Page 35 - 2018 電子科技產業年鑑

產
業
趨
勢
篇

力，而是將機器之間、機器與人之間，以及人與 （參考文獻 2）。
人之間串聯起來的智慧。 3. 工廠智慧化的發展趨勢
全球投入製造產業的企業皆關注如何導入數
2. 數位轉型的挑戰與機會
2018年4月OECD發表了全球數位經濟趨勢 位轉型技術的發展趨勢。根據在2017年7月拓墣
發展的研究報告，說明了全球數位轉型的發展趨 產業研究院針對工廠智慧化的市場前景，推估未
勢肇因於資通訊技術的快速擴張，不僅貨物、資 來全球智慧工廠的市場規模每年會以12.5%的成
訊與服務方面市場規模呈現指數式成長，世界各 長率，到2020年時將到達3,200億美元的市場規
國也發生重構（reshape）社經結構的影響。 模。因此，全球的政府與企業莫不關注並且積極
OECD分析G20國家在數位經濟發展成功的 投入大規模政策資源以維繫未來的產業發展的優
企業經驗，並指出資料蒐集、儲存、存取與數 勢。實際上，要改造一個智慧工廠並非難事，首
據利用等成本降低，這些新興ICT技術與設備帶 先得確認智慧化的目標、定位與需求，以妥善規
來的轉型力量，並非只追求完全自控式的生產製 劃其數位轉型的進程、步驟與效益指標。
造，而是一種由系統設計到數據匯流形成的技術
整合新範型。 一般而言，驅使企業把工廠智慧化的動機可
根據圖1所示，由大數據分析（big 歸納三大面向：
data）、雲端運算（cloud computing）與
物聯網（IoT）等擷取製程資料的底層技 （1）資源配置：企業資金、材料、能耗、
術，衍生出模擬（simulation）、人工智慧 時間等重要成本的最佳化。
（Artificial Intelligence）與系統整合（system
integration）的功能需求，進而發展高階的積 （2）產能效益：預知保養，避免公共/製
層製造（Additive manufacture/3D-printing）、 程設備意外停機可提高生產時數、產能效率。
自動控制機台系統（autonomous machines
and systems）與人機互動（Human-Machine （3）風險預測：生產參數監控，複製企
Integration）等技術整合，因而驅動了產業數 業經驗，確保機台一致表現，維繫/改善產品品
位轉型的力量。資料來源：圖1：OECD, 2018 質。

然而，以一個工廠運轉的觀點來說，每天廠
務管理上可能會面臨諸多繁瑣的難題發生，最基
本的管理需求就是供水、供電、油氣管路、設備
運轉與作業安全等五大向度的需求，詳圖2。因
此，每個工廠通常面對的共通難題，如「用電
如何避免超約？」、「廢水的排放是否符合標
準？」、「管路是否會漏油？」、「空壓機是否
會漏氣？」、「設備是否會發生異常？」或「運
轉是否有過載的危險？」等痛點，故導入智慧化
管理的解決方案是個必然的發展。

由此可見，對許多資源有限的企業來說，亟
需多元專業的機電領域人才，要導入智慧化系統
的成本高，衍生複雜繁瑣的工作並且為了監控管
理而產生的大量資料無法依賴人力去判讀。

4. 智慧化趨勢下，產業面臨的挑戰

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