從概念到實踐,各行各業全面啟動!工業4.0徹底研究

在電影《鋼鐵人》劇情中,男主角每次要出任務時,就有頭盔、各式金屬護具快速朝他身上飛去,然後自動定位、完美包覆,一秒變身鋼鐵人。而頭盔內,投射出類比擴增實境(AR)的影像,結合真實畫面秀出各種模擬數據分析,還有個無所不知的藏鏡人管家「賈維斯」(Jarvis),不斷指示下一步行動對策。這些橋段令人嘆為觀止,更涵括了工業4.0訴求的重要關鍵字,舉凡人機互動、客製化、AR、模擬軟體、數據分析等等,此外,那藏身背後與鋼鐵人對話的AI超級電腦系統,亦如工業4.0大腦「戰情室」的最佳展演。
現在,把場景拉回真實世界。9月初,台北國際自動化工業大展上,一位身穿短褲、腳踩布鞋、年約60多歲的企業老闆,在工業電腦龍頭研華的攤位前佇足許久。他望著16面約46吋大小液晶螢幕組成的巨大電視牆,即時呈現模擬產線中採集到的各種廠務資訊,包括工廠環境監控、異常警報、生產看板、機台預防保養等等。

工業4.0的兩股拉力
這位企業老闆愈看愈有感覺,他接著問:「要怎麼用手機,就可以看到我的工廠?」當屆齡退休、交棒的企業主,都開始思考未來工廠的可能性,也讓在一旁解說的研華工業物聯網事業群大中華區總經理蔡奇男有所領悟,他認為,「工業4.0會進步,老闆要更有想像力。」
大約五、六年前開始,只要有人想買研華的產品,「我就會問他為什麼想做工業4.0,遇到一個問一個。」蔡奇男說,累積市調了上千位中小企業老闆後,可以簡單歸納工業4.0的兩股拉力,分別是市場客戶驅動、管理要求驅動。
以汽車產業為例,上游品牌大廠如豐田、賓士等基於品質控管,要求供應鏈提供生產履歷溯源,零件供應商為避免發生如轉單般的慘劇,開始往工業4.0移動。此外,還有另一種情況是自家工廠規模擴大,從過去的兩夫妻管理100台工具機、50名員工,擴增到500台、1千名員工,再也「無法一眼望穿做好管理」,因而在產業升級壓力下,開始認真思考工業4.0。
泓格科技總經理陳瑞煜形容,工業4.0這個議題,不只是規模大的公司才會遇到,台灣的中小企業也非常關注。老闆們看到媒體在談工業4.0,論壇一場接一場辦,心裡癢癢還在猶豫,在打小白球的場合上,發現大家都在談類似話題,「怕被笑怎麼沒做,但也不知道該怎麼開始。」
產業需求不同,成熟度差異也大
談到台灣中小企業現場的普遍焦慮,台灣博世力士樂工廠自動化協理陳俊隆也有類似感受。過去兩年,他拜訪了很多潛在客戶,發現台灣製造業老闆有預算、想做工業4.0,但多數需求不明確,「這會導致需求和解決方案之間的落差。」而不同產業族群,在投入工業4.0時,在意的商業效益也不同,有的在意彈性製程,有的則在意可節省多少人力成本。
根據Intel亞太區製造業產業解決方案總監李立仁的分析,「台灣在工業4.0的布局,不同產業的差異很大。」其中,半導體、面板走在最前面,發展最為成熟。其他像是代工、組裝或傳產等離散式生產業者,多還是老舊設備,以無法連網的封閉式系統為主,要做到工業4.0第一步擷取操作數據,還有很大的努力空間

除了設備外,組織或許更是轉型關鍵,因為「現有工廠的設計、製造模式,都是上一波工業革命定下的沿革,重分工、極權,但數位化的工廠卻是分散、協同式,兩者強調的價值徹底不同。」國發基金產業創新轉型基金顧問、友達光電前總經理陳來助指出,機器人不過是工具之一,重點是組織要重新定義,「不然就算你花10億、20億導入的自動化設備,其實都不會有效果。」

過去幾年,台灣有些公司布局工業4.0的縮影,就是花了一大筆錢、買進很多設備,卻看不到成效,才驚覺技術本身跟價值創造不能直接劃上等號。雖然檯面上不乏成功的企業案例,但身陷五里霧中摸索的企業,仍所在多有。為什麼會出現這樣的落差呢?

不盲目跟隨,找到關鍵場景對症下藥
「因為沒有搞清楚對的使用場景(use case)是什麼?」BCG合夥人兼董事總經理徐瑞廷直指,沒有所謂導入工業4.0這件事,只有找出對的場景,也就是對的使用情境。場景不一定大,關鍵是要具體。但,究竟該如何挑選場景呢?可以從幾個層面來思考,第一,對財務的吸引力大嗎?像是零件相對單純的公司,如果人眼瞄一下就可辨識,沒必要導入AR。第二,要看執行速度,像是成效快的方案,可以建立信心,成效慢但效益深遠的,則考驗領導人的決心。
整體而言,「有點類似早期的e化概念,不可能是百分百全e化,可能是內部慢慢進入ERP、CRM等IT系統,再擴散到供應鏈、客戶管理,涵蓋很廣,不會、也不應有終止的一天。」徐瑞廷說。
到底工業4.0有哪些經典的使用場景?這些場景又分別指向哪些關鍵技術?這次《數位時代》從八大技術領域中,選出11個經典案例,分別為京東的自動駕駛物流車、發那科的機器人輔助生產、波音飛機的數位分身、快時尚產業的庫存管理、哈雷機車的預防性維護、巴斯夫的客製化沐浴乳、富士康印表機工廠的自主生產、微軟的擴增實境眼鏡、愛迪達的3D列印球鞋、富士通的食品農業雲平台,以及海爾家具製造的大數據品質控制。
這些企業循著痛點,找到了各自需要的使用場景,在某一個生產環節中,導入了工業4.0概念中的技術,進而提升生產效能。根據拓墣產業研究院預估,與工業4.0密不可分的智慧製造,到了2020年,市場規模將會超過3千2百億美元。但拓墣也提醒,智慧製造規模大,轉型速度卻無法一蹴可幾,需耗時數年至數十年,亦需要仰賴公司文化才有機會成功。

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