管理策略搭配新興技術　推動產業打造智慧工廠

工研院機械所工業物聯網技術組組長吳志平觀察，全球製造業皆面臨產品特性的演變，產品的組成愈來愈複雜，再加上產品生命週期縮短的挑戰，皆為製造業尋求新興資訊系統輔助的原因。傳統工廠的目標大多是先進行數位化，擁有可被統計分析的數據，接下來才有能力轉型商業模式，藉此創造新商機。

現階段的工廠數位化，首要必須先解決廠區設備間相互溝通的障礙，吳志平認為，智慧工廠或許未必得採用5G通訊，但是5G勢必將改變智慧工廠樣貌。目前廠區的資料傳遞，從可程式邏輯控制器（PLC）到資料蒐集監控系統（SCADA）再遞送到上層製造執行系統（MES），若透過5G連接可打破既定的規則限制，藉由分散式部署重構資料流的順序，進而引進AI輔助運算分析，讓產線演進到智慧化，以開發創新的機械與製造技術，提升產業之製程優化、設備使用率、勞動生產力，並降低品管及庫存成本。

在政策推動下，台灣精密機械產業著手導入智慧化，目標是讓本土眾多製造業建立智慧生產線，為垂直產業打造完整解決方案。工研院亦積極整合內部資源，輔導業者落實IT與OT的整合，協助台灣眾多中小企業演進到智慧製造。另一方面，產值已達上兆台幣的機械設備業，可借助本土智慧機械雲平台打造生態系，擴展至系統整合商角色，讓更多中小企業自行下載App輔助工具，加速數位轉型進程。

運用數位科技建立決策型組織 

就全球供應鏈發展趨勢來看，國立清華大學工業工程與工程管理學系講座教授簡禎富說明，如今台灣製造業面臨的改革契機，來自德國所提出的工業4.0，亦即第四次工業革命，其發展背景是為了讓價值重新分配。西方國家過去累積的製造能量，過去數十年相繼遷移到新興國家，大約損失36%到25%市場，工業4.0的目標是藉由IT技術之力重新分配，讓製造重新回到自己國家。

簡禎富指出，近期美國總統拜登更提出了2兆美元（約新台幣57兆）的基礎建設計畫，其中投資製造業、研發能力和職業培訓的項目高達5,800億美元，同時也積極拉攏全球半導體龍頭台積電赴美國設立工廠。在全球趨勢的推動下，台灣的製造業勢必得有因應對策。

另一方面，從第二次工業革命開始，台灣廠商承接許多量產的訂單，如今已成為優勢之一，以電子代工製造為例，儘管毛利率偏低，但是由於規模量相當大，總體獲利仍舊相當可觀。簡禎富提醒，未來的製造模式逐漸納入智慧之後，將改變內部既有的製造、運輸、後勤等工作型態，甚至晶圓廠常見的自動化物料搬運系統（AMHS）。比如說Bosch提出「批量為1仍能獲利」，這種生產模式已經顛覆第二次工業革命提出的流水線論述。當批量變少，依賴大規模量產的企業獲利將受到侵蝕。

他進一步指出，台灣製造業因為搶進蘋果（Apple）、特斯拉（Tesla）電動車供應鏈中受到市場關注。實際上，以往產業發展是水平分工，經過幾十年演進已逐漸整合，然而多數製造業的思維仍是在水平分工之中佔有一席之地，殊不知，天下大勢已是分久必合，演進到另一種整合形式，再加上COVID-19疫情催化，加速不同陣營之間的整合速度。

未來，也許不是大規模的供應鏈，取而代之的是「短鏈」，最主要的特性是批量變少，不再像是以前龐大規模需要大家水平分工。批量變少後，也許組織團隊人數得隨之減少，甚至出現斷鏈。對於訂單需求仍舊暢旺的大型集團而言，組織需加強調兵遣將的能力，最大程度優化資源調度，展現韌性與可靠度。簡禎富強調，「這也是德國於2010年提出工業4.0之後，2014年我建議台灣眾多製造業應先以工業3.5為核心戰略的主要原因。」

他引述台積電創辦人張忠謀對產業的提醒，指出台灣最欠缺的是管理技術與人才，製程技術在A廠區發明後，可複製到B廠區，但是管理模式則無法直接套用，因此領域菁英轉換跑道後仍須因時制宜、因地制宜。所謂的管理技術，不只得仰仗人類的經驗與智慧，還必須結合高科技，包含AIoT、大數據分析、商業智慧決策等輔助，提升彈性決策的能力，以符合現代市場所需的客製化、個人化，這才是根本目標。 至於選用的工具，不見得一定得採用特定技術，而是找到合適的方案，建構智慧製造推升數位轉型。早在十年前，哈佛商業評論發表文章提及決策型組織，也就是組織的轉型應以決策為基礎。當組織的資訊系統不僅只提供自動化機制，員工彼此間的協同工作，更是數位轉型過程中值得探討的議題。

現代化的治理模式，應該是所有資源皆可調度，讓管理成本得以降低，更何況未來生產品項愈來愈多元，若仍維持舊式管理思維，獲利能力恐難以突破。欲達到數位決策系統與數位轉型驅動的組織效率優化，簡禎富提出PDCCCR（Pricing-Demand-Capacity-CapEx-Cost-Return）製造策略決策架構，是由需求規劃、產品組合，以及定價策略、成本結構所組成，配置方式決定了獲利能力，可適用於所有產業類型，藉此評估是否有能力賺錢。

先進技術逐漸成熟，不僅可運用在製程生產線，企業治理與決策同樣適用，這也是本土製造業可努力持續改善的方向。日前在一場發表最新尖端科技的會議中，簡禎富以「TSMC Way」的個案分享管理科技看法，「過去教科書教導的豐田式生產管理，是從亨利‧福特創造的汽車工業演進，屬於工業2.0的升級版。台灣的半導體以自動化物料搬運系統（AMHS）取代勞力密集工作，可能尚未達到工業4.0的自動駕駛，卻已經可稱之為工業3.5的最佳實踐。未來全世界的生產管理課程，都採以台積電模式教學，可深化台灣人與世界各地的鏈結。」

現階段探討的數位轉型，來自於數位科技驅動的組織轉型，從電腦化時代的企業流程再造，演進到企業電子化整合，如今迎向AI時代，強調的是打造決策型組織。改以數位決策大腦輔助，各部門的意見皆可納入，運用人工智慧分析制定決策，實施後納入各部門的回饋意見，如此持續循環之下，方可更加貼近決策型組織的樣貌。

5G智慧工廠成形促進生產流程再造 

在COVID-19疫情衝擊下，新興資訊科技技術更加受到關注，各產業接受度也大幅提升，尤其是去年（2020）5G正式開台，很可能從此改變世界的樣貌。遠傳電信企業暨國際事業群協理曾慧玉指出，日前智慧城市展的範疇已涵蓋醫療、零售、製造等產業，遠傳電信在智慧城市展中，即是以5G為主軸，延伸發展智慧城市的應用，例如智慧共桿路燈。過去路燈是事先定時開啟與關閉，但遠傳協助在桃園市部署的七萬多支智慧路燈，則改為偵測日照光線、天氣狀況，進行動態調整，並且未來智慧共桿路燈還會有更多功能，包括增添小型基地台（Small Cell）、網路監控系統（CCTV）等。最新成立的「5G智慧杆標準推動聯盟」，遠傳電信即為成員之一，攜手串聯本土產業鏈，搶進全球5G智慧共桿路燈的商機。

此外，針對智慧醫療，遠傳電信已攜手亞東醫院、花蓮慈濟醫院、高雄醫學大學附設中和紀念醫院等，發展遠距醫療解決方案，協助偏遠地區的民眾就醫。甚至協同衛生福利部，成立虛擬健保卡，讓遠距診斷記錄可直接寫入到醫療院所的HIS系統，並可採用健保給付，未來亦可把整套解決方案推廣到長期照護。

事實上，自2020年7月起5G陸續開台之後，遠傳電信即積極地跟各產業共同合作，讓傳統封閉式場域運用5G輔助建立人工智慧應用。4G時代就已有製造業建置的物聯網應用，在5G時代更能發揮效益，尤其是大規模佈建的場域，例如半導體工廠至少得佈建上千個感知器，藉由5G具備大頻寬、廣連結、低延遲的特性，可進一步提升傳輸可靠度。

曾慧玉觀察，4G時代製造業導入應用的案例並不多，主要因素在於電信業者從核心網、MEC（多接取邊緣運算）到基地台（Base Station），整套都須採用愛立信或諾基亞等原廠設備，若客戶自建也得部署整套。演進到5G，核心網路改採虛擬化平台，基於軟體定義的控制層與傳輸層，遠傳電信便可建構網路切片、企業專用基地台、企業專業基地台及資料核心網、獨立組網等四種應用模式，讓製造業視需求選擇，不再需要如同過去部署4G整套的方案，大幅降低建置成本。

以網路切片模式為例，核心網路、邊緣運算、基地台都是由電信運營商來提供，透過虛擬化技術切分頻譜提供企業專用，例如智慧路燈、智慧停車等。以近期遠傳電信協同清水休息站的新東陽合作案為例，藉由5G實現沉浸式體驗的應用，這類非封閉式場域即適合採以網路切片技術，設計加值體驗。

企業專用基地台模式，則適合用於封閉式場域，例如設備製造、晶圓封測等，資料傳輸的即時性要求不高，只要自建基地台，後端則接取運營商的核心網路。2020年6月台達電、遠傳、微軟發布聯手打造首座5G智慧工廠，此為實際部署在生產線的案例，而非測試環境。曾慧玉說明，此實際案例是在無人搬運車（AGV）／自主移動機器人（AMR），以及讓自動光學檢測（AOI）技術應用5G與AI，藉此建置示範生產線，打造少量多樣的生產基地，以因應客戶積極改變生產流程的需求。

針對廠務環安管理，無人機巡檢與自駕車巡檢可說是5G開台後可被廣泛應用的情境之一。工廠廠區佔地面積往往相當大，巡檢時段可能是幾個星期一次，也容易有遺漏之處，甚至像化工廠有大型煙囪，潛在工安風險性較高，便相當適合採用自駕車巡檢，藉由在廠區環境中建置5G基站，把影像即時傳遞送到戰情室，提高環安風險管控等級。

在生產製造管理方面，遠傳電信實際與上百家製造業客戶探討後歸納常見的痛點，包含少量多樣高頻換線、AGV/AMR跨區連線不穩、需即時遠端協助與保養、AI影像辨識即時傳輸、材料及成品種類過多撿料效率不佳、生產稽核仰賴人力、新人學習需要時間。其中尤以部署Wi-Fi的工廠，經常因為隔板導致訊號傳輸不穩，使得AGV/AMR運行不順暢，此時即可借助5G特性來解決既有的問題。

現代工廠佈建相當多的網路攝影機進行監控，卻欠缺蒐集資料後的應用，或者是根本未蒐集。AI應用要達到效益，必須運用蒐集的大量資料，訓練演算模型以達到即時偵測，但就目前工廠現況來看，多數尚未建立蒐集資料的能力，主要因素在於頻寬不足。隨著5G加入應用場域，正可突破以往窒礙難行之處，讓AI應用發揮效益。

邊緣運算智慧化提升廠區運行效益 

累積超過25年的工業自動化及嵌入式電腦設計經驗，凌華科技憑藉邊緣運算、邊緣AI的技術，可提供先進的軟體、硬體、服務，幫助製造業打造智慧工廠。凌華科技IoT策略解決方案與技術事業處資深產品經理林耿賢指出，智慧工廠發展至今已不再僅是口號，實際上已經有許多製造業逐步部署建置，並且也已產生具體成效。受到COVID-19影響，更是加快企業前進的腳步，希望透過超前部署，提高自動化能力以外，更能讓AI自主運行，藉此降低製造相關風險，進一步提高效益。

達到智慧製造的前提是得掌握更多資料，以便運行分析。林耿賢說明，首先是作業人員檢測產品品質時，過往都是人力方式執行，邁向數位化後可改以監控攝影機取得影像，輔以AI辨識把關產品品質。另一方面，產線運行一旦設備意外停機，絕對會造成損失。隨著IT技術發展成熟，可蒐集取得設備運行過程中產生的資料，藉由預測性分析，提前告警通知工程師或廠務人員查修，降低斷線的機率。

凌華科技針對邊緣運算與資料蒐集，設計提供Edge AI影像辨識技術、Edge DAQ資料擷取、Edge DEX預測性維護等三大解決方案，可輔助蒐集影像、感知器資料，從AI相機到邊緣的採集裝置，還有老舊設備資料提取裝置，可以有效地彙整邊緣端的資料，並直接轉化成為資訊，介接到IT系統，甚至藉由邊緣運算在設備近端直接運行分析，以輔助決策與執行控管措施。

以公共安全監控為例，過往半導體廠化學槽車發生事故，通常是在事故後調閱影片追蹤肇事原因，若藉由具備Edge AI影像辨識技術的網路攝影機，運用模型分析外包廠商的操作行為是否符合標準作業流程，一旦偵測到違規可立即發出告警通知，大幅降低事故發生的機率。

另一個較普遍應用AI影像辨識場景是人類行為偵測，不僅可確認廠區的作業員工作流程符合標準程序，同時亦可量化效率。對此，凌華科技因應不同算力、AI應用場域，整合設計NEON AI智慧相機、EOS系列嵌入式系統，提供影像擷取、處理、封存、顯示等多樣功能。

至今工廠環境仍存在許多尚未汰換的老舊設備，根本無法接取網路取得數據，可說是目前朝向智慧製造邁進的首要挑戰。凌華科技設計提供DEX-100裝置，透過採集人機介面影像，運用光學字元辨識（OCR）方法辨識轉換為數位資料，取得設備生產參數或加工訊息，再把標準化數據遞送到後端伺服器。

林耿賢強調，DEX-100裝置採以非侵入式的架構，在無須提前汰換設備而增添額外成本，且易於安裝與部署的前提下，解決老舊設備無法接取網路進而蒐集資料的問題。以實際應用於印刷電路板鑽孔機製造業為例，無法蒐集取得資料的因素是現場設備大多已是20年前購置，當時的硬體設計根本不具備網路連接埠，便可藉由DEX-100擷取螢幕顯示畫面，取得PCB鑽孔設備參數以及產生的資訊，轉換為數位檔案提供分析。

針對預測性維護方面，過往都是用人工巡檢設備運行狀態，當然也有企業開始採用工具輔助監控，例如在設備上增設感知器蒐集狀態。在物聯網世界，最大挑戰是工廠環境中可能有上千台設備同時運轉，當數量超過實際驗證的規模，勢必會面臨新的挑戰，首先是大規模佈建得符合成本效益，其次是維護的複雜度。凌華科技設計輔助預測性維運的Edge DAQ產品，也就是MCM-200系列，可用於監測設備狀態，其本身的資料擷取、分析運算、資料上傳等功能性特點，提供在高精度、高取樣率的狀態下，針對旋轉機械與設備進行24小時不間斷的機械狀態監測，協助中小型工廠及各種馬達、工具機等機械設備的使用者順利解決傳統設備維護所面臨的各種挑戰，以輕鬆無負擔的方式賦予機械設備智慧化能力。

打造工業專用高效能5G通訊設備

過往工業界大多對於行動網路通訊不感興趣，即便是4G也僅有少數製造業採用，如今卻對5G寄予厚望，台灣西門子資深產品經理林瑞媛認為，主要因素在於看重5G的特性，包含大規模機器型通訊（mMTC）、增強型移動寬頻（eMBB）傳輸、高可靠低延遲通訊（URLLC），其中對工業領域最重要的可說是mMTC與URLLC，勢必將改變工業應用樣貌，讓工廠環境實現連結上百萬台機器通訊，大幅減少實體佈線的困難。

因應產業數位化應用需求增長，有線轉成無線傳輸可說是工廠轉型的第一步，若進而規畫部署5G通訊環境，可使其發揮最大效益。林瑞媛說明，目前協助客戶智慧轉型的經驗，首要是改用工業無線網路來取代實體配線，實務上廠區環境採用4G LTE傳輸並不多見，仍是以Wi-Fi為主。主要因素在於工廠場域傳輸回應速度須確保在20毫秒以內，對此西門子設計的工業用通訊設備，可保證17毫秒以下的回應速度。 為了確保通訊穩定、資料不遺漏，西門子近幾年已協助鋼鐵廠、塑膠廠等場景，部署大量Wi-Fi 6傳輸，搭配西門子專為工業無線通訊開發的集中式協調功能（iPCF），可實現2毫秒輪詢（Polling），保障整體網路通訊不間斷。

「未來5G普及後，相信可突破通訊遞送效率，但不會因此取代Wi-Fi 6，而是在應用場域中形成互補。以西門子協助德國工廠實際建置的經驗為例，廠區環境皆為Wi-Fi 6搭配5G所建構，可兼顧傳輸效率與成本效益。」林瑞媛說。

針對5G具備的eMBB、URLLC、mMTC特性，實際上各自有合適的應用場景。林瑞媛舉例，無人搬運車（AGV）需要更快的回應速度，以確保不至於發生碰撞的狀況，西門子的經驗是可評估5G與Wi-Fi 6搭配方式，導入部署遵循3GPP R16規範設計的5G通訊設備，先行佈局5G應用場域，待2022年發布第17版本，功能性更加完備後，屆時將可擴大範圍。例如5G Core集中控制器、Central Unit內建虛擬化gNodeB等專為工業環境設計的相關設備，特點是機台較小、成本較低。

如此一來，不僅外部網路可採用5G基地台，廠區內部亦有專屬基地台，可依據工作流程需求設計分流架構，提高資料交換的效率，讓工廠運行狀態的透明度得以完整掌握，進而把耗費人力操作的重複性工作交給機器，員工則轉向需要腦力與知識性的工作。