智慧製造已經成為製造業數位轉型浪潮中最熱點的話題。過去只要產品做的好，就不愁沒有銷路。但是製造業現在面臨的狀況大不相同，市場快速變化、競爭加劇，需求開始走向個人化、客制化，但相應的生產條件卻沒有辦法快速靈活應變，再加上勞動力缺乏的問題，一場席捲整個製造業的第四次工業革命——工業4.0撲面襲來。

各個國家地區都在積極佈局智慧製造，台灣如何應對？如何結合自身優勢在這場全球性質的4.0製造業革命中獲得競爭優勢？

一、何謂智慧製造？

智慧製造(Wisdom Manufacturing, WM)是利用先進製造技術和物聯網，大數據，雲計算，人工智慧（AI）等新一代的資訊技術，將生產過程的每一個環節都高度客製化／智慧化的先進製造模式，以適應快速變化的外部市場需求。

以前的製造是追求自動化，批量生產同類產品，智慧製造則要根據客戶需求快速客製化生產產品。智慧製造是工業4.0的一個核心部門。

在智慧製造中，各種感測器、儀器、裝置等都會產生大量的資料。這些資料包含着生產和營運過程中的重要資訊，如果能夠對這些資料進行分析，就可以為企業提供更深入的洞察和決策依據。

因此，為了解決企業在資料分析和決策方面的問題，不僅需要建立資料分析團隊，還需要使用適當的工具，比如大數據分析和BI工具，以實現精細化的管理和決策。透過大數據分析和BI工具，企業能夠統一管理和處理各類資料，提升其資料化的經營能力，進而提高企業的核心競爭力。

二、台灣的智慧製造的規劃如何？

台灣的製造業曾經撐起了一個世代的輝煌，尤其擅長大量生產和代工製造。面對這樣的全球製造業革命，台灣行政院生產工業4.0發展方案也應時發布，旨在加速產業鏈垂直、水平數位化及智慧化，導入網實融合與人機協同關鍵自主技術，借力使力及群策群力加速培育產業網實系統軟硬實力，在資金投入／人才培養／專業指導等方面給出了具體的規劃和目標。製造業的廠商們也積極應對，希望乘著工業4.0的大潮再創奇蹟。

但現在有一個很大的問題是，很多製造業廠商以為智慧製造和工業4.0就是技術革新、自動化、使用機器人的無人智慧工廠。這個誤解造成了很多企業的智慧製造和工業4.0之路越走越歪，投入了大量資金沒卻沒有得到效益上相應的提高。

因此，我們整理了中京電子、江鈴集團新能源汽車、凱耀照明等數家制造業企業CIO的訪談內容，集中探討：

1、聚焦於現實差距，現階段的智慧製造存在哪些問題？

2、聚焦於工業網際網路，智慧製造的關鍵核心是什麼？

3、聚焦於業務流轉，智慧製造有哪些可落地的應用場景？

1、智慧製造差距分析：資料與業務場景分離

如今，在數字化的加持下，製造業的綜合實力不斷加強。行業實現了從營銷、服務、設計環節的新業態帶動生產組織、供應鏈條和製造模式的智慧化變革。企業的整體業務實力提升，但是在裝置自動化、智慧化等傳統領域仍有差距。

一方面，缺乏相應的技術基礎與製作工藝，加之由於成本問題，企業缺乏自動化升級的動力，這些導致智慧工廠、智慧車間的普及率和利用率不高。

另一方面，資料流轉水平不足以支撐多個業務系統之間的自動化執行，資料孤島造成了業務鏈條的流暢性降低，系統之間的自動協作性不高。

以凱耀照明股份有限公司為例，在推行數字工廠之前，各個生產線設計到MES、PLM、CRM、SRM、ERP等多個系統。但由於缺乏資料管理機制，各個系統資料未完全打通，導致採購、生產等多個環節出現誤差，無形中增加了成本。這種背景下，企業想要實現智慧製造的真正落地，需要找準資料的價值。

因此，凱耀照明提出了建立統⼀數據、統⼀平臺、統⼀運營的信息平臺⽬標，結合阿米巴經營理念，開始了企業全價值鏈的數據拉通改造，從原有的粗獷型管理逐步轉型為數字化驅動。

2、智慧製造的核心：透過資料流轉產生價值

在中京電子科技股份有限公司的資訊科技中心總監明昌敏看來，智慧工廠是行業的重點發展方向，裝置互聯速度將進一步加快。而資料在其中起到了傳導器的作用。透過資料監控保障生產的標準化，從而在面對突發狀況時，可以降低“因人廢事”的風險。

在製造業領域，無論是疫情防控期間催生的遠端辦公熱潮，還是利用BI平臺提升企業管理智慧化水平，資料都是宛如“石油”般重要的資源。而製造業積累雄厚，資料積累也正是工業網際網路的一大優勢。

而聚集差距，“數字基建”時代下，資料富礦會全方位應用於企業的多種應用場景下，推動企業智慧製造的程序，成為彌補製造智慧化差距的關鍵。

3、助力智慧製造升級的三大引擎：資料拉通、資料文化、資料中臺

無論是工業網際網路還是智慧製造，都是在進行包括人、資料、機器裝置在內的工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度互聯。

相比於數字化程度更高的歐美製造業，亞洲的應用場景更多集中在生產過程管控與資源最佳化配置等場景。其中涉及到資料拉通、資料文化、資料中臺等多個方面。

3.1 資料拉通：助力搭建數字工廠，實現精實生產

作為中國照明電器行業10強，凱耀照明股份有限公司在企業內部進行全價值鏈的資料拉通改造，利用“報表平臺+阿米巴平臺”雙核驅動的方式，以搭建數字工廠為目標，將SRM、TPM、OA等系統資料進行整合，打通製造流程、計劃管理、工序流程和質量管理等環節，實現流程溯源、資料預警、許可權細化等精細化運營目標。

在談到數字工廠時，凱耀照明集團副總裁兼CIO張益軍認為，無論是智慧化還是數字化，都離不開基礎資料的支撐以及資料精準度的最佳化，在這其中FineReport資料平臺發揮了重要的作用。

資料的流轉與應用推動了公司的智慧化程式，一方面培養全公司“用資料說話”的工作氛圍，一方面實現了多系統的精實生產。

凱耀照明總裁劉強曾評價：智慧化平臺的建設至少為凱耀照明增加了2%的淨利，價值五千萬有餘。真正做到了以極小的投入產出了巨大的效益。

3.2 智慧工廠：資料文化應承擔重要作用

“數字化的發展戰略、總體框架、文化積累與企業的發展戰略、管理模式和關鍵流程是相互提升的關係。資訊中心想要實現價值，不僅需要新型技術的支援，還需要站在企業發展的高度，積極主動地將IT價值進行展現，在企業資料文化建設方面承擔起更多的責任。”

在疫情防控關鍵期，中京電子採取了一系列動作，保證員工安全快速復工。在資訊科技中心總監明昌敏看來，這些都離不開公司數年的數字化建設積累與濃郁的企業資料文化。

中京電子的智慧化轉型主要圍繞業務系統數字化和物聯網兩個方向展開。以BI分析平臺為例，為了讓視覺化資料的價值發揮到最大，公司利用帆軟報表搭建了統一的報表分析平臺，升級了車間電子看板。

落實到具體業務應用，資料報表以及預警資訊還會根據需求被自動推送到郵箱和各種微信工作群中，在濃厚的資料文化氛圍浸染下，中京電子的移動化辦公有序推進，CS架構應用、移動端應用逐漸轉變為BS架構應用、會議系統的打造等等，為應對這次突發疫情提供了堅實的技術基礎。

最後，明昌敏特別強調商業智慧在企業智慧化轉型中的重要性。首先在企業數字化完成之後，BI系統可以將相關業務進行視覺化呈現，進而提升各個業務模組的運營效率。其次，企業在制定生產計劃時，透過資料分析可以拿到具體的業務分析預測結果，有針對性的進行指導。

3.3 資料中臺：梳理複雜業務場景，實現智慧化轉型逆襲

在快速發展的工業網際網路時代，很多傳統企業在應對複雜業務場景與快速市場競爭時，需要資料中臺在業務流轉中提供資料分析與業務模型的支援。在很多企業搭建資料中臺的過程中，分析報表和商業智慧可以提供一定的支撐。

江鈴集團新能源汽車有限公司從2015年就開始了資訊化建設程序，但隨著業務場景不斷擴張，數萬臺汽車行駛產生大量資料，業務系統之間資料耦合性強，資料應用缺失，這些成為公司發展過程中的陣痛。

業務需求與資料應用之間的落差迫使公司做出數位化轉型，向自動化工廠邁進。據IT總監譚曉斌介紹，公司採取“大中臺、小前臺”的策略，整合各個業務系統的資料，從統一資料口徑、搭建資料結構、建設資料監控平臺等手段入手，開始智慧化轉型的逆襲之路。

為了滿足全國數萬輛新能源汽車執行情況的實時跟蹤，資訊中心在資料中臺的基礎上搭建了車輛實時監控平臺。公司在每一輛行駛的新能源汽車上都裝有資料感應裝置，數萬輛車的資料會實時傳導、更新至公司的資料庫中。

同時，車輛實時監控平臺還支援聯動鑽取操作，點選地圖上的車輛標識，可以下鑽到該車輛的具體執行情況。汽車的行駛里程、當前車速、電池狀態、預警狀態等資訊將實時更新到資料系統中，進行實時呈現。汽車監控大屏可以保證資料平均每15秒進行更新，全國各地的汽車都在監控範圍之內。

講到車輛監控平臺，譚曉斌回憶道：其中最讓資訊部門擔心的就是瞬時8W+車輛產生的資料量，平臺需要對這龐大的資料量進行實時清洗、分析、展現等操作，對資料分析的技術要求很高。

最終，經過數個月的除錯，利用帆軟報表搭建的汽車監控平臺成功上線，為智慧化平臺提供了成功的範例。

三、智慧製造要從業務問題出發，而不是從技術出發

看完了上面的講的內容，覺著挺好的，然後自己該怎麼樣還是怎麼樣，沒有很深的觸動，這是很多台灣廠商的現狀。

究其原因，是智慧製造之路沒有從公司的痛點出發。只停留在技術層面上，看到大家都在布局智慧製造，自己企業也要導入一套資料視覺化工廠設備，而不是先分析企業存在什麼問題需要解決，結果往往是投入了很多卻不見明顯的降本增效的效果。

在進行智慧製造之前，應該問自己這樣幾個問題：

• 企業目前有什麼痛點？
• 可以用哪種智慧製造技術來改善？
• 準備投入到少成本，以及如何衡量導入後的效果？
• 改善之後的效果會比運用其他方法更好嗎？

如果你的答案是肯定的，再開始智慧製造路不遲。

四、智慧製造是個過程，沒有完成了的狀態

我們談企業E化談了很多年，從開始導入CRM系統，到後面陸續導入MES、MIS、ERP、財務、物流、想笑系統，系統多了，數據雜了，再導入一個數據整合的工具：報表軟體或者BI系統工具。這些都是企業E化的過程，它沒有完成狀態，是一直在進行的，沒有企業說自己的E化完成了，以後高枕無憂無需再做任何E化了。

智慧製造也是這樣的，硬體里的感測裝置、網路裝置、機器人、穿戴式裝置、3D列印、智慧型手機，軟體中的雲端平台、大數據應用、人工智慧AI、虛擬實境VR/擴增實境AR術都是一個個階段，隨著發展可能還會蹦出新的技術。要做好沒有一勞永逸的準備，不斷根據企業的狀況、技術的發展來隨時優化，才能在激烈的競爭之中始終立於不敗之地。

五、智慧製造可以參考的實例有哪些？

智慧製造涉及的範圍非常廣泛，包括設備／生產／質量／採購／銷售／經營管理／物流等各個環節的智慧化。如同上文中提到的，企業要從自身的痛點出發導入智慧製造，追求真正為企業產生價值。

這裡給大家介紹幾個智慧製造和工業4.0導入的案例，都是從企業某個環節的痛點出發，並取得了實效的，希望可以給大家一些思考。

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