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2021智慧製造大調查(上):製造業漸進式推動智慧化 科技製造業積極程度仍領先

DIGITIMES與國立清華大學智慧製造與循環經濟研究中心、逢甲大學台灣智慧製造創新營運中心、大同大學、智炬科技共同合作,延續2020年所進行的智慧製造調查,於2021年2月18日~4月6日期間,針對台灣製造產業進行智慧化程度現況調查,相關成果將作為產業分析、內容報導、研討會設計、政府政策擬定等依據。

本次調查對象為2021年1月25日時間點上,於中華民國境內設立或登記工廠,從業人數需大於100人,且工廠符合「工廠管理輔導法」者。答卷者為該企業之IT、自動化、企業維運等相關部門主管,或相關智慧化導入專案負責人,以填寫線上問卷或回寄紙本問卷方式進行,並透過電訪加速協助受訪者完成問卷調查。

調查問卷架構分為「公司基本資料」、「營運狀況」、「自動化與智慧化程度」、「熱門科技採用意願」、「障礙、效益與資源」等5大架構。本調查以工廠位於台灣且員工數超過100的企業為母體,並分類為5種製造業次分類,類別及樣本佔比分別是金屬機電製造業(36.4%)、民生製造業(27.0%)、生醫化學製造業(13.9%)、科技製造業-上游(14.7%)、科技製造業-下游(8.1%),共回收627份樣本。

本次受訪企業主要分布於台灣西部,北北基佔14%,桃竹苗29%,中彰投22%,雲嘉南17%,高屏15%,宜花東、其他或未提供企業所在地的受訪者約佔3%。6成左右受訪企業資本額小於新台幣10億元,50億元以上規模的企業僅佔不到1成。

受訪企業中,約有3分之1業者的過去一年營收(2020年營收)未滿20億元。300億元以上企業約5%。依序將營收調查問項指數化,檢視各產業營收指數(回答「不清楚」者以0分計,「小於1億元」得1分、「1~10億元」得2分,依序依各受訪者回答給予對應分數,並計算各產業平均得分),可發現科技製造業-上游及科技製造業-下游的營收指數明顯大於生醫化學製造業、金屬機電製造業及民生製造業。民生製造業則位居5大產業類別中營收最低。換言之,科技製造業上、下游營收係製造業中營收比較高的產業類別。

智慧化需求雖仍成長 投資卻見放緩

針對智慧化投資,45%的受訪企業表示,過去一年投資於智慧化項目的金額較前一年增加,僅有少數8.5%企業回答減少,另有34%企業投資金額持平。此處可以觀察到製造業普遍認為自己的投資有增加,反映出其主觀意識認為智慧化需求仍在增加。但企業的智慧化投資金額實際上真的有增加嗎?從調查結果來看,各受訪企業過去一年在智慧化項目的投資金額並不高,比例最高的兩個區間分別為小於新台幣100萬元與100萬~500萬元,分別為27%與24%;而500萬~1,000萬元與1,000萬~5,000萬元則各為10%與11%。換言之,七成左右企業的投資金額低於5,000萬元,推測製造業仍偏好逐步漸進式推動智慧化項目。此外,扣除掉回答不清楚的22%,等於大約有3分之1的業者(34.2%)回答智慧化投資金額在100萬元以下,這跟2020年的21%比起來,似乎趨於保守。整體而言,企業固然在主觀上認為智慧化需求存在,也願意增加投資,但是實際投入的金額卻未見成長。

將智慧化投資金額指數化(回答「不清楚」者以0分計,「小於100萬元」得1分、「100萬元~500萬元」得2分,依序依各受訪者回答給予對應分數,並計算平均得分),再將營收數字與智慧化投資金額指教進行交叉比較。前一年營收低於1億元的企業2021年的智慧化投資指數從2020年的1.2上升至1.3。然而營收金額達100億以上、未滿300億元的企業,則從3.2下滑至2.7,營收300億元以上企業則維持在3.3,可見企業營收多寡與智慧化投資金額之間具有相當程度關聯性,營收愈高投入智慧化投資的金額就愈高。此外,營收金額較低且過去智慧化投資較低的企業逐漸願意投入智慧化投資,或許可以解釋為COVID-19疫情衝擊下,小規模企業亦開始願意嘗試轉型。另一方面,原本已導入智慧化項目的高營收企業卻出現投資降低的情況,推測是企業對於疫情的未來感到不確定,僅願意維持較低限度的投資項目,不再擴大投資規模。

再從個別產業來看,金屬機電製造業、民生製造業100萬元以下的投資金額為最多,與其他產業相比1,000萬元以上的智慧投資比例略顯偏低。生醫化學製造業以100萬~500萬元為比例最高的投資區間。科技製造業-上游與下游各有不少業者投資金額是落在500萬~1,000萬元,或1,000萬~5,000萬元,可以明確看到,科技製造業仍是較為積極投入智慧化項目的產業類別。

本次調查結果與2020年相比,製造業的整體智慧化需求仍處於成長狀態,但多數企業偏好漸進式推動。過去智慧化投資較低的製造業逐漸願意嘗試,但導入程度較高的企業卻出現投資放緩的現象。

銜接串連OT自動化與IT營運整合的智慧化應用尚待加強

進一步深入檢視工廠智慧化導入情形,本調查根據ISA-95標準,引用工廠自動化5個層次進行調查。分別是ISA-95 layer1、2的感測與控制、layer3的製造管理、layer4的生產計畫與運籌管理、layer5的產品生命週期與資源規劃。

在ISA-95 layer1、2層次中,從機台設備自動化控制、生產設備聯網與資料獲取、設備故障預測與預測性維護等3項目進行導入程度調查。Layer1、2層次的機台設備的自動化控制,主要是透過可程式化邏輯控制器(PLC)等控制系統達成機台自動化。生產設備連網與資料獲取,則搭配感測器與聯網模組,將運轉資料回傳,提供後端決策系統做判斷。設備故障預測與預測性維護,代表方案中涵蓋數據分析甚至具備ML模型,來偵測潛在的故障因素或預先提醒設備維護。

調查結果發現,機台設備自動化控制相對來說已經有比較多業者導入,佔整體72%。但計畫2年內導入、或2~5年內導入的業者不多,推測機台設備自動化屬工廠自動化項目中最為基礎型項目,已進入成長放緩階段。生產設備聯網與資料獲取的相關自動化方案則有54%的業者已導入,計畫2年內導入、或2~5年內導入的業者亦不多,反而是無計畫導入的業者接近整體的4分之1,略呈現兩極化現象。另一方面設備故障預測與預測性維護的已導入比重較低,僅33%,低於無計畫導入的35%。但有稍微較多的廠商有導入的規劃,5年內計畫導入比例約15%。

ISA-95 layer3則包含工廠自動化系統、工程﹧製造資料分析系統、及品質檢測、瑕疵檢測等項目。工廠自動化系統已導入率43%,與2020年調查的比率相同。工程﹧製造資料分析系統已導入率38%,較2020年微幅增加1%。品質檢測、瑕疵檢測不管是在2020年或2021年調查中都是layer3當中最高的,2021年已導入率較2020年增加2個百分點,達46%。推測因這類智慧應用中較為單純且效果立竿見影,因此業者導入意願較高。

ISA-95 layer4中,從生產排程自動化、全面資源管理、協同供應鏈管理、倉儲庫存管理自動化等4項目來觀察業者的導入情形。layer 4是layer3的延伸,例如要做到排程自動化,則須整合業務行銷端的資訊,才能藉由預測需求來進行排程。另一方面則需整合倉儲自動化,來掌握備料狀況及庫存量。調查中可發現,layer3的工廠自動化系統已導入率是43%,但layer4的生產排程自動化已導入率卻只有33%,顯示仍有進步空間;layer3的工程/製造資料分析系統已導入率38%,但數據分析後進行的layer4全面資源管理則僅剩25%已導入率、協同供應鏈管理已導入率亦為25%、倉儲庫存管理自動化已導入率31%。本調查亦觀察到,回答兩年內要導入的廠商比重並不高,這代表在工廠OT端較為高層次的智慧製造應用項目仍有許多推廣的空間。

在ISA-95 layer5層級,從企業資源整合、客戶管理與市場預測自動化、市場預測與商業分析、產品生命週期管理等4個項目來探討智慧化導入程度。其中以企業資源整合,如ERP的已導入率最高,達93%,與2020年調查的85%相比,再提升8個百分點,製造業管理高層對於智慧化管理工具其實並不陌生。然而,客戶管理與市場預測自動化、市場預測與商業分析、產品生命週期管理等項目的導入率仍屬低,且與2020年調查結果差距不大,導入情形呈現停滯。

將工廠智慧化的5層次予以指數化,檢視製造業的整體導入情況(將回答「無計畫」給予1分、「評估中,但尚無明確時程」給予2分、依序將受訪者回答予以指數化,並計算平均指數)。可以看出最高值及次高值分別落在代表工廠OT端的基礎智慧解決方案ISA-95 layer1、2,及透過IT系統整合企業營運規劃的ISA-95 layer5。而銜接OT與IT兩端的的layer3及layer4則是目前尚待強化的環節。

此外,延續2020年調查,我們觀察到製造業仍是較為重視提升營運效能的項目,如機台設備自動化、生產設備聯網等;而優化客戶體驗面向的項目,如客戶管理、市場預測、產品生命週期管理等,則為較不受到明顯重視的項目。

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