工業 4.0 為製造業轉型找路

第二種族群是系統整合者，以EMS廠為主，這種類型的企業規模較大，具備整廠輸出的能力，企圖建立一個工業4.0的智慧工廠（Smart Factory）典範，將生產環境的高度自動化及高度連結性當作示範工廠的訴求，目前這種類型的廠商以組裝廠居多，而他們面對的問題是，雖然已經具備高度自動化及產線連結的能力，但即時性大數據分析與動態生產規劃優化的能力偏低，對於這一種族群的企業，IBM多建議在討論智慧工廠的同時，也必須開始思考智慧分析應用情境來定義資料蒐集的種類與收集點，同時建立大數據平台處理產線運作時產生的大量即時數據，包含哪些機台資料、參數或環境資料需要被蒐集都必需詳加定議，方能有助於線上（Online）、即時（Real time）的設備維修預測、動態生產排程、設備使用率等等更進一步的分析及優化之需求，才能真正落實工業4.0的概念。

第三種是半導體廠，盧志浩認為，在工業4.0的路上，半導體產業的高度自動化以及大數據分析的靈活運用已經讓它達到3.5，接下來需要思考的是更多的整合，例如排程的整合尚未做到即時（Real Time），在進行更高階的分析及優化目標時，許多設備還是需要進行更新，並且同樣應該事先計畫定義好資料蒐集的規格，模擬優化的情境。

首先確立策略定位，再決定改革規模

從目前與台灣企業接觸的經驗，IBM觀察到，企業對工業4.0的想像、預期達成的目標與實際的規劃，多少有些落差，因此盧志浩建議，每家企業都有自己想要參與工業4.0的出發點，企業主應該首先對公司的角色定位及自身優勢做清楚定義，因為角色定位將會影響隨之而來的商業模式和改革規模。

從更高的角度來看工業4.0的角色定位分類，盧志浩對台灣企業提出關鍵問題：

一、 硬體設備製造者（Device Maker）: 由於掌握硬體製造的優勢，但不容易在產業規格標準定義上扮演領頭羊角色，可以先進行智慧工廠（Intra-factory）的建置，運用大數據分析與物聯網技術，提高生產效率、優化產品品質。

二、 解決方案整合者（Solution Integrator）: 透過與設備商合作，連結系統與設備，在整個生產流程中進行預測分析及優化，從接單到出貨，可以做到近乎即時的訂價及產能排程，並與協力廠商間分享資訊的能見度，經過分析後再回頭優化原本的計畫，強化廠與廠間的價值鏈應用（Inter-company value chain activity），進而提供高度客製化的產品，進入可高度追蹤的物流系統，做到可預測的售後服務。

三、 系統標準的建立者（Ecosystem Builder）: 由於已經是產業生態系統領袖，更應該清楚定義價值網路中不同夥伴的角色及資訊在價值網路中的流向，哪些項目必須自己做？哪些必須找尋合作夥伴，要做多大規模的應用？哪些使用情境需要建立？建議可以制定應用程式介面（API），分享即時產能、訂單、存貨的資訊，使產線上的合作夥伴都可以取用這些資訊。

制定發展時程及藍圖架構

盧志浩也強調，工業4.0的目標並非一蹴可幾，並且會因產業的特性而影響時程。當角色定位及規模都已經確定，想要邁向工業4.0的企業，最後就可以訂出策略性的時間表，及每個時程預計達到的架構藍圖，例如M2M、MES、 Data Platform Service、 ERP、 API、 SOA、 Cloud等，根據這些架構方向，再去發展每一個層次必須擴張的能力及策略的結盟。

對於製造業來說，工業4.0提供了極佳的遠景與話題，同時也是許多目前遇到瓶頸的中小企業的轉型契機，這一場全世界矚目的工業革命，令人引頸期待。

了解更多「成功關鍵-IBM智慧方案」>>

借鏡日本製造　專訪IBM全球電子產業技術長山本宏>>

工業 4.0 製造業創新經營模式>>

從推動工業4.0 技術長是關鍵角色>>

製造業大數據分析 打造新一代智慧工廠>>