TCA邀產學破解智慧製造迷思

台北市電腦公會與資誠聯合會計師事務所，日前合辦三場智慧製造數位轉型系列講座。

2018年隨著AI技術議題、大數據資料探勘與分析技術成熟，相關智慧製造解決方案更受到產業關注。然而，先不論隔行如隔山的產業know-how與製程，製造業本身在全球分工下就有OEM、ODM與OBM不同業態，更使企業對建置智慧工廠核心價值難以定義。根據工研院107年機械產業專業人才培訓調查：雖有30%的廠商選擇不導入智慧製造，但更多數廠商是已著手導入智慧製造，卻仍不清楚核心觀念為何。

智慧製造是數位轉型的一部分，台北市電腦公會為使廠商了解數位轉型的成功關鍵，及建立合適的數位轉型藍圖，與資誠聯合會計師事務所(PｗC Taiwan)於10月合辦三場智慧製造數位轉型系列講座，邀請AWS、IBM、及微軟分享智慧製造導入案例，與台北科技大學與淡江大學的學界專家共同探討製造業數位轉型中的常見議題。

破解智慧製造迷思

資誠企管顧問金升圓協理指出，近年來雖有很多企業投資龐大經費導入智慧製造解決方案卻未有效益，主因在於忽略企業營運基本議題：用股東角度看製造管理問題，導致未能解決對的問題，只是單純引進技術。

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群陳世祥副總經理指出，全球製造業的挑戰將從「少樣多量」演變至「多樣多量」，台灣製造業若不想被短鏈效應排除在外，不能只想降低成本，必須同時考量銷售、營運、及生產三個面向，進行垂直與水平的資訊整合，以掌握需求、提升製造技術與降低庫存。

資誠創新整合洪家頌協理認為，許多廠商為避免過大投資，以單點式智慧化方式來逐步導入，反而因前後製程未能同步考量，造成效率不彰或資源浪費，建議由企業競爭力來評估需智慧化比例，才進行對應調整。

建立數位轉型思維

台灣AWS企業服務部鍾敦負責人說明，以近來的AI浪潮為例，需有資料才能讓AI學習；廠商在數位化過程中，也需透過資料進行痛點診斷，才能評估導入的解決方案，更舉例如何判斷AI合適解決問題的「3秒規則」：一般人可在3秒內完成的事，就適合發展AI技術，背後原因在於不複雜、資料齊全、及模型特徵完整。

數位化時代掌握越多資訊者越有機會為贏家，但廠商實際進行時，上下游廠商反而容易成為斷點。淡江大學資管系蕭瑞祥教授認為，成功的數位轉型是創造多贏格局，將上下游廠商當作「使用者」，評估各使用者間角色及利基，彼此合作將蒐集來的數據轉化為有用的分析應用。

除了生產面數位化外，營運面的數位化議題近來也漸受重視，根據統計，企業約有75%的時間花在重工與溝通，若能將事務型重複性工作數位化，導入機器人流程自動化(RPA)解決方案，即可有效節省30%以上的時間。

成為有知覺的贏家

目前已有製造業導入智動化生產成功案例：

台北科技大學黃乾怡教授提供結合影像辨識技術的PCB置件機拋料率分析案例：在蒐集置件機吸取各樣電路元件錯誤，以及辨識錯誤的數據與影像後，分析可發現當元件呈現梯形或外觀異常，及料帶摺痕等情況時容易發生吸起錯誤，導致拋料率增加。

台灣微軟物聯網亞太創新中心徐千惠經理提供了食品業透過既有數位工具及開放標準，在3天即可快速建置具跨紙張、白板、前線機臺及後臺系統的品質資訊即時控管系統，並可即時監控生產現場及品質數據，節省了90%以上的導入時間。

產業進行智慧製造及數位轉型非一蹴可幾，台北市電腦公會與資誠會計師聯合事務所藉由本系列座談會建議廠商：數位轉型應由企業核心價值設定數位轉型KPI，由KPI盤點出應改善流程及合適科技工具，才能準確有效的進行產品標準化及生產智慧化。<經濟部工業局廣告>