忘了機器人和工廠吧!工業4.0你該變的是腦袋
忘了機器人和工廠吧!工業4.0你該變的是腦袋
2016.07.11 | 科技

「工業4.0不是講製造only、不是機器人only。」擔任美國白宮CPS專家組顧問、麥肯錫全球資深顧問等多項要職的國際大數據專家李傑提醒,第四次工業革命,最應該改變的是觀念、是觀點,誰能解決「看不到」的問題,誰就是贏家。

李傑
(圖說:李傑提醒,工業4.0並非只是加入機器人的工廠改造/圖片來源:何佩珊。)

不論是工業4.0還是生產力4.0,在台灣談起這個話題,第一個想到的可能會是機器人,而腦中浮現的場景則是工廠。然而在這樣的設定下,第四次工業革命似乎與你、我,與台灣多數的中小企業都沒有太大關聯,但這恐怕不是事實。

工業4.0不是工廠4.0

李傑直言:「這個觀念會讓你覺得沒什麼地方可以做。」因為最後還是在買別人的控制器、買別人的機器人。在他看來,這其實是對工業4.0太過狹隘的誤解,還不如稱作工廠4.0更貼切。

他指出,一直以來,工業革命的重點都在於解決人跟社會跟經濟之間的矛盾:第一次革命解決的是人與動力之間的問題;第二次是用生產線解決人跟生產的問題;第三次則用網路解決人跟距離的問題;而正在發生的第四次革命,待解決的問題則是,「人跟看不見的世界的問題」。

這不是什麼玄妙的靈異節目,李傑也不是有法力的巫師或道士,他所謂看不見的世界,指的是一直存在,但過去因技術能力限制,而無法察覺並解決的問題。

舉例來說,單純生產鞋墊,你不會知道每個人使用的感受,這時候你是「看不見」的。但如果能在鞋墊加上感測器,再搭配APP,即時傳送並接收每個人行走時,對腳和關節帶來的壓力分佈資訊,透過這些數據分析,就可以知道什麼樣的減震設計,最能夠減輕對關節的衝擊,進而提高顧客的舒適性與健康,那就是真正的價值所在。

換個方向從顧客端思考,解決「看不見」的問題

「NIKE就跟我談這個事情,但台灣沒人跟我談,想都沒想到阿!」他替台灣廠商感到可惜,「今天NIKE想到了,台灣還有沒有市場?」他感嘆:「如果今天是你想到鞋墊市場,那NIKE是屬於你的,你可以跟任何人合作,愛迪達也可以。」

他有無數的例子都在說明,為什麼「填補顧客還沒有的缺口(Gap)」才是工業4.0時代真正價值所在。就像豐田汽車的研發實驗室門口,如今寫得已經不再是「以品質為標準(make quality as a standard)」而是「以哇為標準(make wow as a standard)」他說,顧客沒想到的東西就是那個「Wow」。所以要實現新的價值,最應該做的不是買機器人,也不是改造工廠,而是改變過往的觀念。

「看法決定你的想法,好的想法找出好的辦法,好的辦法去引導好的做法,好的做法引導該變的變法。」李傑說:「當我的看法還是在看我的產品的時候,就不會有好想法,因為你想的還是別人想的東西。」重點是,應該學會從顧客端看事情,去思考顧客在用你的東西時,目的是什麼?

以麥克風的製造商為例,應該思考的或許是,既然使用麥克風的人的目的是為了傳播訊息,那如果能將麥克風說出來的內容直接轉換成可編輯的文字,甚至可以轉換成多國語言,如此,當一個作家說完話,幾乎就可以編輯出一本書。「這就是改變社會的速度阿。」他說。

新科技誕生前就是一片漆黑,不要總是等著別人為你點燈

然而他也觀察到,在長期的代工發展下,台灣許多企業面臨的問題是,「你不跟我要,我就不會開發。」在他看來,台灣企業怕犯錯、怕吃虧、怕受傷。然而,「黑黑的地方不敢去,但亮的地方每個人都去了。」他直言,台灣企業總希望先有個燈給你,偏偏很多新科技誕生前就是一片漆黑。

不過他認為台灣也不需太氣餒,或許在智慧鞋墊這個主意上,已經被NIKE搶先一步,但顧客端的價值永遠會存在,只要你願意去挖掘出顧客缺口在哪裡。

而要想學會如何主動找出「看不見的價值」,或許李傑的「真、善、美」理論可以作為參考。他所謂「真」,指得是要做自己相信的事。「如果你的思想都不是真的,只是跟著別人走,就不會有顧客思維。」;而從顧客端去解決問題,讓顧客的價值更好,就是「善」;如此一來,最後得到的市場自然就會是「美」的。

關鍵字: #大數據 #工業4.0
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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