世界都在擔憂AI取代人工 工業3.5告訴你愈能與智慧機械協作的人才,愈有價值

編按:《工業3.5》是第一本針對台灣企業量身打造的數位轉型教戰手冊。近年大數據、人工智慧、物聯網掀起全球新一波價值鏈解構與重組,清華講座教授暨美光講座教授簡禎富,二十多年來深入產學合作第一線,與台灣各產業龍頭合作,深耕智慧製造和大數據分析,提出介於工業3.0和4.0間,適合台灣中小型企業的工業3.5。

 

台灣產業大多專注某項分工領域,往往受限於決策者視野歷練和企業資源,以致重視硬體甚於軟體,對於數據分析和決策的軟實力認識有限,也不重視相關人才的長期培養。

 

台積電前董事長張忠謀在國立清華大學科技管理學院,「台積館」揭幕演講指出,他在台灣經營企業二十多年的經驗發現,台灣最需要的,是符合台灣文化和企業獨特性的管理技術,和管理的人才,而這樣的技術和人才,無法外求。

 

他說:「理工人才可以從國內外一流大學徵求,他們學到的技術,在台灣同樣適用;但是國外的管理人才,在台灣卻不一定適用,因此必須在台灣發展一流的管理研究和管理技術。」

 

工業3.5作為工業3.0 和工業4.0 之間的混合策略,用電影來比喻:工業4.0 就像是電影「機械公敵」虛實整合的人工智慧和機器人;工業3.5 則像是人和智慧機械合作的鋼鐵人。

 

機器人取代人的工作,工業3.5 主張發展鋼鐵人來強化人的決策能力,結合各種決策分析方法,有效地運用在企業策略、產能投資、廠址選擇、設備評估等,機械性的作業或危險的加工作業,則由自動化系統來協助。

 

解決企業痛點,從強化決策能力出發

 

面對人口老化、勞動力減少、勞工意識抬頭,而市場需求變化加快,產品生命週期縮短,如何在研發、計劃和生產調度的決策上,能夠非常即時、靈活、彈性地回應市場的需求?甚至能夠預測性維護設備,避免設備無預警故障導致生產停擺?

 

最好還能做到預測需求,據此規劃企業接下來的資源配置決策,以增加營收和財務報酬。這些難題,都已經成為每家企業的痛點。傳統產業轉型智慧製造,常碰上的第一個問題,就是如何將現有的製造與管理經驗,系統化與數位化?如何讓黑手出身的老師傅,與公司的資訊工程師或外部顧問合作,協助將自己擁有的知識萃取出來?而且不只是知其然,還能知其所以然。

 

換言之,其實大多數廠商,缺的不是先進的軟硬體設備,而是缺少能讓系統發揮智慧製造,以及彈性決策能力的管理模式與組織運作。

 

比較利益,人機分工協作更得取長補短

 

人類歷史上的三次工業革命,各有驅動的技術,唯有第四次工業革命,關鍵不只是軟硬體科技,關鍵也在人。事實上,所有工廠都能透過智慧型系統,節省人力、提高效率。對企業來說,本來就是「比較利益」(comparative advantage)的原則,沒有非要無人化或是非要用人工不可。

 

台商和台廠能在全球供應鏈裡,占有很重要的地位,其中的優勢之一,是台灣有很強的彈性製造,以及供應鏈管理的能力。這些因應產業變化的動態調適,和資源運籌的核心能耐,得力於台灣早期,高等教育和技職教育的普及,以及國際分工的定位,提供人才做中學的群聚效應,當工廠邁向智能化時,應該整合加進系統,成為台灣製造軟實力的一部分。

 

產業需要懂技術和管理的領軍人才

 

愈來愈多工作機會,已因自動化智能化而消失,弱勢族群更不容易找到工作,加大貧富差距和社會不安,年輕人也失去逐步歷練的機會,增加接棒的難度。人工智慧、大數據、工業4.0 正在顛覆各行各業,教育體系和人才培育模式,是不是也必須跟著翻轉?

 

台灣懂資訊與通訊科技的人很多、懂機械的人也很多,許多老闆對新科技相關的語彙,也都朗朗上口。然而,智慧製造也需要,懂硬體技術和分析工具的跨領域通才,需要更多能應用在不同產業領域的大數據分析和人工智慧專家。

 

技術不是重點,教育才是

 

工廠智慧化,人的分析判斷和決策角色會更重要。德國工業4.0 戰略的八個工作項目當中,其中只有三個在講技術,其他五個都在講教育的改變。如果教育跟不上,沒有人才,一切都是白搭。相關部會應該從人力資本優化和國家人力資源管理出發,發展類似PDCCCR 的整合架構,規劃環環相扣的決策,並和學校、企業界密切合作,探討哪一些職能必須跨領域、甚至跨產業,然後區分出哪些職能,先由企業的內部訓練支應;哪些跨領域技能該趕快導入學校教育體制,長期打基礎。

 

過去,台灣教育體系培養的人才,曾是台灣製造業快速起飛的動力,面對這波來勢洶洶的工業4.0 革命,更是台灣產業轉型升級的當務之急。現階段,在現有的資源裡,如何進行體制內的小革命,拉近產學的落差,其實是個別企業和個別學者自己就可以做的事,怎麼做?

 

企業數位轉型需要什麼樣的人才?

 

工業4.0 即將帶來的改變和衝擊,不僅限於製造業,而是任何行業,皆無所遁逃。必須從營運決策、組織架構、人才、設計、生產到服務,整個產業生態系統和商業模式,需要進行換腦、換心、換臉的大手術。

 

若是智慧製造用無人工廠或「關燈率」當指標,顯得過度簡化這個概念,其實,真正的判斷依據,是建立擁有數位大腦的智慧型製造系統。換言之,夠不夠智慧,差別在於有沒有辦法做「決策」。

 

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發佈日期:2019/01/15

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簡禎富

 國立清華大學工業工程暨電機工程雙學位學士,威斯康辛大學麥迪遜分校決策科學與作業研究博士、加州大學柏克萊分校傅爾布萊特學者;現為清華講座教授暨美光講座教授,科技部人工智慧製造系統研究中心主任、工業工程與管理學門召集人。曾任國立清華大學主任祕書、首任產學合作執行長、科學園區固本精進計畫推動辦公室總主持人、台積電工業工程處副處長(於2005年至2008期間借調三年),台積電、聯發科、台達電、友達光電顧問。   創設決策分析研究室與紫軾書院,發表超過170篇學術期刊論文,取得20項智慧製造國際發明專利,著有《決策分析與管理》、《資料挖礦與大數據分析》及台積電、聯發科、創意電子、晶元等哈佛商學個案,主編《半導體製造技術與管理》、《固本科園台灣精進》等書。   更榮獲行政院傑出科技貢獻獎、國家品質獎、科技部三次傑出研究獎、經濟部大學產業經濟貢獻獎、教育部產學合作研究獎、科技管理學會院士、工業工程會士、東元獎及兩次《IEEE Transactions》論文獎等學術殊榮。

工業3.5

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