數位轉型攻略：超前部署後疫情時代的產業新局
■研華科技 / 林世彰 資深經理
新冠肺炎疫情下全球產業鏈面臨重構
疫情過後，可預見政治是促成經濟轉變的重要因素之一，歐洲多國已開始提出不同於先前全球化的戰略，改以在地製造的政策為發展方向；美國更是首重國家利益，整體經濟策略以美國優先，強化美國製造。
後疫情時期的貿易戰，不論是美國、中國，或是歐盟、日韓等，都已經說明了未來市場的複雜度，而過去全球化經濟模式強調國際貿易，活化了超越國界的世界經濟，且各國透過對外貿易活動、產生資本流動，也加速了產業供應鏈及製造技術之間的轉移，導致各國的生產鏈自然建構出全球化的生產供應體系。在未來國際貿易體系重構的過程中，本土化生產或是全球化分工都對製造業重新布局產業生態鏈有著巨大影響。
傳統產業價值鏈升級所面臨的挑戰
勞動密集型工廠多數透過遷移至人力成本相對有優勢的地方生產，以創造生產利潤空間，過往，臺灣傳統產業依照這樣的成功模式搶佔市場，並藉此擴大產能以分攤機器與固定的管銷成本。然而，過去的成功模型並不意味未來可藉此持續領先，尤其是疫情過後，許多製造業也加速進行製造中心的調整，以避免風險過度集中，且傳統製造業國家的人口紅利已逐漸消失，導致傳統產業需要再次轉移到更具競爭力的人口紅利國家。過往避免人工成本上升、依靠較優勢的勞動力成本來維生的方式，並非是長期可行的做法。
提升利潤一直一來都是製造業賴以生存的不二法門，而創造利潤不外乎開源（增加營收）或節流（降低成本）。塑膠產業或是金屬加工產業都須在不斷提升產品品質的過程中，持續降低製造成本，射出加工技術以及模具製造之進步與提升乃當務之急。塑膠製品的良率主要依賴材料、射出機、模具、及成型參數及條件，並非僅靠勞力及技術能力，需仰賴工業 4.0 的智慧轉型，透過智慧製造的突破與改善，才能提升國際競爭力。
工業 4.0 浪潮下的智慧製造轉型之路
工業 4.0，並非創造更自動化或是特殊的新穎製造技術，而是結合製造技術、銷售業務模式、組織再造，並透過現有的資源結合大數據收集、分析，來建立能夠快速回應市場需求的能力，實現精準生產、降低成本浪費及損失，並藉由跨領域合作來提高競爭力。
1. 技術轉型：技術的優先順序並非以自身能力為出發點考量，而需先確認長期及短期利益，並優先朝向完成短期需實現的價值場景所涵蓋的技術。企業的工業物聯網架構，和所需的數位應用是有差距的，許多企業內部或許無相應人才以進行規劃，因此與外部夥伴合作，將會是重要的搭配。
2. 業務轉型：認清提升利潤及訂單的方向，來實現價值改變。為認清方向，主管及領導者需要有明確的願景，制定清晰的目標，透過不斷溝通讓相關人員能夠有分階段執行的路線圖。價值的重點在於「淨利潤的提升」，藉由逆推來制定出價值達成的優先順序，而不是從技術能力順推。
3. 組織轉型：並非僅指領導者進行轉型，公司轉型需涵蓋全體同仁的支持，共同面向數位文化，自上而下推動變革，透過分階段的成功模式，提升同仁的信心，強化同仁的參與，也藉此鼓勵團隊成員彌補能力差距，以持續建置企業之轉型文化。
數位轉型的第一步：以 OEE 管理敲開工業 4.0 大門
為了能夠朝向管理系統化，並透過數據驅動進行射出成型業的轉型，首先要能管理生產進度、OEE 及相關生產關鍵管理指標追蹤，以確保能夠準時將生產精良之產品交到客戶手中。生產流程涵蓋與製造過程相關的訊息，不僅可以幫助工廠處理工作單，管理個別之工作單位，追蹤及管理庫存，還可以幫助工廠進行品質追蹤，並針對異常狀況進行紀錄及改善。
可視化管理是管理者最期待的方針，透過全方位整合實體與資訊流，建構一個整合式智慧製造管理平臺。遠端中控中心工廠管理的建立概念主要是將工廠生產所需的生產資源建構在系統平臺上，有效結合平臺的管理機制，將生產機臺、工作站（工序）、生產流程、產品等資訊結合權限的管理，統合生產規劃與製造執行系統 MES(Manufacturing Execution System) 或是現場控制系統 Shop Floor Control，橋接相關之管理軟體如管理與資料收集系統 SCADA、整體設備效率OEE(Overall Equipment Effectiveness) 結 合 自 動化設備管理 APM(Asset Performance Management)，並連接上位應用系統之數據如企業資源規劃系統ERP(Enterprise Resource Planning)，扮演智慧製造控制的核心，提供即時化製造管理應用決策及危機處理平臺。
IT 與 OT 全面整合加值智慧製造管理平臺
智慧工廠的主要目標，並不是以自動化之導入為優先，而是背後的管理意義，如何透過智慧化思考，來進行改變。工業 4.0 因數據量極大，非現行傳統架構可以比擬，如何即時收集與處理數據，對系統軟體及資料庫來說都是極大的挑戰。雖然工業 4.0 有許多好
處，觀念上許多人都可以實現，然而技術的執行上，卻充滿挑戰。當未來的生產流程透過工業物聯網與其他設備相結合，既有的流程管理及安全管理、舊有程式語言之軟體整合與相容性等因素，皆可能造成資料遺失、損壞設備的操作或造成員工曝險等問題。
為避免這些問題發生，在導入工業 4.0 的過程中，務必要能夠透過妥善的管控 IT 基礎架構來維持現有運營，包含如何結合現有的科技將資料中心做分散式的管理，避免集中儲存所造成的問題，以及如何結合其他生產領域的多個不同生產系統，進而結合工業 4.0
所帶來的優勢，並藉系統架構之優化，透過邊緣運算技術結合關鍵數據以貼近所採用的生產場域，否則將會面臨到設備端可以做到即時數據監控，但系統段卻無法及時做為大腦的角色進行處理判斷，而無法產生綜效的情境。
人才評估或是外部顧問之導入及文化融合，將會是企業在決定要轉型前的必要條件，尤其是過往長期使用之系統搭配，將會是決定是否轉型成功的重要因素。轉型需考慮到後續的擴張性，以及後續面對市場的調整，所需要變化的適應性，並且需要考慮成本及平行擴張的易用性，所以選對了模式，會讓後續朝向數據驅動的智慧化事半功倍。
數據驅動的數位轉型助力製造業營運成長
大數據分析不是口號，而是轉型必須的應用，當今大數據分析涵蓋由工業物聯網收集的數據，以及市場客戶訊息，藉由不斷演進及學習，已快速發展成製造業轉型工業 4.0 的強力引擎。透過設備自動化與感測器技術的進程，搭配跨系統間的高度互聯與整合，產生大量未被利用的即時數據，加上生產流程和零售業活動的變化，而漸趨複雜。企業為保有競爭優勢，不能再以生產本身為起點，而必須以滿足客戶端的價值需求作為目標，實現少量多樣的客製化生產，透過數據分析來創造價值、解決問題，不再是透過經驗的本能來做判斷，而是透過大量數據來支撐他們管理日常運營的決策，同時強化數據的分析能力，將數據轉換成公司成長的資產。
製造業需借助分析技術的計算能力，實現以數據為基礎的決策來運行業務，而這項行動需要與企業的策略緊密結合，無論是大或是小的決策，同時讓最終使用者理解，並且嵌入企業的組織流程中，進而能夠在適當的時機來採取行動。大數據不只是 IT 單位的事，需透過戰情室管理並與各相關單位及層級討論及溝通，協調不同單位部門數據共享、共創及標準化，進而讓製造各部門對大數據產生信任，即時享用數據好處，進而解決問題，實現事中管理、事後檢討以及事前預防的三大模式。
以數位轉型布局後疫情時代的產業新局
疫情過後，全球市場將會變得越來越難預測，國際化競爭也越趨激烈。在資訊透明化愈來愈高的現在及未來，「快」及「不確定性」將會長期影響著我們的競爭力，如何精準預測市場的需求，也會影響著企業的擴張能力，故製造業唯有不斷的提升自身之競爭力，拉大與競爭者之距離，才能持續保有競爭優勢。面對挑戰，製造業為了生存都有足夠的動機來面對轉型，無論是美國製造之口號、或是中國製造 2025 等，然而轉型能力取決於人才及配合夥伴的能力深度。工業 4.0 數位轉型，並不是純粹採用某一系統或是某一設備就能實現，而是攸關於平臺之選擇降低導入之成本，以及是否有足夠的能量來面對新的挑戰，這些都是企業能否順利轉型的關鍵因素。工業 4.0 沒有畫上句點的時候，而是一個不斷前進且改變的動態過程，後疫情時代對於如何加速完成工業4.0 數位轉型，已成為一門顯學。以數據驅動智慧工廠變革，讓管理及決策更容易進行，並重新建構整個產業鏈和供應鏈關係，重塑新的商業價值，以迎向後疫情時代的衝擊及挑戰，方能超前部署數位轉型，積極掌握新常態市場商機。■
