智慧製造新物種:台灣製造業轉型,需要哪種斜槓人才?

【為什麼我們要挑選這本書】自從德國推出工業 4.0 政策以後,台灣也開始推動智慧製造。以技術來說,台灣並沒有問題;然而技術只是一個面向,智慧製造更考驗人機協作能力和決策能力,這時就需要管理人才。台灣該如何培養智慧製造領域的管理人才?

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。作者簡禎富是清華講座教授暨美光講座教授,二十多年來深入產學合作第一線,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。我們將透過下文了解該用什麼標準評斷智慧製造,以及智慧製造需要怎樣的人才。(責任編輯:郭家宏)

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。

張忠謀:台灣需要的管理技術和人才,必須從台灣本土發展

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。

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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,人機分工協作更能截長補短

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。

產業需要同時懂技術和管理的人才

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。

技術不是智慧化的重點,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(Pricing 定價策略、Demand 需求規劃、Capacity 產能組合、Capital Expenditure 資本支出、Cost 成本結構、Return 收益)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?

智慧製造的評斷標準在「決策」能力

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」。

(本文書摘內容出自 《工業 3.5》,由 天下雜誌 出版 ,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題 ,首圖來源:Flickr, CC Licensed。)

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