作者介紹
 
松林光男（Mitsuo MATSUBAYASHI）
 
日本瓦克企業顧問公司董事長、技術工程師。曾任職日本IBM、日本SAP。參與設立日本商業再造股份有限公司。2003年設立瓦克企業顧問公司；早稻田大學理工學部畢業。著有《圖解工廠的構造與管理》（繁體中文版由世茂出版）等書。

• 前言
• 第1章 工廠經營與生產製造的運作
  • 1-1 工廠的基礎就是QCD管理
  • 1-2 實現QCD改善的PDCA和管理項目
  • 1-3 品質管理的運作與目的為何?
  • 1-4 控制成本增加獲利的結構調整
  • 1-5 生產管理是透過廣泛的統籌控制達成順暢的生產
  • 1-6 生產型態的分類與特徵
  • 1-7 依據生產加工方式可分為組裝式生產與流程式生產
  • 1-8 依據人員配置可分為生產線式生產和單元式生產
  • 1-9 依據機台的配置方式可分為流線式生產和零工式生產
  • 1-10 依據物料採購的方式可分為推式生產與拉式生產
  • 1-11 依據庫存的評估方法可分為存貨式生產與接單式生產
  • 【專欄一】IT應用技術再進化！
• 第2章 產品資訊及資訊系統是工廠業務的基石
  • 2-1 資訊系統是工廠業務的基礎
  • 2-2 PLM（產品生命週期管理）就是所有業務獲利的管理
  • 2-3 透過PDM（設計變更管理系統）對產品開發的所有資訊進行一元化管理
  • 2-4 工廠的所有物品與人員都應該有代碼（數字或記號）
  • 2-5 品項代碼可分為有意義的品號和無意義的品號
  • 2-6 工廠內部用於生產的各種代碼
  • 2-7 產品資訊管理系統的基礎就是物料主檔
  • 2-8 支援開發設計的CAD、CAM、CAE、RP和CAT
  • 2-9 BOM（物料清單） 是產品資訊管理系統的基礎情報
  • 2-10 與技術鏈息息相關的BOM（物料清單）
  • 2-11 前置參與可以實現快速的產品開發
  • 【專欄二】Japan Exception 日本是全世界唯一的例外！！
• 第3章 最新供應鏈的完整說明
  • 3-1 所謂供應鏈，就是從物料的調度到出貨
  • 3-2 供應鏈發展的各個階段
  • 3-3 連接工廠各種功能的供應鏈
  • 3-4 從需求預測到生產規畫的生產銷售庫存計畫系統
  • 3-5 從生產計畫到主生產排程的生產銷售庫存計畫系統
  • 3-6 MRP（物料需求計畫）的結構與功能
  • 3-7 以物料需求計畫（MRP）計算為基礎的採購指示派令和生產指示派令評估
  • 3-8 MRP方式與製造編號管理的生產型態分類
  • 3-9 採購管理系統的供應商訂單與交貨管理
  • 3-10 非正式與正式的採購方式、看板系統、VMI存貨管理等的採購管理系統
  • 3-11 負責採購交易的供應商關係管理（SRM）系統
  • 3-12 庫存資訊是生產管理最核心的資訊
  • 3-13 提高庫存準確度就是提高生產管理系統的精準度
  • 3-14 ABC管理可以有效降低庫存
  • 3-15 生產計畫排程影響生產製造的順暢與否
  • 3-16 MES（製造執行系統）的製程進度管理
  • 3-17 看板方式的製造管理系統
  • 3-18 搬運物流的「可視化」才能消除不必要的作業流程
  • 3-19 倉儲管理系統和運輸管理系統
  • 【專欄三】工廠物流是IoT的先鋒！
• 第4章 支援生產製造的重要功能及全球最新大小事
  • 4-1 安全管理是工廠最重要的功能
  • 4-2 以客戶需求為基礎的品質改善活動
  • 4-3 品質檢查的結構與品質的生產履歷
  • 4-4 成本精算的新功能與IoT的準確度提升
  • 4-5 成本管理系統的成本資訊應用
  • 4-6 ERP是支援所有工廠營運的基本資訊系統
  • 4-7 3R環保理念下的環境問題相關資訊管理
  • 4-8 影響環境和人類的RoHS、WEEE、REACH和HACCP規範
  • 4-9 建立BCP（企業持續營運計畫）將可能產生的危險降到最小
  • 【專欄四】從「罪庫」到「財庫」
第5章 工廠IoT的運用
• 5-1 工廠運用系統的發展史與智慧工廠
• 5-2 何謂工廠IoT的應用
• 5-3 製造業系統標準化的動向①工業4.0
• 5-4 製造業系統標準化的動向②美國的IIC和日本的IVI
• 5-5 工廠內的稼動狀況可由IoT 的可視化一目了然
• 5-6 可視化資訊的應用可以立即反映工廠現狀
• 5-7 可視化資訊的應用可以推算未來的生產活動
• 5-8 案例研究：日立大甕事業所為什麼採用IoT？
• 5-9 設計效率化與生產製造整體的最適化
• 5-10 製程的調整和生產計畫的自動化可以縮短交貨時間
• 5-11 製程機械的相關訊息藉由KOMTRAX就可以遠距確認
• 【專欄五】養蜂人家的AI應用實例
第6章 AI、大數據和RPA的工廠應用
• 6-1 AI與傳統系統有何不同？
• 6-2 過去多次的AI浪潮起落成就了這次的AI革命
• 6-3 AI導入時的提案與工廠的應注意重點
• 6-4 大數據的有效應用與數據量增加後的課題
• 6-5 AI實現目視檢測的自動化
• 6-6 AI實現機械參數的自動設定
• 6-7 AI的應用實現了機器人動作的自主學習
• 6-8 AI針對不良原因解析的應用
• 6-9 AI的應用與設備的保養維護
• 6-10 RPA取代並提高辦公室業務的效率與自動化
• 6-11 RPA的特徵與有效的運用
• 6-12 RPA的應用事例①STAGE 1至STAGE 2
• 6-13 RPA的應用事例②STAGE 3
• 【專欄六】「智慧工廠」 的未來樣貌？
第7章 製造業生存法則的全球策略
• 7-1 日本製造業的課題是產品代碼編號系統
• 7-2 學習美國企業的先進案例採用全球物品代碼編號系統
• 7-3 集中式的MRP系統可以迅速反應市場需求
• 7-4 學習先進的美國製造業案例中的全球MRP系統
• 7-5 跨國企業的技術新知需要設計部門和工廠之間的密切合作
• 7-6 跨國企業的工廠運作與生產設備進度的監控
• 7-7 跨國企業庫存的可視化與各地庫存調度評估的改善
• 7-8 跨國企業的會計連結、財務和成本的一元化管理
本書各章作者簡介
主要參考文獻
譯名對照