生產一個客製化的產品,需要多久時間?答案是58秒。這並非未來,在工業4.0的時代,是現在進行式。2013年德國《高技術戰略2020》十大未來專案納入工業4.0項目,投資金額高達2億歐元,提升製造業電腦化、智慧化,至今5年,從概念到實踐,領頭企業腳步飛快,透過虛實整合、數據分析使用者(消費者)決定生產方向、服務內容、創新商業模式。
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工業4.0大全:從淺到深一篇搞懂它!

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行事曆icon 2022/08/12
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生產一個客製化的產品,需要多久時間?答案是58秒。

這並非未來,在工業4.0的時代,是現在進行式。2013年德國《高技術戰略2020》十大未來專案納入工業4.0項目,投資金額高達2億歐元,提升製造業電腦化、智慧化,至今5年,從概念到實踐,領頭企業腳步飛快,透過虛實整合、數據分析使用者(消費者)決定生產方向、服務內容、創新商業模式。

工業4.0的目標,並非創造新穎的製造技術,而是整合現有的製造資源、銷售流程、大數據,建立能夠快速反應市場需求、精準生產、減少成本浪費、跨領域合作的製造產業。

SAP物聯網資深副總裁凱瑟(Thomas Kaiser),接受天下雜誌訪問時表示:「技術和製造不再是重點,產品只是載具,重點是隨產品而來的服務。這是商業思惟和商業模式的深度改變。」

未來,商業模式不是由生產者驅動,而是從買方出發,驅動研發、供應鏈、整個生產系統與服務。改變的速度很快,跟得上腳步,就能掌握風口。


何謂工業4.0?

工業4.0英文為:Industry 4.0,意思是「第四次工業革命」。綜觀工業歷史,從工業1.0使用蒸氣為動力,出現機械代替勞力;工業2.0以電氣為主要動力,進入電氣化時代;工業3.0以電腦協助人力製造,進入數位控制時代;到了工業4.0,則是以「智慧製造」為革命重點。

「智慧製造」是將物聯網、數位化工廠、雲端服務、通訊等技術緊密扣合,創造虛實整合的製造產業,徹底改變一直以來的製造思維。工業4.0的價值是利用物聯網、感測技術技術連結萬物,機械與機械、機械與人之間可以相互溝通,將傳統生產方式轉為高度客製化、智慧化、服務化的商業模式,可以快速製造少量多項的產品,因應快速變化的市場。

除了製造智慧化,過程中電腦也可記錄各種數據,成為重要的資訊資料庫,藉由大數據分析優化製造與服務流程,幫助企業創造巨大的競爭力。Google、亞馬遜等網路巨頭,皆擅長利用巨量數據分析,提供消費者更好的服務體驗,甚至和西門子(Siemens)等專業智慧型技術企業進行跨領域結合,開創工業4.0領先趨勢。

整體而言,工業4.0是連結虛擬與現實的橋樑,讓製造過程高度智慧化,逐漸成為製造主流。


工業4.0與過去工業發展的差別?

在過去傳統工業1.0-3.0的時代,是以大量製造降低成本,再大量販售的商業思維,然而隨著網路技術發展浪潮,資訊快速流通,市場追求新穎、獨特的產品,傳統大量製造模式已不一定適用,加上人力成本日漸高漲,對企業來說是龐大的負擔。而工業4.0結合網路與機械,生產快速、產品多樣化,讓企業降低製造成本、提升競爭力,才能因應多變的市場需求。


工業4.0影響了什麼?

工業3.0時代,廣泛應用電子與信息技術、資料庫系統、模具,讓製造過程自動化,設計、製造、組裝、分析都在電腦系統中完成,大幅度提高研發效率,降低生產成本。以工業3.0電子信息化為基礎,連結與優化是工業4.0的核心精神。

連結製造相關元素,進行優化,大量運用自動化機器人、物聯網感測、供應鏈互聯、銷售及生產大數據分析,人機協作優化生產流程,提升生產力及品質,以增進企業競爭力與獲利,達到單一批量只有一件也可生產的客製化目標,進而提高消費者的互動黏著度。

例如,過去知名運動品牌如NIKE、PUMA等,一向是以替運動明星開發專屬商品,拉抬品牌知名度,然而,2012年NIKE推出客製化運動用品服務,消費者可上網選擇自己喜歡的鞋子材質、顏色、花樣等,鞋子就會送到家中。就是工業4.0實踐高度客製化很好的例子。


工業4.0分為三大項目:

智慧工廠:研究生產系統及過程智慧化,以網路連結生產設施,人機協作、提高效能。智慧工廠最重要的目標,是「批量一件也可以做」的高度客製化需求,要達到此目標,仰賴邊際運算、人工智慧、數據分析、感測系統等技術,例如ERP、MES等系統架構,結合網路連結機械設備與人力,並配合人工智慧、邊際運算與數據分析輔助,讓製造流程最優化,將傳統工廠從「自動化」中數位轉型。

智慧生產:智慧製造指的是應用網路、感測等技術,分析數據後建立一個從原物料、產品製造、企業經營、包裝配送等自動化供應鏈。讓企業提升整體生產物流管理、人機互動以及3D技術的生產應用能力。此項目特別注重中小企業,讓中小企業從智慧生產技術中受益,進一步成為工業生產技術的創造者和供應者。

智慧物流:智慧物流,指的是以資訊技術為基礎,在物流過程中的運輸、倉儲、包裝、搬運、加工、配送等環節,建立感測系統,分析資訊、即時調整,也通過網際網路、物聯網、物流網,整合物流資源,充分發揮現有物流資源供應方的效率,不僅降低成本,也讓買方能夠即時獲得訂購商品,符合網路發展浪潮,讓物流業自動化、網路化、可視化、即時化,實現物流規整智慧、發現智慧、創新智慧和系統智慧的目標,有利於降低物流成本、控制風險,進而達到提高環保效益與配送效率的效果。


工業4.0所需要的技術基礎

發展工業4.0,轉型智慧製造,需要以下三大基礎:

一、物聯網(網際網路)

自動化系統必須透過RFID辨識技術、紅外線感應、光線掃描、定位系統等技術,連結所有物品,讓彼此之間訊息能夠交流,建立智慧識別、定位管理的工作系統。

物聯網技術已受到國際間高度關注。美國將此列為經濟與國安的關鍵,規劃以物聯網、雲端運算為核心的「智慧地球」計劃,受到政府大力支持。在台灣,物聯網逐漸應用在產品製造、節能減碳、品質管理等面向,例如設備監控、原料庫存等領域,都得到良好的效果。

二、雲端運算

雲端運算是一種可以隨時隨地配置資源的公共空間,能夠以最低成本管理、使用,大致分為三類:公共雲、私有雲、混合雲。

目前在工業設計、工業模擬、線上軟體、數據中心等需要大量運算能力的領域,有很好的應用機會,例如模擬汽車碰撞、虛擬裝潢等,企業不用購買昂貴的軟體,只需要支付平台商服務費用,即可使用如CAD、CRM等軟體,替企業節省可觀的成本。

三、大數據

隨著科技發展,數據資料量呈現爆炸性成長,電腦的處理能力也遠超過人類所及,因此大數據成為產業發展的顯學。數位化的時代,人的一舉一動都會留下數據,因此從數據中可以窺見人類行為模式,從中找出市場需求,成為企業未來提高競爭力、創新力與盈餘的關鍵。

不只是企業重視數據分析,政府也同樣明白其重要性,例如美國政府編列預算,以適當的政策協助產業發展Big Table、商業智能、雲計算、Cassandra、數據倉庫、數據集市、分散式系統、Dynamo、GFS、Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元數據、非關係型資料庫、關係型資料庫、R語言、結構化數據、非結構化數據、半結構化數據、SQL、流處理器、可視化技術等大數據分析技術。

而在這一波工業4.0的浪潮下,企業與政府正共同努力,持續朝數位轉型的方向前進。結合物聯網、機器人、感測技術、數據分析的智慧工廠一一成立,延伸到「智慧物流」、「智慧服務」,帶動產業升級。

未來,企業在AI人工智慧、邊際運算與數據分析的輔助下,整合資訊、優化供應鏈、跨產業合作創新,提供消費者更好的體驗,也擴大產業市場,預計到2020年,智慧製造的整體市場規模將會超過 3,200 億美元,尤其是工廠數位化、用戶體驗、人工智慧,將是最被重視的要素。


工業4.0應用,如何改變你我生活?

「SoLoMo」,意指Society(社會的)、Local(在地的)、Mobile(移動的),整合虛實信息,提升產品價值,就是工業4.0的產業模式。例如:生產老人防走失器,透過互聯網的平臺,可以遠端定位和觀察使用者動態;或是將住家與工廠的監控系統與手機相結合,從手機上就能實時收看所有監視器情況等,都是很好的應用實例。

再以自動化工具機工廠為例,傳統製造流程裡,工程師先藉由電腦輔助編寫程式,傳送到製造工具機,工具機便開始作業,但若是過程中出現故障,必須依靠人力排除才能繼續作業,無形中浪費許多人力與時間成本。而在智慧工廠中,透過雲端系統、資訊分析,可以即時偵測刀具的破損及負載異常,提早發現問題、及早排除,剩下維修的時間、金錢與人工成本;也能在工作人員設定好排程後自動開始作業,透過溫度的系統監控品質、縮小誤差,提升產品的精確度。

但是,有些工廠雖然已有機械自動化設備,但是距離工業4.0,仍有一段差距。原因在於,工業4.0的重點是強調人與機械的溝通、機械與機械之間的智慧結合,創造智慧化的生產鏈,而非只是用機械取代部分勞力,若生產流程無法因為機械設備的輔助而變得更靈活、快速、有彈性、並收集相關資訊,那並非工業4.0的價值。

例如,由機械手臂取代某生產線上的裝配勞力,但若因市場需求而擴張、縮減或更換製程,機械手臂必須能即時切換且不影響交期,才是工業4.0成為未來趨勢的原因。

另外,機械功能的多樣發展,也是工業4.0的重點之一。機器人可依照需求擁有視覺(攝影)判別功能,可判讀顏色、形狀、位置等資訊,加上手眼整合、連結物聯網、感測器,就能精確完成裝配揀選的工作,對於3C產業、加工或食品業來說,是提升競爭力的方式之一。

人機互動的安全,也是工業4.0所重視的價值,其安全措施包括碰觸即停、發出聲響警戒、讓工作人員及時動作調控等。在機器人中安裝感測器,偵測工作中的異樣,並將資訊回傳至雲端,預防故障,使人機工作可以更有保障。


工業4.0如何帶動企業成長?

未來市場會變成什麼樣子?根據統計,2025年,全球75%的勞動力是千禧世代,人口老化加上少子化,所以勞動力減少,而製造數位化有助於千禧世代投入,機械人也可以替代部分人力,人力短缺的問題就可以得到解決。

另外,在全球化的影響下,預估2030年企業產品出口量會是目前的3倍,開發中國家甚至成長4倍,科技就是幕後推手,自動化系統、智慧工廠有助於降低跨國貿易與製造流程管理的挑戰。

智慧工廠是趨勢,包含幾個特點:

感應器會裝設在工廠內所有設備、物料、半成品、成品中,除了監控生產過程,也可以記錄所有數據,加以分析,藉以提升生產品質使消費者產生信賴感。

大量使用機器人自動化生產,結合IT進行即時品質監控取代傳統人力監控,減少人力成本、提高效能、穩定品質。

全面自動量測(AOI、ATE、機器手臂等)進行細微的校準調整,也可以因應訂單的改變即時製造產品。

利用現場監控系統,採集大量生產設備及產品資料,傳送到雲端伺服器,透過Big Data分析,提高決策的正確度。

累積大量消費者數據,分析瞭解客戶習性、預測客戶需求,商業模式從B2C走向以客戶需求為起點 ,「多樣少量」C2B的客製化生產與銷售,讓客戶回流。

市場瞬息萬變,智慧工廠讓企業能夠快速應變、滿足市場需求,以日漸優異的資訊科技、雲端營運管理技術,改變傳統商業模式思維,提升競爭力與市佔率。

工業4.0的發展影響是長遠的,為因應快速變化的市場,許多企業選擇將製造工廠設置在靠近客戶的地方,可以挖掘更多需求,即時作出反應、提供客戶所需要的服務。因市場對生產線的彈性需求大增,如何讓機器人工作流程更加順暢、快速是企業在轉型智慧工廠時,必須思考的問題。

另一方面,智慧工廠可以24小時持續運作,大幅降低製造成本、取代廉價勞力,加上感應器可以在過程中收集大量數據,透過演算法分析可以大幅優化流程,提升生產效率。加上物聯網讓企業重新思考工廠設備之間的架構,企業如鴻海、甲骨文、西門子等國際知名大廠些在積極佈局,全力發展工業機器人、自動化,以及智慧工廠。

總結工業4.0帶來的影響,對亞洲地區而言,過去低價的人口紅利已漸漸失去,傳統壓低人力成本的製造思維已不適用,必須尋求其他替代方案,建立更有效率的生產方式,來承接需求多樣的訂單,因此機器人、自動化生產、智慧工廠逐漸蓬勃發展,出現各種創新的應用模式。


半導體產業如何轉型工業4.0思維?

工業4.0是高科技與通訊技術的結合,讓生產部門得以拓展,回應日漸複雜的市場需求,因此相關的技術與設備就非常重要。大多數的半導體企業,都有潛力轉化為自動化工廠,或是透過加裝簡單的設備就能建立自動化系統。但是,半導體企業若只是延伸其感測器與其它半導體元件的範圍是不夠的,現有產品的範圍必須要以通訊和低功率微處理器技術予以擴展。

另一個轉型關鍵,就是必須具備新思維。維持硬體利潤越來越困難,企業要思考的是,如何創造其他優勢賺取利潤?麥肯錫管理公司提出有助於硬體公司轉型軟體思維的建議:

高階領導人必須將企業轉型納入營運策略中,帶領團隊制定完整計畫。軟硬體團隊必須溝通協調,對於目標、時間表、須具備什麼功能等等事項有共識,了解彼此的進展。

發揮硬體優勢與軟體價值,認清現有的優勢與危機,例如忠誠的客戶、專利技術、品牌形象尚未建立等等,從中挖掘新的價值或制定新的定價策略,例如:使用固定訂閱服務,定期向客戶收取費用,無論他們使用軟體多久或接受升級等,並提供吸引客戶的誘因,引導客戶購買。

招募不同領域的人才。聘用不同領域、經驗豐富的領導人,結合其他產業的專長技術,較有機會創造出獨特的優勢。要轉型成功,公司必須要調整組織架構,而不是期待員工們改變工作方式 。


台灣可以轉型工業4.0的優勢與劣勢

各國皆大力發展工業4.0,台灣也無法置身事外。

以美國為例,傳統美國製造業,為追求利潤壓低成本,長期將製造廠外移,因此國內少了許多就業機會,2008爆發金融海嘯,凸顯虛擬經濟與實體經濟脫節的嚴重性,今年美國政府大力推動製造業回流,獎勵企業在國內設廠,增加就業機會、改善經濟狀況,調整產業結構提高製造業比例,政策鼓勵加上開發中國家人力成本上漲,近年的確有相當多的企業製造回流,也堆動產業創新。

具體的政策如,前總統歐巴馬於2011年宣布的「先進製造夥伴計畫」,包含:

增強企業在地製造能力。

縮短開發到應用的時間。

開發智慧機器人。

研發創新材料,降低能源消耗。

以上政策發展方向,為美國工業4.0奠下基礎,建立符合環保趨勢與高效率的製造系統。而在人才培育部分,政府鼓勵各地發展在地化生產創新,與相關學術單位共同合作,培養出產業所需之人才與技術。

再觀察比鄰的中國,數十年的爆炸式發展,中國將人口紅利發揮的很好,已具備完整的工業製造系統,然而過去以代工為主的商業模式,處於中後段的產業鏈流程,利潤與技術較低,市場很容易被其他崛起的新興國家取代,加上資源消耗巨大與污染問題,中國必須發展工業4.0力求轉型、突破困境。

因此,政府推動「中國製造2025」計畫,結合民間力量,目標在未來十年間,掌握智慧製造的關鍵技術、結合網路與智慧製造系統,推動產業數位化。中國有許多工廠還停留在工業2.0階段,政府便會協助其利用網路連結整合機械與資源,提升服務體驗,朝工業4.0前進。

例如,生產農業機械的雷沃重工,藉由遠端監控系統,可以即時掌握產品製造運作的狀態與品質,預防問題產生,消費者也能拿到品質更好的產品,提升消費體驗並縮減維修與售後服務成本。

中國在高科技產業人才豐富,是唯一擁有所有工業類別人才的國家,也是全球最大的需求市場,具有大量生產的能力,成為發展工業4.0的優勢。

台灣在工業4.0的發展上起步較晚,大型企業正在急起直追,中小型企業則還在摸索中,政府該如何聯合民間力量,協助企業(尤其是中小型企業)發展工業4.0製造模式,十分重要。

例如,建立產、關、學溝通橋樑,針對工業4.0討論出明確的概念定義與轉型做法,讓業界有標準依循。目前,經濟部設立工業4.0推動辦公室,加強策略研究與企業輔導等作業,企業也須配合改造思維,承擔一定程度的改變風險。

我國製造業面臨市場型態改變,及資源有限與高齡化/少子化等內在問題,經濟部工業局於2014年10月16日推出「生產力4.0計畫」,以中小企業為主要對象,鎖定智慧製造、智慧服務與智慧農業等三大應用 ,大量使用機器人生產加入工業4.0概念及物聯網技術,提升自動化生產流程,並結合雲端運算,將資訊即時分析處理。

除生產流程優化,政府也聯合宏碁、 聯發科、研華等國內 30 多家廠商,簽署合作備忘錄,共同成立物聯網產業發展中心,聚焦於製造、醫療、 居家、智慧零售及公共服務等五大產業。

包括製造業、服務業、科技業等產業,將物聯網技術導入後,企業可對搜集到的龐大的資訊,進行大數據(Big Data)分析,優化製造與服務流程,提升消費者體驗,進而拉抬競爭力。

「生產力4.0計畫」十年為一期,整合國內代工製造、精實管理與智慧機械及資通訊優勢,運用物聯網、智慧機器人及大數據分析等技術,使產業邁入工業4.0。目標是十年內可讓一個人領兩份薪水、完成三份工作。

2016年新政府上任,將「生產力4.0發展方案」,聚焦納入「智慧機械」、「亞洲‧矽谷」 及「新農業」等政策推動工業4.0,希望透過推動生產自動化、智慧化,減緩因少子化而導致勞動人口結構減少的隱憂、大幅提高生產力、創造產業成長動能,作為未來航太、精密機械、醫療及醫材等專業領域的發展基礎。


工業4.0人才培育政府怎麼做?

人才是產業發展的基石,面對工業4.0趨勢,不僅企業思考人才需求,政府也愈發重視。因應工業4.0浪潮,業界需要的以不僅是機械操作者,而是需要「控制者」和「管理者」,強化智慧設計、數據分析、虛實整合等跨領域能力。

多年以來,經濟部、勞動部等相關部門,皆投入相當的資源舉辦職訓,協助半導體、數位內容、資訊服務、 機械、紡織、食品等產業,培育專業人才。

然而,工業4.0需要更多跨界人才,教育部、科技部、經濟部、勞動部等相關部會結合正規教育體系與產業機構,研擬工業4.0發展計畫與產學合作的機制,雖然可解決學生畢業即失業的困境,但是對於工業4.0所需之跨界、多元能力人才、實質提升產業價值,並無太大助益。

工業4.0人才培育,有三大挑戰:

產業知識需跨領域整合應用,人才技能培育需更加多元。

產學供需必須切合實際發展需要。

大數據應用較為薄弱,企業雖有數據,但不知如何實際應用於轉型發展。

因此,相關部會的培育計畫,也做了相當的調整。除了引進業師經驗分享,培養學生解決問題的能力,再以Maker形式讓學生累積實作經驗,也讓產業擁有即時戰力。


台灣推動成功的案例?

台灣企業轉型工業4.0最大的挑戰,是從人工管理思維轉換成數據管理思維,若能掌握數據分析管理的訣竅,即使是傳統產業,也有很高的機會轉型成功。

紡織大廠 — 宏遠,就是很好的例子。

根據媒體報導,台灣紡織業龍頭宏遠,光是 2016 年就創下超過80億營收的成績。

宏遠成立於1988年,是遠東集團旗下的紡織大廠。客戶遍及全球包括 H&M、ZARA、Nike、The North Face 等知名品牌,每年為300 多個服裝品牌生產高機能、防水防風的科技布料。

傳統產業能有如此亮眼的成績,可歸功於轉型工業4.0生產模式,打造台灣第一座工業4.0工廠,光是染色製程就能減少2/3的時間,精準度提升5%,一年可以省下約3000萬台幣。

許多企業對於轉型猶豫不決,原因是在執行轉型的陣痛期間可能會影響原生產線的穩定運轉與營收,但宏遠循序漸進地轉型做法,確實可顯見工業4.0轉型的必要性,值得參考。

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