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2016

工商時報【周士雄】

隨著物聯網相關技術及產品持續普及，物聯網的應用影響層面也越來越廣泛，已可看到眾多的物聯網應用開始對生產體系、產品服務、乃至於民眾的日常生活帶來改變。影響所及，並不單單只是讓硬體產品更加智慧化或軟體服務更具便利性而已，包括企業的目標客戶及營運模式，甚至是產品生產流程、製造供應體系等，都極可能隨著物聯網技術及應用的普及，開始產生質變與量變。

對應到物聯網的相關需求面，包括產品及服務應用等等，非常容易可以理解，諸如智慧穿戴裝置、智慧家庭應用均已進入商業化的階段，並開始普及到一般民眾生活之中。而未來隨相關技術持續成熟演進，包括智慧城市、智慧能源、智慧交通、智慧醫療等等商業應用亦可望快速普及。

而物聯網應用若對應到生產層面，主軸就是智慧製造。自從2012年德國率先提出工業4.0的概念後，「智慧製造」就被賦予改善生產製造能力，提振經濟成長動能的重任。包括美國的「再工業化政策」、日本的「製造業白皮書」、中國的「中國製造2025」、法國的「未來工業」和韓國的「製造創新3.0」，皆被當作是強化各國的製造業競爭力，帶動經濟、就業和國際競爭力的對策。

生產端的演進，是從蒸氣機帶動的機械化「工業1.0」時代開始，到以電力驅動大批量生產的「工業2.0」，再到透過軟硬體整合達到自動化控制的「工業3.0」，乃至於近期訴求的以軟硬體、網路結合來促使製造智慧化的「工業4.0」。在這些生產製程演進過程中，生產技術皆須迎合著市場端的轉變而調整。在未來消費者需求及生產現場呈現愈來愈複雜下，為因應供需形態的變化，所以亦必須運用各種資通訊技術來達成生產上的需求。

而要達到「工業4.0」所訴求的工廠智慧化，並不僅是全面導入如西門子或思科等領導業者所推出軟硬體解決方案便可達成，更需要的是將各生產單元做全盤性的規畫及重整，使得原本獨立的設備、資料和現場人員，能在資訊及決策上達到即時和一致性，並讓各項生產流程能藉由機器學習、人工智慧提升工廠內的智慧化、自主化能力。

因此，工廠邁向智慧化的過程中，最根本的問題仍是內部組織的變革及思維的調整。尤其是對資源重新配置的思維轉變，如當產品設計、製程模式及廠務管理等流程需要調整時，如何透過人員訓便宜練、組織調整及相關配套來因應改變，這些都考驗著管理階層的智慧製造思維及管理智慧。

所以西門子也一再強調進行智慧工廠的變革時，除了生產設備外，也需將人納入智慧工廠的系統中，透過訓練提升組織成員的知識、技能水準後，不斷重新盤點及調整原有生產流程，才能扎實的將各種智慧經驗累積至工開箱文廠。

走向「工業4.0」並進行生產流程的升級已是不可抵擋的趨勢，但在面對如何從原本的「自動化製造」轉型成為「智動化製造」，則需要更多系統性整合及組織調整才得以達成。組織內的調整仍需藉由許多小變革的組成，才能達到整體組織變革的目的，必需藉由不斷的革自己工廠的命、不斷的破壞再重新形塑新的生產流程，才能達到「智動化製造」的訴求。

不過，企業仍會在成本、資源及效率合理的情況下，擘畫其智慧工廠的整體發展目標及配套，無形之中，仍存有本質上的思考窠臼，使得整體智慧工廠的規劃仍有缺陷。

因此，短期來看，我們大多寄望智慧製造相關的軟硬體設備，能先取代「勞其筋骨」的勞力密集工作，這大概就是自動化或半智動化的呈現。但隨物聯網中更為關鍵的人工智慧持續進步，未來則有可能部分取代「苦其心志」的腦力密集作業。從整體的、全新的角度協助我們擘畫生產製程的各個流程，使我們能更快速的，更全面的達到「智動化」的目標。（本文作者為資策會MIC產業顧問）

下面附上一則新聞讓大家了解時事

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