《工業3.5》:三大潛力族群保留台廠智慧,從中淬煉更高價值

《工業3.5》:三大潛力族群保留台廠智慧,從中淬煉更高價值
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我們想讓你知道的是

台灣在製造管理的經驗和供應鏈調度的彈性,以及生產製造現場累積的know-how,正好是其他國家沒有的。台灣不應該放任這些智慧資產,被無償拿走,然後被內建在國外企業的大型資訊系統裡,或先進的設備中,再用更貴的價值賣給我們。

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文:簡禎富

「智」留台灣,從台廠老經驗淬煉更高價值

台灣在製造管理的經驗和供應鏈調度的彈性,以及生產製造現場累積的know-how,正好是其他國家沒有的。台灣不應該放任這些智慧資產,被無償拿走,然後被內建在國外企業的大型資訊系統裡,或先進的設備中,再用更貴的價值賣給我們。

應該要在特定的產業領域,結合數據分析和know-how,發展客製化的製造決策智能系統或App,以建立利基市場,防堵國際資訊大廠蠶食鯨吞。在這一點上,有三大族群最有潛力保留台廠的智慧資產,並從中淬煉出更高的價值。

第一類,是各個產業龍頭地位的業者。應該站在領導地位,在產業鏈這個大生態體系中,去扶植一些與其產業相關的大數據分析,以及智能製造系統業者,提供利基市場,並提出更客製化的需求,孵育出一個,以它為主的子生態系統。

理由在於,「大戶人家看病都會請自己的家庭醫師」。未來的生產製造往智能化發展,生產過程中透過機器產出的資訊與知識,必須擁有全部或是絕大部分的所有權,因此才可以主導。

這麼做有兩個好處,一來,競爭對手也很可能扶植或投資這類業者,就戰略防禦的角度看,這是必要的布署;二來,由於它本來就有需求,與其讓國外的公司幫它做這些工作,不如扶植或投資一些台灣本土業者,一個利基型的產業鏈,或大數據產業就可能應運而生。

第二類,則是台灣工業電腦、自動化和智能系統零組件的業者,也對外提供物聯網應用的部分系統。台灣精密機械、工業電腦和整個資通訊業,不應只替人組裝,就是提供部分關鍵零組件和系統模組。在數位化的位階上,絕大多數台廠,也只是工業4.0軟硬體系統的使用者,沒有開創製造平台的能力和資源。

這些廠家應該有機會,成為全球物聯網的應用系統,和關鍵組件供應商。但必須由提供硬體、軟體設備,移往整體解決方案的提供者。這類業者最大的挑戰,在於軟硬體的整合,原本只單做軟體或單做硬體的業者,必須長出新的軟硬整合的能力,更重要的是內建的大數據分析和智能決策模式。

第三類,則是已在國際利基市場,取得一席之地的硬體供應商,要把從關鍵組件和單點設備的能力,提升到跨機台的迴路(short loop)控制和優化能力。單一工廠內部的管理,談的是製造系統智能化;如果放在全球製造業供應鏈,談的就是跨工廠、跨系統、跨產業的整合控制能力。

國內機械業者的能力,不可能馬上由單一機台,跨到整個智慧工廠,但不要滿足於,賣單一的機器或關鍵零件的模式。

現在,台灣工具機業者的個別機器電腦控制能力很強,但生產迴路控制和流程整合能力,需要端與端之間的連結、製造網絡的整合,為了做到這點,它一定要扎根台灣製造優勢,從生產管理的需求,發展出新的應用和服務。

建立數位轉型策略伙伴

企業需要數位轉型走向智能化,數位轉型離不開人,而台商、台廠的管理人才和軟實力,正是台灣製造的相對競爭優勢。

裡面蘊藏累積的智慧是在數位轉型的過程,先進國家沒有的,而大多數企業也不知道如何去善用,所以往往在導入相關系統時,反而自廢武功。

台灣製造業大多是中小規模,且專注某個水平分工領域或產品市場,受限於企業資源和決策者的視野格局,以致重視硬體甚於軟體,不重視數據分析和決策的軟實力和相關人才的培養。

這種現象容易造成很大的問題。許多台廠引進機器人和自動化系統,來改造生產線。但要建立智慧製造系統,最重要的不是設備,而是發展大數據分析和彈性決策的能力。

許多企業主也體認到了這一點,因此招募人工智慧、資訊科技及大數據分析的人才,但就像來自兩個不同星球的人,主管不知道怎麼管理,這些知識工作者和資料科學家,更不知道怎麼考核這些人才的績效。

數位化轉型其中一個關鍵要點,就是必須確保組織內的財務、資訊、供應鏈管理、製造等部門,能夠跨領域合作,這跟以往很不一樣。以前開始一項大計畫,其他部門就只是被動配合,沒有主動或平行參與。然而數位轉型,將沒辦法再這麼做。

比起導入設備與流程,管理腦更須更新

有些企業跟著大家在談大數據,也投資了軟硬體設備,開始蒐集和儲存數據,但他們做的事,也就是只有蒐集,儲存這些數據,缺乏深度的分析,大數據沒有成為有效利用的資產,反而成為負債。為什麼會這樣?因為公司不同部門之間沒有合作,除了負責蒐集和儲存資料的單位,很少單位會去看這些數據,因為各個部門壁壘分明。

有些企業,花大錢買了設備,卻吝於投資軟體和分析能力的人才,又常有不切實際的期望,以致華而不深入地的數據分析,分析結果難以應用而不被採納,主管有限的信心很快就會被燒盡,而這些人因為得不到重視和資源,以及無法和應用領域的同事和老師傅合作,而沒有舞台發揮,找不到成就感,很容易就離職了。

另外,還有些企業聘請外部學者或顧問,便期待一次性努力,帶來一勞永逸的結果,專案結束之後,組織內部卻沒有團隊承接,負責決策系統的優化,和繼續建構其他環節的決策數位化,甚至希望外部學者或顧問,針對某個環節建構的決策模型,能夠放諸四海而皆準,適用PDCCCR 任何一個層面、任何一個環節的決策數位化。這樣的心態和認知,也都非常不利於數位轉型的推動。

台灣人力資本,需要環環相扣的策略決策

台廠是不是適合加入封閉性的製造平台,值得企業主好好思考。工業3.5主張,台廠可以先以既有軟硬體設備為基礎,垂直整合其上的大數據分析和智慧製造決策能力,透過系統整合商協助串連硬設備,分析所蒐集到的數據,結合學界領域專家的經驗知識,來發展更深入、更專屬的決策模型和應用軟體。

換句話說,虛實整合能力可以一層一層地建構,務實地混搭局部採用的AI 和人的智慧,從小範圍做到設備與設備連線,以及前後製程的協作,並利用大數據分析發展預測保養、良率提升等工具,達到工廠智慧化的目的。

如前言所述,企業數位轉型之所以困難,不是難在技術,而是難在人,難在教育,難在產學分離。過去,台灣技職體系培養的人才,曾是台灣製造業快速起飛的動力,面對這波來勢洶洶的工業4.0革命,產學落差卻相當嚴重。

台灣的大學生大都以修課為主,碩一研究生努力修課、碩二努力拚論文,博士生則為了多發論文以早點畢業,找到好的教職,因此大多缺乏實戰經驗。原來培養實作人才的專科,紛紛升格成科技大學,因此也以論文發表爭取大學排名,與實務的結合,反而比不上五專時期。

現在教師評鑑的壓力和少子化的衝擊,愈後段的學校成績愈鬆,逐漸形成「慣學生」的風氣,而由下侵蝕台灣人才的根基。

面對工業革命的挑戰,台灣推動智慧製造,需要企業、學校、學者和學生四方的觀念、教師評鑑升等標準、產學合作機制等配套機制的改變。讓台灣有限的人力資本最佳化,需要環環相扣的策略決策。

學者與企業像病患與家庭醫生

由於體制對教授的研發績效、教學評鑑和服務等評估方式,使新進年輕教授在日益緊縮的資源下,疲於應付升等的壓力;另一方面,企業界的保守觀念,讓產學合作容易停在隔靴搔癢的階段,以及花小錢求速效的心態,又少投資內部對接人才的培育,以致產學合作研究的潛能沒有被好好開發。

每個人生了病,都知道找專科醫生看病,但很少有人和家庭醫師,建立長期的關係。企業也一樣,很多企業頭痛醫頭,腳痛醫腳,和學界、研究界,進行各式各樣的技術合作,卻很少公司給年輕學者更多機會,從一位學者年輕時,就開始和他建立如家庭醫師般長期的合作關係。

正如同傑出的高爾夫球選手,仍需要配合的桿弟從旁觀察協助。學術界和研究單位作為中性的角色,需要有更多人,沿著世界產業競合的脈絡和價值鏈,去思考每一區塊台灣公司的需求,然後可以像拼圖一樣,創造具體產業貢獻,並協助台灣社會發展。

作者1996年取得決策科學與作業研究博士,回國任教,因為研究專長是方法論和分析架構,就近以新竹科學園區高科技廠商為「實驗室」,以產業問題與分析方法之互動為研究導向。而不是只待在學校辦公室等人來問問題,並長期專注深耕決策分析、資料挖礦和大數據分析,智慧製造和數位決策的理論發展和實證技術,透過產學合作研究,不斷地做中學、透過實證檢驗理論,並作為更深一層理論研究的基礎。

產業醫生更要有實習經驗,也要保守客戶機密因為執行產學合作研究計畫的初衷,是為了實證研究,除了感謝合作廠商提供的寶貴機會,也是對於合作伙伴的忠信,所以沒有把在某家企業成功的研究成果,再賣到其他公司。而是每個產業區塊,只選一家合作研究的伙伴,因而得到合作廠商的信任和信心,可以一層層更深入地合作鑽研,更底層且範圍更大、更複雜的難題,並外溢到其他產業,而有更多機會、更多方面,向各領域產學界先進學習。

另一方面,也透過不同產業的研究,交叉檢驗效度,多方印證所發展的分析技術,形成良性循環,而將不斷學習的各種分析方法融會貫通,以此發展出一系列實證推導的理論研究和技術發展。

進而有機會借調到企業三年,並先後擔任不同公司重要策略專案的顧問,旁觀重要策略和決策形成的過程,累積從解決「問題點」的研究,沿著電子製造上下游產業鏈為軸線,逐漸擴大為產業生態「系統面」的洞察歷練。

從問題架構、資料蒐集、大數據分析、優化和數位決策的完整思維過程,提供科學化系統化之決策依據,對各個管理領域和不同單位,在企業內部扮演的角色獲得如戰地記者的觀察,並從中體會企業組織運作和數位轉型的重要。

相關書摘 ▶《工業3.5》:把握工業4.0上線前空檔,發展過渡時期混合策略

書籍介紹

本文摘錄自《工業3.5:台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》,天下雜誌出版
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作者:簡禎富
採訪整理:賀桂芬

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清華講座教授暨美光講座教授簡禎富,二十多年來他深入產學合作第一線,與台灣各產業龍頭合作,深耕智慧製造和大數據分析的研究結果,指出工業4.0革命的三大願景中,大數據與虛實整合系統只是基礎架構和工具目標,根本目標在於掌握彈性決策的核心能力。

工業3.5藉助AI、大數據及數位決策系統為破壞性創新,結合產學資源,為企業解決需求個人化、產品週期愈來愈短、人力短缺、企業接班等經營難題。並從經營決策、資源管理、人才培育與藍湖策略這四個大方向上,協助企業有效管理資源,優化經營:

  1. 決策數位轉型:作者首創PDCCCR製造策略架構,搭配龍捲風圖找出關鍵變因,以協助企業建立數位大腦,不斷學習並優化決策,帶領企業搶先進入智慧製造。
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Photo Credit: 天下雜誌
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責任編輯:潘柏翰
核稿編輯:翁世航

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