什麽是智慧製造？製造業的數位轉型3部曲 (上)
為什麼這幾年不管是軟體業或硬體業都在談數位轉型？
智慧製造或工業4.0到底是什麼？所有製造業一定要做到工業4.0嗎？
相信很多人在全世界的數位浪潮下，被這些大量的訊息搞得有點混亂，尤其是製造業的公司，對於資訊科技相對沒那麼熟悉，會更不知要從何做起。這系列文章，就以我自己在業界的經驗，來分享我認為台灣製造業做數位轉型的必要性，以及會面臨的挑戰。
用數據取代感覺
這幾年的科技發展越來越快速，什麼大數據 (Big Data)、物聯網 (IoT, Internet of Things)、人工智慧 (AI, Artificial Intelligence)、邊緣運算 (Edge Computing)、AIoT (AI+ IoT)，這些新的科技名詞時常看得眼花繚亂，但如果靜下心來思考，其實會發現，不論是軟體業或硬體業，都在做所謂的數位轉型，但究竟追求數位化的目的是什麼？
為了獲得更完整的數據
以前不管任何產業，都會說老經驗的人很重要，因為他們的職場資歷較久，工作上的大小事都遭遇過了，所以當有問題發生時，能較快反應並做出正確率相對高地決策，這是學歷再好、智商再高的新人無法做到的。
但如果請老經驗的人說明為何是這樣處理，他們卻很難系統化、結構化的說明，通常會講“以我多年的經驗，感覺就是要這樣做，我也不知道為什麼…”，憑的是主觀感覺，而因為沒有客觀的證據可以參考，導致有時候在與他人溝通上就容易有誤會。
今天如果能將工作流程中各項行動的回饋，都數據化保存起來，這些就是最好的證據，能讓大家針對每個環節的實際數據狀況來做客觀的分析討論，減少在溝通上的誤會，並針對不足的地方去做提升，這就是為什麼不分產業都在推數位轉型的原因。
用數據取代感覺，用數據強化直覺
舉個最明顯的例子，這幾年的行銷界就有非常大的變化，以前做廣告投放時，沒有任何一個行銷專家能證明公司花出去的行銷費用，實際造成了什麼影響以及產生了什麼效應，投放廣告就像亂槍打鳥，究竟有沒有打到目標客群沒人知道，有多少訂單是因爲廣告而來也不知道，公司只能完全相信行銷專家。
但這幾年隨著網路技術的進步，電子商務已經能做到精準行銷，準確地針對目標客群做廣告投放，並能呈現出詳細地觸及率、轉化率…等，這就是數據分析的威力。
硬體業的數位轉型發展
在深入談製造業的數位轉型前，先簡單講一下IT和OT的發展。
大部分的人都聽過軟體資訊科技叫做 IT (Information Technology)，而硬體設備科技在業界叫 OT (Operation Technology)。
早期的IT和OT是各做各的事，各種資訊系統 (ERP, MES, SCM, CRM…等)，不管是財務、會計、客戶名單、生產管理…等，是由IT部門的軟體工程師負責，而工廠的各種製程設備就由現場的OT硬體設備工程師負責，彼此的資訊沒有直接串聯。當公司的財務會計系統需要工廠的各項製造時間和成本時，只能請現場人員靠人工方式統計並輸入資料，在時效性和正確率上相對較低。
軟體公司，尤其是網路公司(Google, Facebook, Amazon)早就了解到數據的重要性，因此很早就努力收集各項行為數據。
硬體製造業雖然起步較慢，但也認知到數位轉型的重要性，唯有掌握更多真實的生產製造數據，才能減少人工作業的錯誤率，提高決策正確率，以及更好的達到品質控制，甚至是品質預測、設備預知保養。
智慧製造的概念其實在進入21世紀後就已經有了，只是受限於當時的硬體通訊技術成熟度不足，導入成本也非常高，因此只有最要求製程精密度的半導體業先導入，也只有他們有這個財力。
到了2015年左右，硬體通訊技術更成熟了，產品價格降低許多，設備聯網的情形更加普及，這也是為什麼物聯網 IoT (Internet of Things)突然很多人討論的原因，有了這樣的技術支援下，越來越多製造業公司開始積極導入。
從工業1.0到工業4.0
在我拜訪客戶時，很多老闆都會問，智慧製造就是自動化嗎？
答案是否定的，自動化只是智慧化的第一步而已，自動化是爲了減少人工作業，不管是生產、搬運或數據抄寫；而智慧化是將收集到的數據，做歸納分析，來提高決策的正確率。兩者是不同的，從自動化要到智慧化還有一段路要走。
如果將它分成不同階段，目前最高階段就是所謂的工業4.0。簡單說明一下工業1.0到4.0的差異：
工業1.0是機械化，使用機械取代人力、獸力，完成原本無法做到的事情；
工業2.0是自動化，使用各式感測器、PLC控制器，讓設備能自動大量生產相同的產品；
工業3.0是資訊化，開始收集生產數據來做統計分析，以提高研發效率、降低生產成本；
工業4.0是智慧化，透過網路整合資訊流、金流、物流，搜集更大量、更即時的數據，由系統來協助做數據分析及預測。比如說，當訂單一進來，產線可立即根據訂單內容，自動調整生產排程及出貨，並做到品質預測、設備預知保養。
台灣的中小型製造業，目前大部分都還在工業2.0的階段，也就是產線設備有一定的自動化能力，可以大量生產，但對於各式生產數據，比如製程數據、生產人員身份、生產時間…等，收集的不多，且需要靠人工作業，使得數據無法即時，同時也有抄錯及遺失的風險。
什麽是智慧製造？
此外，也有許多人問，是不是做到軟硬整合 (IT+OT)就是了？
要有這兩個領域沒錯，但還漏了一個很重要的領域，那就是產業知識 (DT, Domain Know-how or Data Technology)，不管是 OT的自動化設備或 IT的資訊系統，這些都只是工具，軟硬整合只是能更方便地收集到更多的數據，但如何將分析結果應用在實際工作上，這是工具無法幫忙的。
只有客戶自己才最瞭解產業的需求，沒有產業知識，有再多的數據也沒有用，因此唯有結合DT, OT和 IT三個領域，才能達到真正的智慧製造。
導入任何新科技，管理思維也要調整
但整合上面三個領域只是基本，許多公司還忽略一件事，那就是管理思維。
所有的管理制度，在一開始建立時，一定是從既有的限制條件下，去發展當下最適合的管理模式。而當公司導入新的科技工具，突破了原有的一些限制，比如說通訊方式、協作方式…等，但若仍然使用舊的管理模式和制度，等於還是被舊的限制綁住。
因此數位轉型絕對不是買了軟體或硬體安裝上去就可以了，最困難、最花時間的，其實是要調整公司既有的管理思維和模式。
就像任何公司要導入ERP都是一件大事，因為不單只是系統安裝，整個公司的工作流程、管理制度都要跟著調整，使用習慣也要改變，這是導入任何新科技都必經的過程，智慧製造同樣也需要。
台灣製造業客戶的需求
雖然工業4.0看起來最厲害，但實際上，每間工廠都需要做到工業4.0的程度嗎？我認為不需要。
有些產業的特性，真的不需要太精密的管控，用商業思維的角度來說，如果收集精密數據為客戶帶來的價值，對比客戶要付出的投資成本來說，是不符合投資效益的，那其實就沒有必要去做。
以我遇到的中小企業客戶來說，目前最多需要的是，從工業2.0提升到工業3.0就好，也就是導入無紙化的電子報工或電子生產履歷，系統可以自動記錄每筆訂單是由誰做的、真實的生產數量和作業時間…等，並整合各式ERP, MES, CRM, SCM資訊系統，讓不管是生管、品管、倉庫都可以快速取得生產數據，大幅提高工作效率，但還不需要做到所謂的大數據分析預測。
數據分析的應用
當然，也有大型客戶想要利用數據分析來做到品質良率預測、設備預知保養…等應用，但這就會需要客戶投資更多的資金和時間，才有辦法達到，相關的IoT基礎建設要更完整，搜集到足夠多的數據，這樣分析出來的結果才會較準確，絕對不是短期就能達成的。
因此我認為，沒有最好的解決方案，只有最適合的解決方案。如何針對不同客戶的實際需求，去協助量身規劃一個最適合的方案，將客戶的投資帶來最大的報酬，是我目前持續在努力的。
這一篇談了為什麼不分產業都在做數位轉型以及基本概念，下一篇來談到底為什麼要導入智慧製造？
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