工業 4.0 浪潮,大企業與新創該如何攜手合作「智慧製造」?
工業 4.0 浪潮,大企業與新創該如何攜手合作「智慧製造」?
2018.04.15 | 物聯網

邁入第14季的Meet IoT Salon物聯網產業沙龍,主題聚焦智慧製造,現場邀請到數位時代創新長黃亮崢(James)主持。

數位時代創新長黃亮崢
智慧製造說起來簡單,做起來卻不容易,牽涉到很多專精的領域與環節,需要不同科技手法去解決,透過正在產業中的專家們互相交流,期望擦出新火花。

產業變化快速,掌握知識提供服務

台灣西門子軟體工業自動化事業部總經理Mr. Tino Hildebrand

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台灣西門子軟體工業自動化事業部總經理Mr. Tino Hildebrand
圖/ 賀大新攝影

物聯網時代來臨,德商西門子(SIEMENS)推出工業物聯網雲平台「MindSphere」,MindSphere 採開放式平台即服務(PaaS)架構,連結現有資產與多種製造商系統,支援客戶各種數位化應用程式的開發,從眾多來源中搜集資料,將資料轉換為知識,增加價值鏈的可用性、品質和效率。

台灣西門子軟體工業自動化事業部總經理 Mr. Tino Hildebrand 表示,製造業裡強調速度與品質,產業變化快速,資料是企業重要的資源,也是互聯網時代的重要要素,如何利用 IoT 將大量資料進行數位化,將是未來的企業發展中重要的一部分。

Q:台灣的半導體產業及製造業,面對亞洲市場的競爭,有什麼樣的挑戰?

A:四年前我第一次來台灣,大家在討論如何利用智慧製造去提升競爭力,經過四年,仍在討論同樣問題,好像沒有實際方法落實。

雖然台灣的IC設計及半導體製造有一定的優勢,但面對亞洲其他國家,尤其中國在技術上急起直追,台灣從政府到企業,應該更積極針對物連網、智慧製造的技術能力上進行產業提升,以面對亞洲整體趨勢的挑戰。

與機器對話,創造智慧工廠新思維

迅得機械股份有限公司智慧製造研發中心經理張啟原

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迅得機械股份有限公司智慧製造研發中心經理張啟原
圖/ 賀大新攝影

自 1990 年成立以來,迅得機械開拓多個產業之自動化市場,例如陶瓷基板、電子組裝、LED、IC 封測、半導體...等產業,希望透過導入自動化設備,讓工廠能提高自動化、優化人力運用。

迅得機械研發中心經理張啟原提到,要創造一個智慧工廠並不容易,會遇到設備、機型、控制器過多版本等問題,他們希望在現有的設備運作營造新思維,將生產訊息可視化,並透過 Line 等聊天軟體發送機台資訊。他認為製造業的提升,需要設備優化、連結物聯網,如此才能提升生產系統價值

在 AI 逐漸結合製造業的現下,他認為人類終究得面臨和機器對話的時代到來。他也指出就目前台灣的製造環境,要走到無人工廠雖然還需要時間,但隨著發展,對於人力的依賴會愈來愈少,智慧機器、自動化的需求將會持續提升。

Q:自動化設備導入時,經常會遇到製造商會認為工廠的生產流程是公司資產,因此不願意透露,如何與製造商溝通,讓他們信任?

A:每家廠商的確擁有私密的技術工藝、生產流程,然而即便設備功能、目標相同,只要中間的數學步驟不一樣、結果就會十分不同。依著這些不一樣的步驟,產品、服務都得「客製化」,因此製造商們不需要擔心。

Q:認為台灣在導入智慧工廠、智慧製造時遇到的難題是什麼?

A:分為兩個層面來說:

一、技術面:想要做卻不知道怎麼做。
例如大家都知道要導入 IoT、 AI,但接下來設備連結介面要統一就困難了,這點是需要時間逐步發展才能解決。

二、政治面:業主、企業主仍保持觀望態度。
自動化設備需要花人力、物力,短期不一定看得到成果,業主必須了解在自動化過程中是有陣痛期、磨合期。

從台灣奠基,雷豐熱電科技打入國際市場

雷豐熱電科技股份有限公司執行長許家展

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雷豐熱電科技股份有限公司執行長許家展
圖/ 賀大新攝影

Thunders 雷豐熱電科技利用熱電發電技術提供企業最佳分散式電源解決方案,裝置只需要 4 度的溫差就可以發電。透過熱電發電裝置供電給感測器,應用在工業物聯網發展。

雷豐熱電執行長許家展表示:「團隊來自工研院材化所,研發熱電已經有十年以上,因此對材料、動能電動器材、熱流設計的技術,累積相當深厚的知識。」他表示剛開始決定銷售對象是石化工業後,為了解客戶需求與信任,都是親自爬上煙囪裝設機器並和客戶討論。

目前團隊主力市場在美國,許家展表示這樣的策略是希望在國外成功後,藉此吸引國內廠商跟進採用他們的解決方案。未來在 IoT 的應用上除了石化產業,也會嘗試應用在不同領域,並持續精進裝置效能,期許未來裝置能提升到 1 度溫差就能發電。

Q:工研院出來創業,最需要的資源及碰到的困難?

A:第一、募資;第二、通路。

台灣部分正積極尋找通路,團隊現在的做法是先打美國市場再打回台灣。相對於國外勇於接受新技術導入提升效能,台灣石化場普遍保守,因此才從國外市場先挑戰。

工業4.0,「人」依舊是主角

旺捷數位行銷整合股份有限公司總監林閔瑩

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旺捷數位行銷整合股份有限公司總監林閔瑩
圖/ 賀大新攝影

面對工業 4.0,旺捷數位行銷將 AR 與產業結合,在生產、製造、訓練、保養、製程裝配、儲運物流六大面向裡,為客戶提供更好的解決方案。也提供製造業廠商對內對外都可視化的工程圖、即時影像記錄、資產維修指引、視覺化模擬培訓及連接工廠資產視覺化管理系統等服務

旺捷數位行銷總監林閔瑩表示,實際操作時,前端人員可以即時調閱後端資訊,後端即時協助前端,並將 AR 延伸到後端做教育訓練甚至是考評,增加教育訓練的準確度,人結合機器後,真正落實人工智慧。

她強調:「我認為工業4.0不代表是無人工廠,更精準的說法應該是人不在現場但仍在工廠,退到後端做更專精的事情。」

Q:目前看到產業、企業中有特別的需求極困難嗎?

A:場域知識是無法完全傳承的,不單單石化業,各個領域都會面臨人才交替時斷層問題,老的退休,但年輕的接不上來,所以會衍生出很多狀況,怎麼把過程數位化、經驗完整傳承是急需解決的問題,也是我們現在正在做的事情。

聚焦企業問題 增加工廠效能

眾達智慧工廠股份有限公司共同創辦人洪家頌

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眾達智慧工廠股份有限公司共同創辦人洪家頌
圖/ 賀大新攝影

眾達智慧工廠提供工廠效能改善解決方案,透過 IoT、診斷蒐集數據,首先找出問題在哪、診斷分析,為企業達到降低成本、加強品質,串連上下游以及提升效率。

共同創辦人洪家頌以活塞環案例進行分享,他提到因為汽車零件產品生命週期長,長久累積的品項眾多且面臨交期縮短,導致達交率越來越差。而瓶頸機台投資成本高、操作人員培養不易,最後導致訂單無法準時交貨,這些都是工廠實務上遇到的管理困難。

眾達透過演算法找出問題,讓生產線更順、更流暢,打破專業經理限制,並提供更彈性的解析,重新解讀工廠瓶頸,進而解決訂單無法準時交貨問題。

洪家頌表示針對客戶會先進行六百多題的問卷,做為問題診斷,再開始訂定目標,最後逐步優化。用較少人力、維持相同產能,或是用相同人力、創造更大產能。他認為將工廠智慧化不單單使效率提升,更能解決缺工問題。

Q:公司本身以及看到工廠遇到最大的困難?

A:公司找人仍然是最大的困難,需要有可以跨產業跟 IT 的人才加入。

至於工廠部分,每個工廠都有各自的問題,這很難有標準答案。面對不同工廠時,我們會看企業的淨利、投資多少在 RD、主要設備佈置等從而分析它的競爭力,先找出具競爭力的長處在針對短處提供解決方法,如此才能使工廠準確提升價值和解決困難。

掌握技術,善用數據分析

天奕科技行銷股份有限公司總經理陳宗逸

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天奕科技行銷股份有限公司總經理陳宗逸
圖/ 賀大新攝影

天奕科技為藍牙室內定位系統商,採用全球唯一 AOA 定位技術,主打「公分級」、「3D 垂直」無線定位技術,提供室內導航、互動導覽、人員資產管理、互動娛樂四大商業服務,透過分析場域活動協助工廠倉儲、醫療長照、文化場館、交通運輸等場域業者強化管理效率。

天奕科技行銷陳宗逸提到:「團隊的優勢就是擁有 AI 級高精度定位演算法,透過演算法能進行動線規劃分配,藉此強化商家廣告活動,並協助商家重新思考產品行銷方式及動線的設計。」

Q:室內定位在哪個產業中需求成長快速?

A:主要在製造業、醫療產業。目前公司客戶 40% 在先進製造、40% 先進醫療,其他則是零售。

Q:從在大公司任職到創業開公司,認為最困難的是什麼?

A:找人才最困難。

新創就是在做別人沒做過的事情,要找到敢衝、有熱情,且願意跟公司長期發展的人才十分不容易。

本文授權自《創業小聚》,作者:葉詩廷

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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