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外籍英語家教老師 龜山

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關於Diponegoro House

商品訊息簡述:





談到工業4.0的發展，首先要釐清它的定義，目前各國政府、各個組織對工業4.0的定義都不太一樣，其中，歐盟FP7計畫ISM2020定義了工業4.0的三個方向：以使用者為中心能夠快速地自我調整、靈活度高且能自我組織的價值鏈、具備持續發展的能力，此定義很值得參考。



簡單地說，工業4.0就是利用先進的資通訊與知識數位化技術，來建立具備自我決策與持續優化能力的製造系統，這套系統可以自我持續進步，並可被精準評估、預測。



從這個定義來看，「工業4.0」與「工廠自動化」是兩個完全不同的製造模式，工業4.0雖然也需要自動化技術，但是它在通訊技術、控制架構、製造設備、人機介面、人員操作、製程模擬與優化、製造模式等面向上，都和工廠自動化不一樣。舉例來說，工廠自動化使用的通訊技術，是各個系統商或設備供應商自行制定的通訊標準，工業4.0則建構在統一的通訊標準上；在製程優化上，工廠自動化依靠人的經驗，工業4.0則採用大數據分析與人工智慧的幫助；另外，工業4.0其中的一個理想，是產品／工件本身會攜帶製造程序和製造記憶，有別於工廠自動化的集權式架構，期望能達到最大的製造彈性。從實務面來看工業4.0四大特色但是，符合工業4.0概念的製造模式，和現在究竟有哪些不同的地方？＊混合客製化與大量製造的生產線首先是大量客製化。工業4.0強調以客戶需求為中心，工廠生產線不會像以前一樣只有量產生產線，而是混合客製化與大量製造的生產線，這時候需要的不只是資通訊技術，就連產線布局都是一門大學問，甚至，未來有可能廠區內若干機台可自主移動，可以很有效率地依據客戶訂單組成生產線。＊透過統計模型預估交期其次是端到端的智慧製造，工廠的訂單量、出貨量和交貨時程是相互影響的，如果製造業者能夠從這個關係中，建立出一個統計模型，當客戶下單後，在訂單還沒有交給工廠前，只要輸入幾個關鍵數字，統計模型就能預估交期並回覆給客戶。統計模型模擬出來的結果是否精確，就需要虛實整合系統及資料不斷回溯的幫助，換句話說，統計模型的建立，不是一次就能成功，必須不斷地循環及修正，才能讓預測結果趨近於真實。＊製造設計考量製程設備實際狀況第三個特色是製造設計（Design for Manufacturing），台灣仍然是全球代工業的重鎮，所謂代工是指，客戶開出產品規格，要求代工廠生產，通常代工廠必須面對其可製造性以及大量生產品質一致性的風險。台灣製造業投入代工領域多年，在不同產業都累積了一定的經驗與技術，這讓台灣的代工業者可在接到客戶訂單時，主動分析客戶所提出的規格能否量產，倘若無法順利量產，還可告訴客戶如何調整規格，這樣的能力就是「製造設計」，這部分在台灣做得很好的例子是晶圓代工，在接到客戶訂單時，就能夠準確的告訴客戶製造程序，交期以及必要的設計修正等。製造設計做得好，會讓製造的品質與效能大幅提升。但要把製造設計做好，需要的不只是資通訊技術的協助，例如：CAD／CAM，還要思考如何將製程設備的實際使用狀況數位化，反饋至系統內。因為製程設備被安裝至工廠現場後，不只會逐年老舊，也可能被改裝，如果不能將這些狀況反應至製造設計的評估系統內，那麼系統模擬出來的結果有可能會不夠精確。所以，製造業者要思考的是，如何把現場運作的知識數位化，現場操作人員是最了解製程設備的人，唯有把存在於他們腦海中的無形知識與經驗有系統的數位化與儲存運用，才能做好製造設計，這是台灣製造業目前亟需去建立的能力。＊透過系統模擬達到製程最佳化最後是製程最佳化，以系統模擬製造流程，調整參數後導入實體的製造流程中，並找出誤差值，然後再回過頭來修正，如此不斷循環下去才有機會去達到製造最佳化的目標。要把這件事情做好，則必須提升工廠內部人員的素質與知識。還是以晶圓代工業為例，長期以來就大量聘請受過研究所訓練的工程師，到工廠內管理製程設備，這些一流人才具備在機械、電機與資通訊等的深入知識，可以從基礎學理上去瞭解機台的特性是什麼，因此，機台的問題比較能從科學化的角度去面對，而不是重複地試錯，只能產生短期的效果。因此，台灣要實現工業4.0，不只需要有人才願意研發技術，更需要這些人才有決心、有意願，實際走進工廠，親身到製程現場觀摩與學習，光是憑想像寫軟體是不夠的，唯有親自到現場瞭解設備狀況與使用需求，才能產出對製造流程有價值的成果。知識與人才投資是工業4.0發展基礎不論是研發工業4.0的關鍵技術，或是推動落實在生產製造，人才與知識投資都是極為重要的。相較於有形的資產像是設備、廠房或是原物料等，人才與知識的無形資產，從製造業的角度，確實不容易評估其效益。然而透過人才把知識轉化成價值，卻是工業4.0時代必須具備的基礎。以德國為例，其境內的軟體人才有一大部分都投入製造領域，使得德國在製造領域一直保持他們的競爭力。再回頭看看台灣，我們有很龐大的資通訊產業基礎，但是投入製造領域的卻相對稀少，如果政府能夠推動更多人才進入製造領域，如果企業主願意改變投資方向，從設備投資轉向知識投資、提供好的薪資和福利聘請一流人才，我相信台灣工業4.0的發展將會指日可待。（本文作者為工研院機械與機電系統研究所所長）(工商時報)



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簡單地說，工業4.0就是利用先進的資通訊與知識數位化技術，來建立具備自我決策與持續優化能力的製造系統，這套系統可以自我持續進步，並可被精準評估、預測。



從這個定義來看，「工業4.0」與「工廠自動化」是兩個完全不同的製造模式，工業4.0雖然也需要自動化技術，但是它在通訊技術、控制架構、製造設備、人機介面、人員操作、製程模擬與優化、製造模式等面向上，都和工廠自動化不一樣。舉例來說，工廠自動化使用的通訊技術，是各個系統商或設備供應商自行制定的通訊標準，工業4.0則建構在統一的通訊標準上；在製程優化上，工廠自動化依靠人的經驗，工業4.0則採用大數據分析與人工智慧的幫助；另外，工業4.0其中的一個理想，是產品／工件本身會攜帶製造程序和製造記憶，有別於工廠自動化的集權式架構，期望能達到最大的製造彈性。從實務面來看工業4.0四大特色但是，符合工業4.0概念的製造模式，和現在究竟有哪些不同的地方？＊混合客製化與大量製造的生產線首先是大量客製化。工業4.0強調以客戶需求為中心，工廠生產線不會像以前一樣只有量產生產線，而是混合客製化與大量製造的生產線，這時候需要的不只是資通訊技術，就連產線布局都是一門大學問，甚至，未來有可能廠區內若干機台可自主移動，可以很有效率地依據客戶訂單組成生產線。＊透過統計模型預估交期其次是端到端的智慧製造，工廠的訂單量、出貨量和交貨時程是相互影響的，如果製造業者能夠從這個關係中，建立出一個統計模型，當客戶下單後，在訂單還沒有交給工廠前，只要輸入幾個關鍵數字，統計模型就能預估交期並回覆給客戶。統計模型模擬出來的結果是否精確，就需要虛實整合系統及資料不斷回溯的幫助，換句話說，統計模型的建立，不是一次就能成功，必須不斷地循環及修正，才能讓預測結果趨近於真實。＊製造設計考量製程設備實際狀況第三個特色是製造設計（Design for Manufacturing），台灣仍然是全球代工業的重鎮，所謂代工是指，客戶開出產品規格，要求代工廠生產，通常代工廠必須面對其可製造性以及大量生產品質一致性的風險。台灣製造業投入代工領域多年，在不同產業都累積了一定的經驗與技術，這讓台灣的代工業者可在接到客戶訂單時，主動分析客戶所提出的規格能否量產，倘若無法順利量產，還可告訴客戶如何調整規格，這樣的能力就是「製造設計」，這部分在台灣做得很好的例子是晶圓代工，在接到客戶訂單時，就能夠準確的告訴客戶製造程序，交期以及必要的設計修正等。製造設計做得好，會讓製造的品質與效能大幅提升。但要把製造設計做好，需要的不只是資通訊技術的協助，例如：CAD／CAM，還要思考如何將製程設備的實際使用狀況數位化，反饋至系統內。因為製程設備被安裝至工廠現場後，不只會逐年老舊，也可能被改裝，如果不能將這些狀況反應至製造設計的評估系統內，那麼系統模擬出來的結果有可能會不夠精確。所以，製造業者要思考的是，如何把現場運作的知識數位化，現場操作人員是最了解製程設備的人，唯有把存在於他們腦海中的無形知識與經驗有系統的數位化與儲存運用，才能做好製造設計，這是台灣製造業目前亟需去建立的能力。＊透過系統模擬達到製程最佳化最後是製程最佳化，以系統模擬製造流程，調整參數後導入實體的製造流程中，並找出誤差值，然後再回過頭來修正，如此不斷循環下去才有機會去達到製造最佳化的目標。要把這件事情做好，則必須提升工廠內部人員的素質與知識。還是以晶圓代工業為例，長期以來就大量聘請受過研究所訓練的工程師，到工廠內管理製程設備，這些一流人才具備在機械、電機與資通訊等的深入知識，可以從基礎學理上去瞭解機台的特性是什麼，因此，機台的問題比較能從科學化的角度去面對，而不是重複地試錯，只能產生短期的效果。因此，台灣要實現工業4.0，不只需要有人才願意研發技術，更需要這些人才有決心、有意願，實際走進工廠，親身到製程現場觀摩與學習，光是憑想像寫軟體是不夠的，唯有親自到現場瞭解設備狀況與使用需求，才能產出對製造流程有價值的成果。知識與人才投資是工業4.0發展基礎不論是研發工業4.0的關鍵技術，或是推動落實在生產製造，人才與知識投資都是極為重要的。相較於有形的資產像是設備、廠房或是原物料等，人才與知識的無形資產，從製造業的角度，確實不容易評估其效益。然而透過人才把知識轉化成價值，卻是工業4.0時代必須具備的基礎。以德國為例，其境內的軟體人才有一大部分都投入製造領域，使得德國在製造領域一直保持他們的競爭力。再回頭看看台灣，我們有很龐大的資通訊產業基礎，但是投入製造領域的卻相對稀少，如果政府能夠推動更多人才進入製造領域，如果企業主願意改變投資方向，從設備投資轉向知識投資、提供好的薪資和福利聘請一流人才，我相信台灣工業4.0的發展將會指日可待。（本文作者為工研院機械與機電系統研究所所長）(工商時報)



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從這個定義來看，「工業4.0」與「工廠自動化」是兩個完全不同的製造模式，工業4.0雖然也需要自動化技術，但是它在通訊技術、控制架構、製造設備、人機介面、人員操作、製程模擬與優化、製造模式等面向上，都和工廠自動化不一樣。舉例來說，工廠自動化使用的通訊技術，是各個系統商或設備供應商自行制定的通訊標準，工業4.0則建構在統一的通訊標準上；在製程優化上，工廠自動化依靠人的經驗，工業4.0則採用大數據分析與人工智慧的幫助；另外，工業4.0其中的一個理想，是產品／工件本身會攜帶製造程序和製造記憶，有別於工廠自動化的集權式架構，期望能達到最大的製造彈性。從實務面來看工業4.0四大特色但是，符合工業4.0概念的製造模式，和現在究竟有哪些不同的地方？＊混合客製化與大量製造的生產線首先是大量客製化。工業4.0強調以客戶需求為中心，工廠生產線不會像以前一樣只有量產生產線，而是混合客製化與大量製造的生產線，這時候需要的不只是資通訊技術，就連產線布局都是一門大學問，甚至，未來有可能廠區內若干機台可自主移動，可以很有效率地依據客戶訂單組成生產線。＊透過統計模型預估交期其次是端到端的智慧製造，工廠的訂單量、出貨量和交貨時程是相互影響的，如果製造業者能夠從這個關係中，建立出一個統計模型，當客戶下單後，在訂單還沒有交給工廠前，只要輸入幾個關鍵數字，統計模型就能預估交期並回覆給客戶。統計模型模擬出來的結果是否精確，就需要虛實整合系統及資料不斷回溯的幫助，換句話說，統計模型的建立，不是一次就能成功，必須不斷地循環及修正，才能讓預測結果趨近於真實。＊製造設計考量製程設備實際狀況第三個特色是製造設計（Design for Manufacturing），台灣仍然是全球代工業的重鎮，所謂代工是指，客戶開出產品規格，要求代工廠生產，通常代工廠必須面對其可製造性以及大量生產品質一致性的風險。台灣製造業投入代工領域多年，在不同產業都累積了一定的經驗與技術，這讓台灣的代工業者可在接到客戶訂單時，主動分析客戶所提出的規格能否量產，倘若無法順利量產，還可告訴客戶如何調整規格，這樣的能力就是「製造設計」，這部分在台灣做得很好的例子是晶圓代工，在接到客戶訂單時，就能夠準確的告訴客戶製造程序，交期以及必要的設計修正等。製造設計做得好，會讓製造的品質與效能大幅提升。但要把製造設計做好，需要的不只是資通訊技術的協助，例如：CAD／CAM，還要思考如何將製程設備的實際使用狀況數位化，反饋至系統內。因為製程設備被安裝至工廠現場後，不只會逐年老舊，也可能被改裝，如果不能將這些狀況反應至製造設計的評估系統內，那麼系統模擬出來的結果有可能會不夠精確。所以，製造業者要思考的是，如何把現場運作的知識數位化，現場操作人員是最了解製程設備的人，唯有把存在於他們腦海中的無形知識與經驗有系統的數位化與儲存運用，才能做好製造設計，這是台灣製造業目前亟需去建立的能力。＊透過系統模擬達到製程最佳化最後是製程最佳化，以系統模擬製造流程，調整參數後導入實體的製造流程中，並找出誤差值，然後再回過頭來修正，如此不斷循環下去才有機會去達到製造最佳化的目標。要把這件事情做好，則必須提升工廠內部人員的素質與知識。還是以晶圓代工業為例，長期以來就大量聘請受過研究所訓練的工程師，到工廠內管理製程設備，這些一流人才具備在機械、電機與資通訊等的深入知識，可以從基礎學理上去瞭解機台的特性是什麼，因此，機台的問題比較能從科學化的角度去面對，而不是重複地試錯，只能產生短期的效果。因此，台灣要實現工業4.0，不只需要有人才願意研發技術，更需要這些人才有決心、有意願，實際走進工廠，親身到製程現場觀摩與學習，光是憑想像寫軟體是不夠的，唯有親自到現場瞭解設備狀況與使用需求，才能產出對製造流程有價值的成果。知識與人才投資是工業4.0發展基礎不論是研發工業4.0的關鍵技術，或是推動落實在生產製造，人才與知識投資都是極為重要的。相較於有形的資產像是設備、廠房或是原物料等，人才與知識的無形資產，從製造業的角度，確實不容易評估其效益。然而透過人才把知識轉化成價值，卻是工業4.0時代必須具備的基礎。以德國為例，其境內的軟體人才有一大部分都投入製造領域，使得德國在製造領域一直保持他們的競爭力。再回頭看看台灣，我們有很龐大的資通訊產業基礎，但是投入製造領域的卻相對稀少，如果政府能夠推動更多人才進入製造領域，如果企業主願意改變投資方向，從設備投資轉向知識投資、提供好的薪資和福利聘請一流人才，我相信台灣工業4.0的發展將會指日可待。（本文作者為工研院機械與機電系統研究所所長）(工商時報)

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