落实科技防疫 化危机为智能制造转机
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2019年底，工研院IEKCQM(台湾制造业趋势预测模型)团队发布2020年制造业产值预测报告，指出尽管台湾制造业仍将受到全球景气扩张减缓的压力，但随着台商回流挹注生产动能，可望带动产值走扬；预估2020年制造业产值为新台币19.18万亿元，年增率1.28%。
值得一提，肇因于AI应用、各国5G陆续迈向商转，将带动周边硬件和零组件需求攀升，使电子终端产品出货的成长率由负转正，预估2020年信息电子业产值年成长率达2.74%，表现优于金属机电、化学工业等其他制造业。
但专家提醒，举凡中美、日韩等贸易纠纷未停歇，乃至英国脱欧、地缘政治冲突事件频仍，可能为国际政经局势凭添变量，视为影响2020年台湾制造业景气的潜在风险，需密切观察。如今仍在2020年的开端，就已出现了预期以外的重大风险，杀伤力更甚于中美贸易战、英国脱欧，即是新冠肺炎(COVID-19)！
突如其来的新冠肺炎，搅乱了制造业原本大有可为的新年展望。举例来说，按原本预估，2020年全球手机出货量上看14亿支，其中4亿支来自国内、10亿支来自海外；假设疫情在6月底平息，推估国内手机产能将打七折、降至2.8亿支，海外工厂虽可适时填补国内断链因素，但碍于生产力不如国内，因此产能将打八折、减至8亿支。如此将使2020年全球手机出货量降到10.8亿支，比先前预估数字掉了近23%，可能掀起涟漪效应，让半导体暨周边零组件等产业同蒙其害。
即使现今因新冠肺炎疫情延烧、处处充满负能量，但危机即是转机，台湾制造业者也许可趁此时重新思考一下，如何在全球供应链扮演更重要角色。比方说可凝聚上下游业者的共识，将工厂智能化与自动化的能量，从少数厂区扩散至整体价值链，使台湾制造业得以练就更坚强体质，从容应对全球的竞争。
师法灯塔工厂，具体展现4IR价值
谈及工厂智能化和自动化，大家都会以「工业4.0」为追求目标。至于象徵第四次工业革命(4IR)的智能制造，究竟如何落实，则需要由一些领头羊带头示范；近年由麦肯锡(McKinsey & Company)、世界经济论坛(WEF)联手评选出来的「灯塔工厂」(Lighthouse)，表彰企业率先大规模运用先进技术、创新管理方式，打造出拥有显着经济效益的工厂，可谓智能制造的标竿。
若说制造业者想趁着现在，加速推动厂区的自动化、数码化与智能化，他们所能借镜参考的最佳典范，无疑就是灯塔工厂。
而就在2020年2月，麦肯锡公布最新的灯塔工厂入选名单，截至目前累积达44家，其中12家落在新冠肺炎疫情重灾区的国内，这12家企业中已有7家打通了端到端全价值链，能够善用数码科技，按需批量生产定制化产品，同时与供应商实时共享数据，快速因应市场需求变迁，故对抗疫情逆境的能力比一般工厂来得强。
在表彰灯塔工厂的同时，麦肯锡与WEF提出示警，有高达七成制造业者虽然尝试采用4IR技术，但迟未展现可接受的投资回报、或可衡量的改善成果，意谓仍无法有效实现大规模的制造创新，已有「永远落于灯塔工厂之后」的高度风险。具体来说，企业不宜为了4IR而4IR，应该以创造价值为唯一导向，并设法创造实际的示范案例，能从客户、产品、效益等维度出发，制定出最佳的数码化业务蓝图。
以某家获选为灯塔工厂的企业为例，已做到全厂智能化的地步，其工程师和作业员即便在同一条产线，也能「不见面生产」，同时兼顾「抗疫」与「稳产」两大目标，将疫情的冲击减至最低。究其主因，在于当前具备联网功能的产品可说愈来愈普及，因此得力于设备的智能化、开放的通讯标准，使得不管是人与人、人与物、物与物之间，皆可轻易达到互联互通；举凡此种，都足以协助制造业缩短摸索期、少走冤枉路，加速挺进智能工厂、工业4.0等目标。
藉标准化、数码化与AI，推动智能工厂转型
在此前提下，所谓灯塔工厂的从业人员，根本不需到机台旁边，就能随时掌握机台的完整数据，从而了解机台的实际运行状况，达到线上监控的妙效；更有甚者，还可透过云端与人工智能(AI)技术，帮助管理者能够因应当下内外部的情势变化，灵活调整生产与营运决策，恒常维持人员工作效率与品质的最佳化。
一家公司如果拥有一座灯塔工厂，已经算是不了起的成就；但有些公司硬是了得，已打造出不只一座的灯塔工厂，理所当然成为台湾制造业者亟欲取经的典范。毕竟随着中美贸易战、新冠肺炎等严峻考验接踵而至，制造业在思考生产基地的迁移布局过程中，已体认到智能化与自动化不只是少数产线、少数厂区的事，而必须做到滚动复制、全境扩散，既然有企业步伐走得快、已缔造多座先进工厂，代表其典范转移的能力超强，自然是值得学习仿效的教材。
譬如施耐德电机(Schneider Electric)，便是同时拥有多座灯塔工厂的企业，而该公司也曾利用公开场合，大方分享智能工厂转型的经验，强调转型并非仓促为之、须有中长期规划，首先要让旗下所有工厂与物流中心都采用同一套标准架构，如此才不会徒增管理困扰，也更能加快后续兴建新厂或新产线的脚步。
其次，当工厂架构趋于标准化时，理当能大幅降低数据收集的难度，成为推动工厂数码化的大好基础。再者则应该活用云端与AI技术，透过制程的可视化、复合式模拟，建立制程优化的模型，以增强应付混线、随时插单的定制化生产能力。
