工廠怎麼做數位轉型?小心落入智慧工廠的5大誤區

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圖片來源:截自凱捷研究院智慧工廠報告

過去這一年來,數位轉型已經成為各行各業CEO密集關注的議題。對台灣製造業8萬7,149家工廠來說,數位轉型到底要該怎麼開始?要轉型成AIoT智慧工廠嗎?是否要追尋工業4.0的浪潮?工廠轉型工業4.0的五大誤區又是什麼?看看專家的建議。

談到智慧製造,高科技製造業相對跑得快,像是台積電、鴻海、聯發科等台灣領導廠商早已開始實現工業4.0,研華科技、中光電等公司也紛紛以AI做企業策略轉型,迎向智慧製造。

根據凱捷研究院2019年的智慧工廠報告,2019年全球企業投入智慧工廠的比例為68%,比2017年的43%來得高出許多,預估至2023年智慧工廠每年可為全球經濟增加1.5兆至2.2兆美元 。

此外,在PWC 2018全球工業4.0調查中也指出,亞洲製造業正在引領數位化,19%的亞洲製造業已達到數位冠軍的標準,而美洲製造業僅有11%,歐洲、中東及非洲製造業僅有5%。

然而,工廠要投入工業4.0嗎?AIoT的趨勢下,工廠也要導入AI科技嗎?企業應該從何開始著手?哪些問題又是可以事先避免的呢?以下幾個要項,集結專家的國內外觀察,讓製造業在面臨消費需求少量多樣、工資高漲等嚴峻的市場考驗下,結合新興技術如5G、物聯網、AI、大數據分析等,發展智慧自動化管理系統,加快數位轉型的腳步。(翻新製造業!4大AIoT智慧工廠的真實場景一次看

誤區1:數位轉型等於工業4.0

對許多沒有資源、二代接班的中小企業來說,當務之急是做生意、賣產品。數位轉型不代表要馬上投入工業4.0,可先從數位化、流程改善、精算成本開始起步。

台灣微軟物聯網亞太創新中心總經理葉怡君表示,「若是沒有數位化,要接國際大廠的訂單真的很困難!」數位轉型不見得要從自動化開始,可以先用ERP系統做數位化,讓員工透過手機App安排生產流程,或是機械廠商可以在機器上外加感測器,透過雲端分析震動頻率,進而做到機台監控和設備維修警示。做好生產控制和可視性,就有機會接到更多國際訂單。

中小企業第一個要解決的問題是建立標準化流程,加強管理能力,然後,才能投入自動化,並非所有問題都要用工業4.0來解決。資誠創新諮詢公司董事長劉鏡清表示,「只要從研發和銷售流程抓一個問題點來解決,用很簡易的方法就能降低成本、增加效率,做出亮點之後,就會更有信心邁向數位轉型,不然永遠都在生存的惡性循環中。」

對台灣中小企業而言,關鍵是創新業務、增加營收、優化內部營運,成本計畫做得精準就能達到80-90分的效益,並且解決企業痛點。因此,SAP卓越中心、大中華區數位平台與智慧技術解決方案總監向質彬認為,「企業在談數位轉型之前,必須重新審視企業的體質,不要為工業4.0而工業4.0!」

AIoT智慧工廠,實現智慧製造,從數位平台、生產作業、供應鏈作業流程不間斷,全自動化完成產品製造。
圖片來源:截自凱捷研究院智慧工廠報告

誤區2:以為自動化就是智慧製造

由於台灣製造業的基礎建設完整,自動化比例也相當高,但自動化往往只能解決單一、獨立的流程,仍不夠「智慧」。智慧製造是在降低成本的前提下,全自動化完成產品製造,其中涵蓋數位平台、生產作業、供應鏈等都不能間斷。也就是說,過程中,完全不用輸入任何表單,就能直接把訂單轉成工單,打通製造流程中的ERP、MES、QMS、PLM等系統。

智慧製造的關鍵就在於產線之間能「溝通」,生產過程發生問題時,系統可以自動通知,並把生產作業切換到另一條產線,或是檢測ERP庫存,存貨不夠時由系統自動補貨。不只是做到OT(營運技術)對OT、M2M(機器對機器),而是所有的流程動作都要智慧化。(顛覆汽車產業遊戲規則!藍寶堅尼Urus逆轉勝,殺出一條快速量產的新市場

誤區3:盲目投入工業4.0

根據PWC 2018全球工業4.0調查,工業4.0是運用科技強化競爭,目的是達到工業互聯網企業或智慧企業,創造競爭優勢。它不僅是智慧工廠,還包括產品數位化、內部價值鏈數位整合(智慧製造)、企業間水平供應價值鏈數位整合、數位化服務及商業模式創新。

然而,企業在邁向工業4.0時,若缺乏整體而有競爭力的規劃,投入專案就難見成效。因此,企業得先思考當初決定數位轉型和投入工業4.0的目標,並盤點現有的資源,找到必須優先改善的問題或產線中的瓶頸,再依據目標設定不同階段里程碑。

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群顧問協理余文指出,投入工業4.0要循序漸進,透過具體的里程碑找到明確的整合點,才不會迷失在新興技術中。也可參考別人的轉型架構,思考是否能擴散到整個工廠,並設置明確的檢核點,協助評估轉型的成效,才知道要用什麼技術、方法來解決問題。

不論是工業4.0或數位轉型,無非就是要增加營收、降低成本、提升效率、彈性製造、客戶服務等五大目標。其中牽涉組織內部文化的改變,在製造業往少量多樣的短鏈進化時,也可能進而改變商業模式。因此,需要由上到下,老闆帶頭投入工業4.0,並建立明確數字目標,才不會在投入工業4.0的過程中迷失方向。(瞄準AI發展3大痛點!「台灣人工智慧晶片聯盟」要讓研發更快、更便宜

誤區4:以為人工智慧是萬靈丹

許多企業相繼引進物聯網設備,認為大量蒐集機器數據,就能做到大數據分析,或者交給專家就可以用AI找到新的商業機會。然而,企業投入智慧製造最常見的失敗原因,就是對AI有錯誤的期待。

清華大學工業工程與工程管理系教授廖崇碩表示,「AI沒辦法包山包海!每家企業遇到的問題都不同,若企業自身沒辦法清楚定義問題,也難以找到最適合的演算法;若沒有現場工程師配合,AI專案也很容易失敗。」

AI很「夢幻」,卻不見得適合所有中小企業。因為AI專案投入的成本高,很難在短時間內回收,也需要容錯試驗的空間。葉怡君提醒,要打造AIoT智慧工廠,關鍵在於「建立讓數字說話的企業文化」,她認為,「AI不是神話,要推動組織文化轉向數據驅動,AI才有用!」(亞馬遜遇最強威脅?電商黑馬Shopify砸140億引進自動化物流

誤區5:數位轉型就是買新設備、買新技術、買新系統

轉型工業4.0的過程,不能只追求最新的設備和技術,因為技術日新月益。數位轉型失敗的原因通常不在新技術,而是因為「人」。數位轉型的過程一定會對組織產生衝擊,關鍵在於公司是否打造了數位文化?公司員工是否具備工業4.0或智慧製造的新技能?

對於AI、無人化工廠取代自身工作的恐懼,是人心的一大阻礙。事實上,無人化工廠的比例仍偏低,目前台灣製造業投入較多的工廠是智慧製造,以AI及數位化科技來解放雙手,輔助人類做決策,員工不再被重複性的工作綁住,但也代表人才技能必須轉型,學習新科技及維護新系統的能力。

變革的關鍵在於領導人的決心及凝聚共識的溝通能力。領導人指令不清楚、未清楚溝通轉型目標、員工工作加量不加價、員工兼職推動轉型、沒有隨著新專案而調整年度考核的標準,都是數位轉型最容易因為「人」而失敗的原因。

因此,在AI或數位人才難尋的同時,持續培訓員工數位製造的新能力,建立轉型成功的戰果及團隊的信心,將是企業成功數位轉型,邁向工業4.0的關鍵。

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