雖然台灣製造業發展已相當成熟，但面對「數位化」、「智慧化」、以及「自動化」的轉型過程卻充滿挑戰，發展遲緩，主要原因是台灣製造業的結構問題。由於當中有98%是中小企業，在資、金人才相對不充裕的情況下，面對「數位化」、「智慧化」及「自動化」的轉型議題往往是有心無力。另一方面，由於工業自動化目前仍缺乏統一標準，廠商很多時候也是無所適從。

談到「數位化」、「智慧化」、「自動化」，工業數據占了很重要的位置，如果工業數據無法即時收集、快速運算儲存甚至應用於智慧決策分析，高效能的自動化製程是不可能達成的。為了協助產業掌握數位轉型契機，提供產業更精準、更有效率之工業數據解決方案，財團法人資訊工業策進會（資策會）特別主辦了《工業數據協助產線數位轉型研討會》，透過與國內產學研三方交流，共同探討出有效率的工業數據應用、接地氣的解決方案與產業實務成功案例，以期能協助業者掌握工業數據應用的訣竅。

《工業數據協助產線數位轉型研討會》之出席貴賓，從右到左：MIC資深分析師魏傳虔、資策會智慧系統研究所副主任林敬文、勤益科技大學資訊工程學系助理教授欉振坤、科智企業總經理顏均泰、環鴻科技副總經理陳文志、交通大學電機工程學系教授宋開泰；攝影：李淑蓮

當資通訊產業邁入智慧化…

會中，資策會產業情報研究所 (MIC) 資深分析師魏傳虔以《前瞻全球智慧製造發展趨勢》為題作了專題報告，讓與會者在深入探討智慧製造的細部之前，先對產業整體有一宏偉的認知。在報告中，魏傳虔也深入介紹了日本及中國在智慧製造及機械人方面的發展現況，分析在相互競合的情況下，如何向對方學習及挖掘商機。

談到智慧製造的發展，魏傳虔認為整個資通訊產業的演變範例可以作為一種參考，而從全球前十大廠商排名的改變也可以看到一些端倪。

圖1. 數據將成為企業成長最重要的要素

資料來源：各公司資料，MIC整理，2018年8月；魏傳虔《前瞻全球智慧製造發展趨勢》報告

從圖1可見，在2007年，全球10大的廠商中，只有3家是跟ICT有關的 (Microsoft、China Mobile中國移動、AT&T)，其他占比較多數的是石化業及金融業集團。但是，如果把時間拉到2018年，即會發現市值前10大的廠商有7家是屬於廣義的ICT產業，而前3大均為雲平台的大廠。

魏傳虔提出了大哉問：為什麼在短短10年間，這些公司的市值會增長得如此的快速？他指出，如果是從消費電子或是B2C的觀點來看，主要是因為這些公司掌握了使用者的數據，在掌握了使用者的數據之後，這些公司會在分析這些數據後，反過來修正一些他們提供的服務跟應用，從而讓他們整體產品發展得更好。因此，魏傳虔認為，在未來，企業如何掌握使用者的數據是一個蠻重要的關鍵。

另一方面，隨著科技驅動帶動數位轉型變革，工業數據也相對的變得更重要。魏傳虔認為比較有興的是，在消費性市場上，數據是從每個人身上帶出來的，沒有制定模式，是一個比較開放的標準；但在工廠裡面的工業數據，其本質是工業的「工」，如果將消費性雲平台上的一些標準及營運模式放到工廠數據中去管理時，或許會有不一樣的改變。就目前而言，工廠數據的標準是相當的多樣化，而工廠老闆對於數據的安全及保護原則上比較保守。

不同國家的發展策略

日本

魏傳虔指出，日本目前主要策略有2大重點，分別為 (1) 加速第四次產業革命的先進技術如IOT、大數據、AI、機器人快速導入企業運作並促成Society5.0社會的實現，及 (2) 集中政策資源投資於日本具有優勢的領域，如製造業。

在日本Society 5.0未來投資戰略2017中，日本要做2件與製造業有關的事，第一個目標就是實現全世界第一個智慧供應鏈；而第二個目標是與其本身機器人發展有關的，就是機器人新戰略實施與進化。

魏傳虔表示，針對第一個目標，其重大的KPI有以下二項：

1. 製造業勞動生產力每年向上提升2％（2013-2015年間平均勞動生產力為1.4％）。
2. 在2020年可在工廠現場蒐集資料的公司比例達到80％，而可將蒐集到資料與具體問題進行連結的比例達到40％（2016年的比例分別為67％與20％）。

魏傳虔強調，日本在工廠收集資料及數據的速度及廣泛程度是比較先進的，相對台灣工廠能有效收數據的比例只有5%以下 (註：此為財團法人精密機械研究發中心PMC於2016年做的調查)。所以工業數據是台灣應該努力去做的事情。

為了達成目標，日本的策略是創建與大數據有關聯性的國際性標準，以促使日本中小型企業提高數據分析比例，並計畫引入統一的數據格式，預期在2020年形成國際標準，並將此標準納入中小企業，希望利用中小型製造業數據創造新服務與附加價值。數據顯示台灣有九成八是中小企業，魏傳虔認為中小企業要如何與大型企業取得平衡，這需要政府的力量，如何讓中小企業能共享數據是一件很重要的事情。

除了創建與大數據有關聯性的國際性標準外，日本政府也同時促進數據連結和活用的規則與系統，並已於2017年5月制定有關企業對於數據協調的使用權和使用合同準則，另有禁令規定以防止非法使用情事。

日本政府也於今年6月推出了未來投資戰略2018年執行重點，基本上上述所提到的KPI沒有太大變化，魏傳虔認為其中有幾個比較有趣的是：

• 促進供應鏈中的數據鏈接
  • 選定金屬、石化、材料、汽車等領域，建構示範案例。
  • 實施通過電子標籤和規則開發獲得的數據格式的標準化，以構建能夠在連接製造商，批發商，零售商和消費者的供應鏈中共享產品、配送、銷售與消費等數據的系統；讓每個環節中的數據都在供應鏈中共享，互相交替之後價值才會提高。因為工廠數據很多都不一樣，因此如何將這些數據貼標籤，讓上端的IT系統可以有效的判定這些數據的來源及去向，作什麼樣的分析處理等等，是很重要的議題，因此數據標籤也是日本要處理的事情。
• 至於機器人部分，日本著重的是在機器人產業創建先進的數據協作案例，進而申請國際標準化。

魏傳虔指出，在日本機器人新戰略實施與進化中，著重的是培育日本在地的系統整合業者。對台灣而言，工業機器人都有自己本土的製造商，但台灣比較知名的是系統整合業者，台商不管是在中國大陸的廠區或是在台灣的廠區，很多都是採用台灣系統整合業者的解決方案。日本政府也認為如果要把日本中小企業的智慧製造或是智慧工廠之能量提升，勢必要提升本身系統整合業者的能力及能量。魏傳虔認為對台灣大部分業者來說，就此發展態勢會面臨比較大的衝擊。

中國大陸

許多台商的工廠幾乎都設在中國大陸，而中國大陸最近則是積極的發展大陸國產機器人及機台設備。並從市場及產業競爭的角度去看，於2016年提出了智慧製造發展規劃。

圖2. 中國大陸智慧製造發展規劃 (2016-2020年)

資料來源：中國大陸工信部，MIC整理，2017年9月；魏傳虔《前瞻全球智慧製造發展趨勢》報告

從圖2可見，中國大陸的目標是自製化程度越來越高。另外一點跟日本比較像的是，要去培養自己本身的系統解決方案供應商，目標為培育40個以上主營業務收入超過10億元、具有較強競爭力的系統解決方案供應商。

面對對岸來勢洶洶的發展，魏傳虔認為與其惶恐面對，倒不如從中挖掘商機。他從許多中國2017年智慧製造試點及規劃的方案中，抓了幾個與機器人相關的方案，希望廠商可以藉此了解中國大陸要發明機器人的標準是什麼？要發展的領域是什麼？裡面有沒有台灣要去關注的競爭點？還是說有可以合作的契機？由於中國大陸今年 (2018) 年初有一個政策出來，就是台商等同陸商，可以去爭取智慧製造4.0一些試點項目，因此魏傳虔建議有興趣的廠商可以去工信部網站下載完整資料研擬。

圖3. 中國大陸智慧製造綜合標準化與新模式應用專案

資料來源：中國大陸工信部，MIC整理，2017年9月；魏傳虔《前瞻全球智慧製造發展趨勢》報告
※中國工信部2017年8月公佈，內容總共涵蓋36個省分、特區與城市，總投資項目接近200項，總投資金額約為340億人民幣。

到了2018年，中國大陸為了發展工業數據，也針對工業雲平台出台了很多政策。

表1. 中國大陸近期與工業互聯網相關之政策與計畫

資料來源：中國大陸國務院，工信部，MIC整理，2018年8月；魏傳虔《前瞻全球智慧製造發展趨勢》報告

台灣

就台灣的部分，可歸納為3大策略6項作法 (參考圖4)

圖4：台灣智慧機械產業推動策略

資料來源：智慧機械產業推動辦公室，2018年2月

魏傳虔指出，台灣機械產業高度分散，有大型廠商也有許多中小型廠商，如果在策略推動上要兩者兼顧，必須兼顧廣度與高度，才能全面展開。

在廣度的部分，要提高中小企業跨越門檻的能力 (生產過程導入數位化，從工業2.0→3.0)，有2件事情要推動：

1. 推動SMB (智慧型機器機上盒)：廠商可以申裝SMB，讓生產設備聯網數位化（升級到3.0）。
2. 推動NIP：建設公版聯網服務平台，廠商可利用公版套件去開發自己雲平台，加速各應用產業導入智慧製造。

圖5. 發展SMB及NIP進度說明

資料來源：智慧機械產業推動辦公室，2018年2月

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