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財經 | 商業趨勢

全球製造業都在追求AI、大數據,不適合現在的台灣!前台積電顧問:當務之急是先發展這種人才

撰文者:簡禎富
非讀BOOK 2019.01.01 14,931

最適合本土企業的智慧製造路徑:工業3.5

隨著科技的進步包括人工智慧、大數據、物聯智財保護,也加重自主研發的重要性。面對全球化的競爭與價值鏈的演進,很多新進企業和創新的商業模式不斷異軍突起,企業如何藉數位科技提升決策品質,成為卓越經營的決策型企業,將是影響公司獲利和永續成長的關鍵所在。

世界各國均提出自己的製造戰略,德國的工業4.0、美國的先進製造、中國製造2025,均在爭奪這新一代製造業的科技規格主導權、製造平台化的寡占權和先進製造業的霸權。

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人與數位決策大腦的最佳合作模式

提到工業4.0 ,其中最關鍵的兩大工具,是大數據和AI,但工業4.0 更強調,整合整個價值鏈的基礎建設,讓所有的設備,都使用同樣的通訊協定(Protocol)連在一起,也就是所謂的機聯網,甚至能往前和整個供應鏈進行機聯網,也就是和上游供應鏈整個連在一起,以達到資訊透明、即時,提高彼此的配合度,讓原材料和設備供應與需求能夠配合無間,提高彼此的營運效益。

但是機聯網只是工具目標,透過工業互聯網讓供應鏈的機台,使用可以彼此溝通的語言,讓各個環節每天產生的海量數據,能完整地保留、蒐集,並經由系統化地分析,變成有用的資訊,進而根據資訊進行聰明決策,優化資源運用組合,精準智慧生產,將企業營運的效益最大化。換言之,決策的品質和速度,才是工業4.0 的目的。

台灣應該發展「工業3.5」,作為目前的「工業3.0」和未來的「工業4.0」之間的混合策略,台灣產業應該升級轉型,但為何大多數公司無法一步到位,直接往工業4.0 邁進?

主因在於,大多數公司只是工業4.0 系統和設備的使用者,既然如此,何不等到相關系統設備更成熟再導入?工業3.5這個概念,就像人和智慧機械,搭配數位決策大腦合作的鋼鐵人。機器人取代人的工作,鋼鐵人強化人的機能,以及決策管理能力。更何況,台灣地小人稠,導入更多無人化的系統,只會加速貧富差距和社會不安。

當務之急,還是先發展能善用智慧製造系統的人才和能力,也就是另闢蹊徑,先在既有的製造系統環境下,把握目前產業結構轉換的空檔,達成或局部達到工業4.0 三大願景:大數據分析、價值鏈整合和彈性決策能力。這些都是台灣企業,能在既有基礎和管理優勢上提升的。

而且,工業3.5 更符合台灣產業結構,實現的速度也比工業4.0 快,台灣企業就可以提前「收割」,產業結構升級轉換的利益,並再拉開與新興國家的差距,還可以把台灣產業升級經驗,以及「鋼鐵人」的解決方案,賣給新南向國家地區,擴大台灣製造的影響力。

將管理財數位化,解決人才斷層、企業接班問題

製造是台灣經濟奇蹟的關鍵之一,不管是根留台的製造業或是海外台商,能在激烈競爭中存活的企業,多半都是賺「管理財」。然而,這些企業執行少量多樣生產的彈性決策、供應鏈管理與快速量產效率,靠的是勤奮聰明的「人」而非「電腦」,尤其是許多隱形冠軍內部,擁有所屬產業的領域專家和老師傅。

然而,台灣製造的相對優勢,正快速消失之中。這些隨著台灣經濟起飛逐步成長的本土人才,以及帶回技術和外商經驗的海歸專家,陸續退休、離職,許多內隱的管理知識和製造智慧,將一起流失;而國際大廠透過工業4.0推動製造平台化,並縮短供應鏈強化產業生態系統的掌控,並從中積極吸納製造端知識。如果,企業主現在不將自身的製造優勢及管理經驗,數位化並整合,曾經擁有的核心競爭能力,未來就會落入別人手中。

其中,決策是領導的核心、企業經營管理最具挑戰的工作,也是判斷系統是否具備「智能化」的主要特徵。大數據時代,企業營運環境快速變動,決策過程中的不確定性、時效性、風險、預期結果和執行的變異等因素,組合的複雜程度百倍於以往,企業已難只仰賴領導者和高階主管,憑藉經驗和直覺判斷,做出英明的決策。

台積電是全球智慧製造的標竿,「台積電之道」(TSMC Way, Shih et al., 2009)更被收錄在哈佛大學商學個案。台積電前董事長張忠謀,在接受《天下雜誌》專訪時,曾經秀出3個他最看重的數字當中,「很少人知道」的12吋晶圓單價。讓人訝異的是,從2007年至今,線圖有一半時間是往上的。

前董事長張忠謀接受《天下》專訪時表示,員工工時縮短、但效率提高的原因,就是利用最新的大數據分析技術,讓工程師把時間,花在較具附加價值的分析、判斷,而不是知識金字塔中最低階的資料蒐集工作。

他指出過去,工程師花很多時間蒐集資訊、向上傳遞,才能做出決策。現在智能化工作可以降低重複的工作量,甚至限制員工加班時數,卻不影響先進製程進度,甚至提高效率的重要原因,就是每個工程師都可以迅速做出決策。

台積電官網上寫著:「台積公司憑著敏捷與智慧生產,持續推動卓越製造。台積公司的敏捷製造整合了供需模型、精實的在製品管理、派工與排程,以提供快速產能提升、較短的製程週期、穩定的生產和準時交貨。這套系統也提供了高度彈性,以快速支援客戶的緊急需求。

「台積公司也引進物聯網、智慧化行動裝置和移動式機器人。這些新的應用強化了資料蒐集、良率追蹤、流程效率和物料傳送,以持續精進工廠的生產效率。為落實卓越製造的承諾,台積公司更進一步將自動化生產製造系統結合機器學習技術。機器學習技術

將工廠的生產模式,從「自動化」革新為「智能化」,廣泛地應用在排程與派工、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制、品質防禦以及機器人控制等方面,從而有效提升生產效率、彈性和品質,同時最大化成本效益,並加速全面創新。」

三段的描述正蘊藏邁向工業4.0智慧製造與聰明生產的關鍵,來自持續逾20年不斷運用工程資料分析、資料挖礦、大數據與人工智慧等工具,優化關鍵決策,有效提升經營效益。

書籍介紹_工業3.5:台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略

作者: 簡禎富
出版社:天下雜誌
出版日期:2019/01/04

作者簡介
簡禎富

國立清華大學工業工程暨電機工程雙學位學士,威斯康辛大學麥迪遜分校決策科學與作業研究博士、加州大學柏克萊分校傅爾布萊特學者;現為清華講座教授暨美光講座教授,科技部人工智慧製造系統研究中心主任、工業工程與管理學門召集人。曾任國立清華大學主任祕書、首任產學合作執行長、科學園區固本精進計畫推動辦公室總主持人、台積電工業工程處副處長(於2005年至2008期間借調三年),台積電、聯發科、台達電、友達光電顧問。

創設決策分析研究室與紫軾書院,發表超過170篇學術期刊論文,取得20項智慧製造國際發明專利,著有《決策分析與管理》、《資料挖礦與大數據分析》及台積電、聯發科、創意電子、晶元等哈佛商學個案,主編《半導體製造技術與管理》、《固本科園台灣精進》等書。

更榮獲行政院傑出科技貢獻獎、國家品質獎、科技部三次傑出研究獎、經濟部大學產業經濟貢獻獎、教育部產學合作研究獎、科技管理學會院士、工業工程會士、東元獎及兩次《IEEE Transactions》論文獎等學術殊榮。

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