12月號內容
【本期主題】
邁入智能工廠必先了解想解決的是哪些問題？ 製造業不外乎想解決三個問題：本質、體質、與素質問題，模具與成型產業也不例外。首先要解決的是素質問題， 不靠人來決定數據在哪裡，因為信息化不對稱或不正確的時候，無法做統一管理。第二個是體質問題，即管理對 稱，體制不均勻，管理理念很難形成。第三個是本質問題，從本身最優越的能力去做，做價值高、技術高的產品， 讓技術跟顧客的價值連在一起，讓顧客想要靠你，才能在新製造時代中勝出。
現今模具與成型產業與許多其他製造業都面臨諸多挑戰，如缺工缺才問題、競爭激列、需求個性化、數據及時性 真實性、產品生命週期短、成本大幅上升、品質如何保證、可追溯記錄、排產及插單等。從現況來看與模具與成 型工廠，可能連工業2.0、3.0都沒達到，在這種情況下我們大談工業4.0其實是非常不務實的作法，當務之急 是先做好工業2.0和3.0。談工業4.0離不開工業1.0，歷史上工業技術大致可分為四個階段，簡單來講，工業1.0 就是機械化和動力化，工業2.0是自動化，工業3.0是信息化，工業4.0是智能化；其重點在於這四個階段的發 展是一個連續過程，是不可分隔的，也是不可超越的。
物聯網無遠弗屆，影響所及不只是我們的日常生活型態，工業物聯網(IIoT)的崛起及普及，更新引領第四次工業 革命，亦即工業4.0的到來。在工業物聯網所架構的環境中，透過機器與機器(M2M)的通訊，機器可以與其他 機器、物件、和基礎設施等進行互動和通訊，結果將產生龐大的數據，以這個為數據庫為核心，我認為他已經做 到3.0，或是3.5，但不是工業4.0。這些數據經過處理和分析後能運用於工廠管理和控制的最佳化，進一步解決 全球製造業面臨升級的問題，推動智慧製造時代的到來。
根據辛辛那提大學特聘教授李傑認為，工業人工智慧是ABCDE，Ａ是代表人工智慧(AI)，Ｂ是大數據(Big Data)，C是雲端(Cloud)，D是領域智識(Domain know how)，E是證據(Evidence)，透過證據經驗不斷提高AI 的可靠性，達到省成本、提高價值、增加效率的目的，誤用人工智慧不僅無法轉型新製造，還可能增加成本。
專題報導(專題主編:唐兆璋 ACMT協會 副秘書長)
-物聯網在射出成型行業的發展與應用
-工業4.0大未來論壇－柯拔希經驗分享
-技術淺談 使工業4.0 更實用
-通用通信模型為工業 4.0 鋪平道路智能工廠討論 OPC UA
-精密金屬3D列印機 「OPM系列」和可支持 物聯網的下一代模具成 形自動生產系統
-射出機智慧化-熔體黏 度變異自適應控制技術
-雲端智造——海天智能 製造
-從工業4.0深度剖析企 業發展之道——生產管 理與技術的智能化革新
-“塑雲”—射出工業 互聯網
技術新知
-Moldex3D提供最佳化產品設計解決方案
-射出品質的關鍵： 先做好熱澆道系統評估
-Fakuma回顧：阿博格 的數字化之路
-多彩包装看創新塑料 及工艺如何脫穎而出
-汽車輕量化的前進之路
-巴斯夫研究人員挑戰 藍光技術
-焊接機器人助力柔性化 生產
-看MOULD-TIP 如何把IMD工藝與熱流道結合
-如何給老年人挑選一 款合適的家電產品？
顧問專欄
-第21招、【射出機台驗證篇】
-粉末冶金金相技術 II(六)
-罵人的技巧
新南向專區
-Taiwan MoldingTechnology Visiting (Philippines Delegation) 台灣模具成型技術參訪團
-2018 亞太產業鏈結成果暨心南向新成長-系列二 啟動鏈結新南向的創新模式新書發表會
產業訊息
-產業轉移釋放新能量—“CHINAPLAS 國際橡塑展”重拳出擊新興區域
-CHINAPLAS 2019提供全方位橡塑解決 方案 — 終端行業不容錯過的橡塑盛宴！
-CMPE2019第二屆中國（東莞） 手機加工產業博覽會 暨華南粉末冶金及電子煙加工展覽會
塑料行業新聞
-科思創美國貝敦生產基地
-朗盛推出全新聚酰胺和聚酯， 用作激光傳輸焊接
CMSA2018TW
2018國際CAE模具成型技術研討會(ACMT2018台灣年會)
2018/12/12(三)
大會手冊