我製造業數位轉型 面臨的機會與挑戰

為了解台灣產業對於智慧製造轉型的需求，資策會MIC對台灣製造業者做深度訪談，包含：石化業、鋼鐵業、機械業、光學業、半導體業、汽車製造業、機車製造業、電子製造業、智慧製造系統整合商等，歸納出我國製造業面臨數位轉型所帶來的機會與挑戰。

提升生產效能

　提高生產效率與品質成為企業是否有競爭優勢的重要指標之一，企業都希望充分利用資源、提高生產效益，達到效率高、交期準、浪費少的目標，並在提高生產效率過程中，確保安全、健康、舒適的工作環境。

　傳統生產模式適合少樣多量生產來以量制價，大規模訂單可壓低生產成本、提供客戶具競爭力的報價，但現今客戶的需求多變，生產樣態自少樣多量走向少量多樣、甚至是客製化產品，透過數位化平台或是自動化機台，將可隨時掌握生產數據，為製造商提供最佳的生產規劃。

　除此之外，智慧化的生產機台，可即時蒐集生產數據、分析、判斷，結合歷史資料後，還能預測產品的成本和品質，藉以調整產線的流程。

　Stoppil是法國包裝設備供應商，成立超過40年，客戶行業別包含食品、化學、洗滌劑、化妝品、製藥等，提供的產品包括灌裝、定量、加蓋、擰緊等各種機具，然而，Stoppil的客戶規模不一而足，為不同客戶開發擰緊機時，擔心電動機不足以支撐生產運作，過去總在錯誤中驗證，Stoppil希望藉由數位轉型來降低生產時的資源浪費。

　Stoppil導入系統級建模軟體MapleSim，創建一個數位分身（Digital Twins）模型，以精確的虛擬模型驗證機器動態，數位分身透過虛擬模型並導入CAD訊息以建立實體設備，在多種條件下仿真模擬，電動機尺寸因而成功縮小十分之一，並大量減少失敗的實體設備開發成本。

穩定生產品質

　穩定生產品質包含原物料的品質控管、設備異常監控與預測等，原物料品質不穩定有跡可循，然而，傳統生產監控通常在不良品發生後，在「事後」才提出警示，不僅已經影響品質，且隨著製程逐一累積上去，更不容易找出原因，特別是生產成本較高的產品，如精密機械、航空器，不良率越高將耗費越多的生產成本，因此，即早發現潛在問題、預警，便能提早因應以維持品質（如更換原物料），進而降低生產成本。

　設備異常監控與預測，包含設備參數監控、設備監控系統建置、運轉數據紀錄，透過數據統計或大數據分析，以精準掌握機台狀況，但有時設備仍然會出現狀況，透過感測設備時時監測及維修日誌，將加速找到設備異常的原因，監控並預測未來故障機率，以便工程師可以即時執行最適決策。

引領新商業模式

　過去製造業對數位轉型的想像，僅止於很直觀、將人為操作歷程以數據形式紀錄，再依靠系統與資料庫將其轉換成結構性的數據，時至今日，採取數位轉型的製造業，已朝向製造服務化邁進，形成企業內的新產品、新服務、新商業模式與新收入來源。

　在未來，產品是服務的載體，因此技術和製造不再是產品重點，而是伴隨產品而引發的服務。最顯著的例子，便是汽車製造業，隨著共享概念興起，未來汽車廠賣的不再是汽車，還包括汽車服務，而生產汽車只是為了承載汽車服務。

　台灣中小企業居多，工廠資源與規模有限，在人方面，組織僵化難以推動數位化變革，在硬體方面，既有設備老舊升級不易，或是空間限制難以改變生產流程，在軟體方面，缺乏數據分析人才，數據未被妥善使用進而優化生產流程，甚至是對於數位轉型概念不足，過多的期待造成對智慧製造成效的失落，都可能造成推動數位轉型不易。

　不過整體來看，企業高階管理人員的接受與認同，仍是數位轉型的第一步，唯有決策者認同並認清數位轉型可能的做法、效益與極限，才能有效並準確的評估數位轉型，為企業製造能力的提升找到適當的切入點。

　即便數位轉型之路有許多挑戰，台灣不乏大企業已著手進行，或是中小型企業試著透過單一生產站點，來感受、或評估智慧製造的效益。然而，台灣當前智慧製造解決方案多應用在半導體或是ICT製造業，石化、鋼鐵或是汽車等傳統產業著墨不多，以至於企業客戶即使有心導入，都必須尋求國外方案或是根本沒有相對應產業的解決方案，因此，設備、技術、產品認證、系統整合甚至是售後服務皆仍待持續努力，以建構完整的服務體系，並協助各類企業加速邁向數位轉型之路。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師李亦晴）