製造業是臺灣經濟命脈，近年在美中貿易戰影響之下，供應鏈從全球化轉變為碎鏈化、短鏈化、在地化，而COVID-19疫情也加速國際製造網絡重組以增加產業鏈的韌性，世界大國為爭奪工業4.0的製造霸權，各自提出國家級製造戰略，包括美國「先進製造夥伴」（AMP），推動再工業化使製造重回美國，確保先進製造領導地位；「中國製造2025」希望從世界工廠升級成為製造強國；德國「工業4.0」發展虛實整合系統以掌握「製造平臺化」的優勢地位。臺灣製造面臨外在環境有先進國家和新興國家的上下夾擊的挑戰，而內部因素如少子化帶來的製造業從業人口不足的問題，年輕人不願意進到工廠工作，內外因素的驅使下，臺灣製造業面臨必須轉型升級的壓力。智慧製造與數位轉型在業界已經討論許久，產業龍頭台灣積體電路製造股份有限公司（下稱台積電）、台中精機廠股份有限公司（下稱台中精機）都已朝向工業4.0邁進，然而工業4.0非一蹴可幾，企業可從工業3.5逐步前進，更期盼各領域中心廠發揮母雞帶小雞效應，讓臺灣更多智慧工廠一同發揮即戰力。
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<h2>疫情嚴峻 AI系統優化製程 提升良率和生產力</h2>
去年初開始的COVID-19疫情，對許多產業造成衝擊，製造業也不例外。製造業不是遭到緊急抽單就是臨時下急單，面對這兩種突發狀況，社團法人中國工業工程學會秘書長、臺灣大學資訊管理學系教授李家岩認為，透過生產智慧排程系統可進行產能調配，以及建置供應鏈平臺讓上下游產能及原物料調動資訊更透明是此刻當務之急。此外，日月光半導體中壢分公司總經理陳天賜也認為「智慧製造是智慧營運和競爭優勢的鑰匙」。
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李家岩教授指出，應思考建構「產能彈性」，遇到急單與抽單時企業需緊急調整產線、協調訂單優先順序、或適當切換成生產其他利基產品。而產能調配可擴大範圍供應鏈上下原物料的調動，由於供應鏈成員的競合關係，這需要透過產業聯盟或公協會等第三方來居中搭建供應鏈平臺讓業者做資訊分享與資源協調，例如過去自行車產業的<span data-component="tippy" data-content="以巨大機械、美利達工業兩家台灣成車大廠為核心，結合11家其衛星工廠組成的產業聯盟組織，此聯盟以提昇臺灣自行車競爭力、創造產品差異化為宗旨，期望藉以活化IBD（International Brand Design 國際品牌設計）專賣市場，建立生產現場、研發、銷售的共同體制與對策。於2002年共同倡議，2003年1月1日起正式成立的技術研發團隊，聯盟於2016年宣布「轉型」為聯誼性質的協會，成為交換訊息的組織，是臺灣成功連結的典範。">A-Team（社團法人台灣自行車協進會）即為一例。另一方面，產能調配也能指中心廠與衛星廠之間，中心廠將某一段製程外包給衛星廠等協力廠商完成後再回來中心廠接續生產，這時兩邊機臺上的產能或原物料等資訊必須能同步，並加上生產智慧排程系統透過AI進行排程優化，將公司內外資訊串接起來，便能在眾多訂單中決定哪筆訂單優先外包或自製。
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科技部「博士創新之星計畫（LEAP Program）」選派赴美國NVIDIA總公司研習的台北科技大學工管系許嘉裕教授也指出，製造大數據分析與AI應用深度學習於智慧製造之研究，包括工程資料分析系統與製程診斷系統則是找出現場製程中影響良率品質的重要參數，透過AI找出有意義的特徵來建立可追溯根因的模型，並可以即時動態優化參數設定，達到先進製程控制（APC）／先進設備控制（AEC）／先進品質控制（AQC）等目標，「治病於未發」才是聰明生產的終極目標。
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目前許多資服業者及工業系統整合廠商都跨足智慧製造領域，推出如機臺數據搜集模組、設備故障與預測診斷系統（Prognostics and Health Management, PHM）以及瑕疵品自動光學檢測系統等。然而這些經常是一般性的通用模組，許多製造業者的產品已高度差異化，因此這些解決方案需要一定程度的客製化才能滿足其需求。 
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以PHM系統來說，它能在機臺快出現異常或產品快不符規格時發出預警，例如發現是機臺刀具產生磨耗將導致產品精度異常，可預先更換刀具避免生產不良品。李家岩教授指出PHM的方法論不斷地推陳出新，除了離線的剩餘壽命預測外，也發展出線上預測或品管而對機臺內部做更精細的控制。一般的套裝PHM系統能做到生產資料匯入後，由系統轉出特徵值，然而這些特徵值必須能進一步與廠內生產製程「處方」連結才能找出因果關係，而這一塊就是需要相當客製化的部分。例如，漢翔航空工業與科技部人工智慧製造系統研究中心合作推動航太智慧製造，所研發的「AI大數據分析之工具機效率提升系統」，整合大數據分析與AI模型，可以根據預測結果，動態調整優化銑削工具機多項進給參數，並能同時考量工件材料特性如表面粗糙度、工具機電流負載等實務上的需求及限制。漢翔航空研發長吳天勝表示，在實際現場感測器資料雜訊較多的情況下，本技術仍能精準預測切削時的電流訊號，使數值控制機於切削時優化參數維持高效率並節約耗能，導入漢翔已證實可提高20%加工效益，亦榮獲未來科技突破獎。
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李家岩教授指出，原物料採購價格的預測與AI採購量決策也值得資訊服務業者深耕。透過搜集相關能影響原物料採購價格的資訊，包括依賴上游供應商提供的訊息、市場供需情形、總體經濟因子、原物料產地的政經消息、氣候雨量等因素，再參酌船運交期、貨櫃成本等，AI就能建模並預測最佳原物料採購的時機點與價格，而這對原料成本占產品成本7成以上的化工業者來說尤其重要。例如，全球第一、亞太區最大的半導體零組件通路商大聯大控股，發揮供應鏈管理強項並擁抱智慧科技以轉型成數據驅動（Data-Driven）企業，以C2B（以人為本）角度，用代表工業3.5的鋼鐵人，設計大聯大吉祥物「鋼鐵大大」，專注不同類型客戶的不同需求，並提供個性化服務體驗，希望從「回應客戶需求」到「創造客戶需求」，推動智慧物流服務（Logistics as a Service, LaaS）數位平台服務模式。
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能源監控與分析系統。綠色製程當道，而對製造業來說冰水主機經常是耗能最多的設備，尤其是剛開機時。因此透過掌握外部氣溫變化的預測，若預測未來幾小時內溫度將變化即可調控冰水溫度，或開關冰機，將有助於企業節能。例如，旺宏電子與科技部人工智慧製造系統研究中心合作研發，整合AI、大數據分析與優化決策以發展優化冰機系統節能的解決方案，旺宏電子副總經理陳瑞坤表示，此技術在廠區既有節電措施上，再提昇0.36％的效能，若以約當2萬片八吋晶圓的月產能為基礎，每年可節能減碳，約當1座大安森林公園1年碳吸附量，是科技業節能減碳的一大突破，因此也獲得國家新創獎。
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智慧製造需要的人才須具備系統思考，能以宏觀角度從複雜的流程網路中找到問題的瓶頸與關鍵因子。
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臺灣大學資訊管理學系李家岩教授
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<h2>打造智慧工廠 解決方案多管齊下</h2>
成立已60多年的工具機龍頭廠商台中精機，10多年前在德、日等國就已見證工業3.0/3.5的自動化生產場景，終於在政府計劃支持以及內部「建廠規劃小組」努力下，歷時4年多打造完成4條智慧加工自動生產線。產線上的CNC車床、加工機等設備都是自己生產，包括控制系統與軟體也是自己開發。台中精機能有今日的成果絕非一蹴可幾，早年從鑄造廠、加工廠、組裝廠到鈑金廠，就已經實現一條龍生產，因此關鍵零組件都能自製。同時也很早就成立研發部門，培養人才從事物聯網等軟體面的開發。如今智慧工廠已為台中精機提升15%產線生產週轉率，加快30%問題反應效率以及20％處理時效
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打造智慧工廠需多管齊下，台中精機從2017年先進行ERP等資訊系統轉型升級，緊接著是導入製造執行系統（MES）、先進規劃排程系統（APS）等，讓生產到銷售的資訊能一致通透，同時建置戰情室來彙整各項資訊流以協助加速重要決策。此外組織改造也同步進行，因應自動化生產讓部分人員優退以精簡人力，並招募新血加入。當2018～2019年受美中大戰影響業績大幅衰退時，台中精機沉潛於搬遷工廠、整頓內部，直到2020年中疫情趨緩，新廠立即對客戶、同業開放參觀，「大概所有與機械相關的同業公會都來看過了，」台中精機董事長黃明和笑說。軟硬體皆是自己打造的智慧加工自動生產線，也儼然成為最實際的展示中心。尤其自行車產業鏈深感自動化轉型升級的重要，在2020年第3、4季即陸續整批下單。
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黃明和董事長指出，台中精機很早就成立工廠自動化小組，更深知自動化對整個產業鏈的必要，因此在6年前將此小組轉型成為顧客創值中心，顧名思義是要為客戶創造附加價值，並積極推動產學合作研究，選派高階主管至科技部設在國立清華大學的人工智慧製造系統（AIMS）研究中心所開辦的「智慧製造跨院高階主管碩士在職專班（AIMS Fellows）」進修。台中精機加工部就成為創值中心練兵的對象，由這群熟知產線流程的人提出自動化需求，並交由研發部負責解答。其中的靈魂人物便是從產線到RD部門有著完整資歷的總工程師，他了解如何運用AIoT技術化解產線需求，而這也是許多製造業在面臨轉型升級遇到的困境——熟悉產業流程者不懂AIoT技術，懂技術者不瞭解產業領域知識。
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<h2>讀書會建立共識 友達光電4大關鍵步驟數位轉型</h2>
2015年友達光電執行長彭双浪親自帶領讀書會，建立內部共識。並以清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富所提出的工業3.5為架構，推動大數據、AI、IoT、自動化，並聚焦價值轉型、技術創新和智慧製造三大策略，以提升品質、生產力、自動化，並邁向綠色生產的目標。台北市電腦公會理事長兼友達董事長彭双浪指出，他最推薦製造業的 一本書是《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，這本書是非常實用的書，非常值得製造業做數位轉型時參考，避免不必要的期望，以及高度的挫折。彭双浪指出，現在常談工業4.0，其實太多基礎建設大家都還沒準備好，「基礎都沒打底好，就談要AI或工業4.0，這樣會挫折感很重，」他認為，《工業3.5》這本書裡講很多基礎，比較貼近製造業真實需求，談如何把基礎做好。
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友達光電用四個步驟轉型至數據驅動的智能化企業。
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<li>其一是標準化，包括以精實管理與工業工程進行流程梳理。</li>
<li>其二是數位化，要將內部所有數據都數位化，並整合至所有流程，再把所有數據整合到大數據平台，以進行數據分析。</li>
<li>其三是自動化，包括流程自動化和人機協作。</li>
<li>其四是智能化，包括預測製造、預測研發、預測管理。</li>
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<h2>成功推動智慧製造 3大關鍵要素</h2>
從台中精機及其他企業案例來看，順利推動智慧製造有3項關鍵因素，
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<li>首先在人才與技能方面，除了上述須擁有既能找問題也能解答問題的人才或經由跨世代的合作外，日前行政院科技會報辦公室與經濟部所推動的雲世代產業數位轉型計畫中之「<span data-component="tippy" data-content="培育剛踏出校園的青青學子成為產業數位轉型的種子，協助產業進行數位轉型布局，發展創新商業模式，提升產業競爭力；以數位轉型企業場域實作為主要訴求，參與的學子除經過面試遴選外，須通過性向及職能評量，再透過具有國際企業經營經驗的業師，帶領其思考、規劃企業數位轉型方向與要務，並於全臺分別展開的集訓及企業數位轉型方案實作，除了累積數位轉型量能外，並與產業知識技能及實務問題進行結合，同時T大使在受訓期間更與企業數位轉型的核心決策圈密切互動。">T大使計畫」，黃明和董事長認為這對機械業有很大幫助，解決過去機械業或傳產很難招募IT人才的問題。此外，李家岩教授也提到智慧製造需要的人才須具備系統思考，能以宏觀角度從複雜的流程網路中找到問題的瓶頸與關鍵因子。</li>
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<li>第二、先檢視流程再從流程中找重要資料。在進行智慧製造專案時，最重要的不是先問資料在哪裡，而是以精實生產的觀念來檢視流程，排除流程中的7大浪費。「如果沒有先檢視並優化流程，就會變成自動化地大量生產浪費，」李家岩教授說。</li>
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<li>第三、 透過知識管理將過去做過的分析標準化地納入系統中。以台中精機來說，與工研院機械所、資策會及精密機械研究發展中心都有長期合作經驗，當初合作的計畫都相當具前瞻性，所幸當時能將經驗累積並且留住人才。如10幾年前就與資策會合作B2B的遠端智慧機上盒（智慧服務盒），此一技術在這次智慧加工生產線就派上用場。黃明和董事長認為與法人機構合作需有遠見，不能因為現在用不到這些技術就消極，「產學合作就像空手入寶山，端看企業怎麼選寶物」黃明和董事長有一番見解。</li>
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<h2>政府加持 大中小型製造業轉型升級</h2>
製造業朝智慧工廠轉型升級，不只是大企業需要，中小企業也迫在眉睫。經濟部針對大型製造業及中小規模製造業有不同輔導補助計畫。舉例來說，「智慧機上盒輔導計畫」是機臺智慧化第一步，能連線並讀取控制器的資訊，進行各種生產資訊的搜集並傳送到各系統達到生產管理可視化。自2018～2020年已有包括機械業、金屬製品、車輛零件、塑膠製品等262件企業申請。同時也透過中心廠帶衛星廠模式，協助中小型供應鏈導入AI應用與中心廠進行資訊串接。
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而上述雲世代產業數位轉型計畫則由中小企業處匯集工業局與商業司，將資訊服務業者納入計畫，推出「台灣雲市集」，資訊服務業者能在此平臺提供各種資訊服務，而中小製造業如金屬製品、食品加工與紡織業等，支付部分負擔即可以點數來使用業者的資訊服務。簡禎富教授指出，臺灣蓬勃的中小企業提供更多就業機會，是臺灣社會韌性與各階層和諧共榮的基礎，然而中小企業仍須提昇公司治理並培養人才，難以一步到位導入工業 4.0，應採取工業 3.5混合策略。另一方面，臺灣培養更多具備產業實戰經驗和跨產業臨床經驗的產業醫生，以既有軟實力和領域知識為基礎，發展專注不同產業應用的各種「分析服務業」（Analytics as a Service, AaaS），成為「產業醫療體系」，透過產官學研的合作發展各種解決方案，使臺灣數量眾多的中小企業，能夠成功轉型升級，使產業生態系統健全發展，讓數位科技驅動的產業維新和智慧製造能夠普遍造福不同產業和社會各階層。
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經濟部工業局局長呂正華指出，由於中小企業較難招募到AIoT人才，因此也結合法人能量成立數位轉型快易通的服務團隊，提供諮詢、診斷以找出轉型問題並提出對策，並媒合申請合適的政府資源。例如經濟部中小企業處小型企業創新研發計畫（SBIR）可提供幾十～幾百萬元補助，工業局協助傳統產業技術開發計畫（CITD）便是協助傳產技術開發計畫可提供數百萬元補助，產業升級創新平臺研發計畫可在1～3年內補助平均約1,000萬元，而技術處的「A+企業創新研發淬鍊計畫」則提供幾千萬至上億元的研發補助。
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隨著國際局勢改變，先進國家開始增加先進製造技術和設備的輸出限制和壁壘，必將造成全球製造價值鏈的重構和價值重分配，大國競爭壁壘日益分明，勢必壓縮臺廠臺商的生存空間，臺灣更需要發展智慧製造策略，並系統化思考完整的配套，企業亦應該更提高自主研發智慧製造的解決方案，厚植「操之在我」的產業維新，並培養未來產業所需的本土人才；另一方面，以臺灣製造為主場優勢，藉助AIoT和大數據等破壞性創新技術，發展智慧製造和循環經濟的解決方案，再把臺灣產業升級經驗和解決方案，賣給其他新興國家，創造更多優質的國內外工作機會，擴大臺灣製造的影響力，站穩亞洲四小龍的製造龍頭，成為全球彈性製造中心。
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（客座總編輯 <a href="https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/">| 國立清華大學工業工程學系講座教授 簡禎富</a>；研究顧問團隊 | 國家實驗研究院副院長 林博文、國立清華大學電子工程研究所特聘教授 徐碩鴻、中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源、國立清華大學電機資訊學院院長 黃能富、國立臺灣大學電機工程學系 廖婉君；責任編輯 | 段芊卉、葉于甄、林怡君）

工業4.0的特點是提高自動化程度，並且採用智慧工廠，運用資料以透過更高的效率和生產力來製造商品。

透過生產智慧排程系統可進行產能調配，以及建置供應鏈平臺讓上下游產能及原物料調動資訊更透明。

台中精機軟智慧加工自動生產線的硬體皆是自己打造，成為最實際的智慧工廠示範。圖片提供／台中精機