產線停擺、維修時間拉長 。

·  等待物料/設備:機台維修不即時或原料準備不及,影響整體生產計畫

·  手工抄寫與報工時間:人員手動記錄報工、抄寫生產數據、回報生產進度,不但耗時又容易錯誤,管理者也很難即時掌控生產狀況。

·  品管等待/返工時間:製程缺乏即時監控,異常擴大後才發現,造成大量返工與重工成本。

·  排程不當造成的空轉:生產排程安排不當,導致設備閒置或無效運轉。


這些製造環節的延誤,都是企業營運的隱藏浪費,在關稅匯率的壓力下,這種成本損耗更是雪上加霜。


舉例來說,原本一天工時 8 小時,卻因為「做到一半沒料」、「機台突然故障,停機半天才修好」,導致 2、3 個小時都白白浪費。生產進度就像是人在原地踏步,明明不斷損耗力氣資源,卻沒辦法前進半步。


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運用數位化解方 讓無效工時無所遁形

無效工時就像沒關好的水龍頭,企業各種成本效率,就在無意間默默損耗。那麼,企業要如何解決這些潛藏問題?


其實,細究前述情況,這些無效工時會發生,往往是因為現場資訊不透明、依賴經驗感覺做判斷。因此,生產資訊可視化是第一步解方。就像健檢紅字一樣,看清楚問題才能改善管理流程。


企業要運用精實管理與數位工具的整合,導入 IT 可視化系統與結合 OT 機聯網/物聯網,讓生產資訊即時且可視化,才能建立精實管理系統、降低生產浪費。包括:


1.派工提效管理

導入 APS(先進規劃與排程系統)與 MES(製造執行系統),APS 可根據訂單交期、設備稼動率、物料狀況等參數,優化生產順序與資源分配;MES 則可即時追蹤現場進度,協助生產透明化。


2.即時報工管理

利用 IoT物聯網/機聯網,整合設備狀況與產線資訊,搭配電子看板或手機介面呈現生產現況。管理者即時掌握每台設備的狀態,不需要等作業員報告或親自到現場確認,業務、生管、現場人員都能同步接收資訊。


3.異常管理

建立異常監測回報,當機台出現異常時,系統自動回報,降低等待維修的時間。鼎新AI智慧助理可學習資深師傅的經驗邏輯,協助新人快速處理生產異常,透過數據累積,也可提前維護避免停機。


4.小批量生產

過去傳統的大批量生產是生產週期拉長的主要原因,透過標準工時與定容移轉設計、結合「水蜘蛛搬運機制」,降低現場等待與搬運浪費,達成產線持續流動與平準化。


透過生產資訊可視化,可幫助企業看清無效工時的問題。(圖片/Freepik)



降低無效浪費,創造穩定競爭力

無效工時作為隱形的成本殺手,長期侵蝕企業的競爭力。然而,在關稅與匯率波動的不確定下,內部效率的每一分提升,都是企業的抗風險能力。挑戰背後往往代表機會,端看企業能不能看清問題關鍵所在,將「無效」剔除,轉為「有效」。


透過精實管理與數位轉型的結合,企業不僅能有效降低無效工時,更能打造出「彈性、效率、永續」兼具的製造模式,持續增進競爭力,化危機為轉機。

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