落實科技防疫 化危機為智慧製造轉機
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2019年底，工研院IEKCQM(臺灣製造業趨勢預測模型)團隊發布2020年製造業產值預測報告，指出儘管台灣製造業仍將受到全球景氣擴張減緩的壓力，但隨著台商回流挹注生產動能，可望帶動產值走揚；預估2020年製造業產值為新台幣19.18兆元，年增率1.28%。
值得一提，肇因於AI應用、各國5G陸續邁向商轉，將帶動週邊硬體和零組件需求攀升，使電子終端產品出貨的成長率由負轉正，預估2020年資訊電子業產值年成長率達2.74%，表現優於金屬機電、化學工業等其他製造業。
但專家提醒，舉凡中美、日韓等貿易糾紛未停歇，乃至英國脫歐、地緣政治衝突事件頻仍，可能為國際政經局勢憑添變數，視為影響2020年台灣製造業景氣的潛在風險，需密切觀察。如今仍在2020年的開端，就已出現了預期以外的重大風險，殺傷力更甚於中美貿易戰、英國脫歐，即是新冠肺炎(COVID-19)！
突如其來的新冠肺炎，攪亂了製造業原本大有可為的新年展望。舉例來說，按原本預估，2020年全球手機出貨量上看14億支，其中4億支來自中國、10億支來自海外；假設疫情在6月底平息，推估中國手機產能將打七折、降至2.8億支，海外工廠雖可適時填補中國斷鏈因素，但礙於生產力不如中國，因此產能將打八折、減至8億支。如此將使2020年全球手機出貨量降到10.8億支，比先前預估數字掉了近23%，可能掀起漣漪效應，讓半導體暨週邊零組件等產業同蒙其害。
即使現今因新冠肺炎疫情延燒、處處充滿負能量，但危機即是轉機，台灣製造業者也許可趁此時重新思考一下，如何在全球供應鏈扮演更重要角色。比方說可凝聚上下游業者的共識，將工廠智慧化與自動化的能量，從少數廠區擴散至整體價值鏈，使台灣製造業得以練就更堅強體質，從容應對全球的競爭。
師法燈塔工廠，具體展現4IR價值
談及工廠智慧化和自動化，大家都會以「工業4.0」為追求目標。至於象徵第四次工業革命(4IR)的智慧製造，究竟如何落實，則需要由一些領頭羊帶頭示範；近年由麥肯錫(McKinsey & Company)、世界經濟論壇(WEF)聯手評選出來的「燈塔工廠」(Lighthouse)，表彰企業率先大規模運用先進技術、創新管理方式，打造出擁有顯著經濟效益的工廠，可謂智慧製造的標竿。
若說製造業者想趁著現在，加速推動廠區的自動化、數位化與智慧化，他們所能借鏡參考的最佳典範，無疑就是燈塔工廠。
而就在2020年2月，麥肯錫公布最新的燈塔工廠入選名單，截至目前累積達44家，其中12家落在新冠肺炎疫情重災區的中國，這12家企業中已有7家打通了端到端全價值鏈，能夠善用數位科技，按需批量生產客製化產品，同時與供應商即時共享資料，快速因應市場需求變遷，故對抗疫情逆境的能力比一般工廠來得強。
在表彰燈塔工廠的同時，麥肯錫與WEF提出示警，有高達七成製造業者雖然嘗試採用4IR技術，但遲未展現可接受的投資回報、或可衡量的改善成果，意謂仍無法有效實現大規模的製造創新，已有「永遠落於燈塔工廠之後」的高度風險。具體來說，企業不宜為了4IR而4IR，應該以創造價值為唯一導向，並設法創造實際的示範案例，能從客戶、產品、效益等維度出發，制定出最佳的數位化業務藍圖。
以某家獲選為燈塔工廠的企業為例，已做到全廠智慧化的地步，其工程師和作業員即便在同一條產線，也能「不見面生產」，同時兼顧「抗疫」與「穩產」兩大目標，將疫情的衝擊減至最低。究其主因，在於當前具備聯網功能的產品可說愈來愈普及，因此得力於設備的智慧化、開放的通訊標準，使得不管是人與人、人與物、物與物之間，皆可輕易達到互聯互通；舉凡此種，都足以協助製造業縮短摸索期、少走冤枉路，加速挺進智慧工廠、工業4.0等目標。
藉標準化、數位化與AI，推動智慧工廠轉型
在此前提下，所謂燈塔工廠的從業人員，根本不需到機台旁邊，就能隨時掌握機台的完整數據，從而瞭解機台的實際運行狀況，達到遠端監控的妙效；更有甚者，還可透過雲端與人工智慧(AI)技術，幫助管理者能夠因應當下內外部的情勢變化，靈活調整生產與營運決策，恆常維持人員工作效率與品質的最佳化。
一家公司如果擁有一座燈塔工廠，已經算是不了起的成就；但有些公司硬是了得，已打造出不只一座的燈塔工廠，理所當然成為台灣製造業者亟欲取經的典範。畢竟隨著中美貿易戰、新冠肺炎等嚴峻考驗接踵而至，製造業在思考生產基地的遷移布局過程中，已體認到智慧化與自動化不只是少數產線、少數廠區的事，而必須做到滾動複製、全境擴散，既然有企業步伐走得快、已締造多座先進工廠，代表其典範轉移的能力超強，自然是值得學習仿效的教材。
譬如施耐德電機(Schneider Electric)，便是同時擁有多座燈塔工廠的企業，而該公司也曾利用公開場合，大方分享智慧工廠轉型的經驗，強調轉型並非倉促為之、須有中長期規劃，首先要讓旗下所有工廠與物流中心都採用同一套標準架構，如此才不會徒增管理困擾，也更能加快後續興建新廠或新產線的腳步。
其次，當工廠架構趨於標準化時，理當能大幅降低資料收集的難度，成為推動工廠數位化的大好基礎。再者則應該活用雲端與AI技術，透過製程的可視化、複合式模擬，建立製程優化的模型，以增強應付混線、隨時插單的客製化生產能力。
