TCA邀产学破解智能制造迷思

台北市电脑公会与资诚联合会计师事务所，日前合办三场智能制造数码转型系列讲座。

2018年随着AI技术议题、大数据数据探勘与分析技术成熟，相关智能制造解决方案更受到产业关注。然而，先不论隔行如隔山的产业know-how与制程，制造业本身在全球分工下就有OEM、ODM与OBM不同业态，更使企业对建置智能工厂核心价值难以定义。根据工研院107年机械产业专业人才培训调查：虽有30%的厂商选择不导入智能制造，但更多数厂商是已着手导入智能制造，却仍不清楚核心观念为何。

智能制造是数码转型的一部分，台北市电脑公会为使厂商了解数码转型的成功关键，及建立合适的数码转型蓝图，与资诚联合会计师事务所(PｗC Taiwan)于10月合办三场智能制造数码转型系列讲座，邀请AWS、IBM、及微软分享智能制造导入案例，与台北科技大学与淡江大学的学界专家共同探讨制造业数码转型中的常见议题。

破解智能制造迷思

资诚企管顾问金升圆协理指出，近年来虽有很多企业投资庞大经费导入智能制造解决方案却未有效益，主因在于忽略企业营运基本议题：用股东角度看制造管理问题，导致未能解决对的问题，只是单纯引进技术。

台湾IBM全球企业谘询服务事业群陈世祥副总经理指出，全球制造业的挑战将从「少样多量」演变至「多样多量」，台湾制造业若不想被短链效应排除在外，不能只想降低成本，必须同时考量销售、营运、及生产三个面向，进行垂直与水平的信息整合，以掌握需求、提升制造技术与降低库存。

资诚创新整合洪家颂协理认为，许多厂商为避免过大投资，以单点式智能化方式来逐步导入，反而因前后制程未能同步考量，造成效率不彰或资源浪费，建议由企业竞争力来评估需智能化比例，才进行对应调整。

建立数码转型思维

台湾AWS企业服务部锺敦负责人说明，以近来的AI浪潮为例，需有数据才能让AI学习；厂商在数码化过程中，也需透过数据进行痛点诊断，才能评估导入的解决方案，更举例如何判断AI合适解决问题的「3秒规则」：一般人可在3秒内完成的事，就适合发展AI技术，背后原因在于不复杂、数据齐全、及模型特徵完整。

数码化时代掌握越多信息者越有机会为赢家，但厂商实际进行时，上下游厂商反而容易成为断点。淡江大学资管系萧瑞祥教授认为，成功的数码转型是创造多赢格局，将上下游厂商当作「使用者」，评估各使用者间角色及利基，彼此合作将蒐集来的数据转化为有用的分析应用。

除了生产面数码化外，营运面的数码化议题近来也渐受重视，根据统计，企业约有75%的时间花在重工与沟通，若能将事务型重复性工作数码化，导入机器人流程自动化(RPA)解决方案，即可有效节省30%以上的时间。

成为有知觉的赢家

目前已有制造业导入智动化生产成功案例：

台北科技大学黄乾怡教授提供结合影像识别技术的PCB置件机抛料率分析案例：在蒐集置件机吸取各样电路元件错误，以及识别错误的数据与影像后，分析可发现当元件呈现梯形或外观异常，及料带摺痕等情况时容易发生吸起错误，导致抛料率增加。

台湾微软物联网亚太创新中心徐千惠经理提供了食品业透过既有数码工具及开放标准，在3天即可快速建置具跨纸张、白板、前线机台及后台系统的品质信息实时控管系统，并可实时监控生产现场及品质数据，节省了90%以上的导入时间。

产业进行智能制造及数码转型非一蹴可几，台北市电脑公会与资诚会计师联合事务所藉由本系列座谈会建议厂商：数码转型应由企业核心价值设定数码转型KPI，由KPI盘点出应改善流程及合适科技工具，才能准确有效的进行产品标准化及生产智能化。<经济部工业局广告>