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暨南專欄
智能工廠的實現:未來智慧型人才的延攬類型與培育方向
2019.01.29∣瀏覽數:376

工具機為製造產業生產所需的基礎設備。2010年後,在IoT物聯網、虛實整合系統、Big Data等高端技術發展下,製造產業邁向工業4.0時代是趨勢也是潮流,這也間接促使工具機 的製造廠商也有了全新的釋義。在工業4.0的驅動之下,在未來,工具機製造廠商朝向智能 工廠角色,將不再是遙不可及的夢想。對於製造廠商來說,智能工廠的實現,不僅需要由 組織內部資訊系統由上而下地進行建構,人力資源的升級與引進也必須受重視。
文 ◆ 林欣美、林淇宣

智慧型人才的延攬類型
面對全球化及創新經濟發展趨勢,工具機製 造型產業發展需要投入工業4.0與商業4.0創新 轉型思維以符合國際市場需求,而擁有充沛的 中高階研發人才更是產業結構轉型與升級過程 中主要動能,因此如何強化創新研發與產業創 新的連結,成為國內培育智慧型決策人才的重 要方向之一。在人才培育方面,筆者認為針對未來智慧型人才的參與機制與研發人才培育機 制提出應對方案為刻不容緩之目標。

延攬製造業自動化人才(工業3.0)
製造業所進入的智慧製造與智能製造時代, 基本上從自動化是最基礎要求,例如國內已有 多家具規模性的廠商積極投入資源成本進行產 線的自動化,或是就地提升現有設備走向自動 化。未來的自動化已經朝向智能生產,工業4.0的概念,所以如何積極延攬目前「具有基礎工 業3.0」的人才,是首要門檻。

延攬網路興起之網路軟硬體人才 (工業3.0/商業3.0)
製造業所進入的智慧製造與智能製造時代, 除了前述基本上從自動化是最基礎要求,如何 運用網路之連結協助突破地理位置之限制,讓 資訊得以在不同廠房、不同國家分享資訊,達 到真正工業4.0的雲端控制生產需求是目前企 業所面臨的主要挑戰。例如國內製造廠商可以 與關鍵上游供應商或下游經銷商進行完備的連 線網絡,以有效掌握立即性的資訊分享,呼應 客戶端的動態需求,靈活地作內部生產作業調 配。這類高彈性的作業方式除了需要媒合複雜 的巨量資料與雲端設備之外,網路軟硬體人才 的延攬也是不可或缺的。因此,如何協助就地 提升現有設備走向自動化的網路軟硬體人才, 或積極延攬目前網路興起之「網路軟硬體人 才」投入培育機制,是製造業廠商的次要考量。

延攬商務型智慧決策人才(商業3.0)
台灣製造業所需要進入的智慧製造與智能製 造時代,並非是單純追求前述的自動化與運 用網路突破地理位置限制,分享資訊在不同廠房,其實需要更全面的企業價值鏈決策智能 化,雲端控制分享的不只是生產部門的相關訊 息,更重要的是企業之智慧生產,並向上延續 至智能採購、智能行銷、與智能供應鏈管理、 智能客戶關係管理等,應用結合雲端資訊、萬 物聯網、大數據,幫助企業從生產智慧化向上 提升到企業的智慧化,以求從工業4.0的應用 延伸至商業4.0。例如廠商要追隨某一關鍵重 要客戶時,有時必須將各部門的決策支援系統 整合、MES系統整合與ERP系統整合等等, 以達成商業企業決策層級的自動化。這些跨各 部門橫向智能聰明決策軟體,如何整合並相互 支援,形成生產資訊、客戶資訊、市場資訊、 採購資訊等都相互溝通與協調,並且具有預測 能力,才是未來企業智能化最重要的環節。所 以如何積極延攬目前具有「企業智慧決策人才 (商業3.0)」進入內部,是製造廠商衡量的第 三要素。

延攬互聯網、大數據、區塊鏈時代下的專精職 能人才(AI人才)
製造業的智慧製造與智能商業時代,全面的 企業價值鏈行為一體自動化,需要雲端控制生 產需求的訊息量、智能採購、智能行銷、與智 能供應鏈管理、智能客戶關係管理等,應用結 合雲端資訊、萬物聯網、大數據,幫助企業從生產智慧化向上提升到商業的智慧化,以求從 工業4.0的應用延伸至商業4.0。由此方向需要 積極招募、延攬具有基礎概念或興趣的「具有 互聯網、大數據、區塊鏈時代下的專精職能人 才(AI人才)」以縮短與國外廠商(如大陸、德 國等)的發展差距,以達成研發生產靈活彈性 化,是製造廠商考量的最重要要素。

學校與企業推動博士級研發人才培育機制

製造產業自動化人才「升級」 (工業3.0→工業4.0)
過去在勞力密集的時代,為了提升公司獲利 與產值,國內廠商紛紛導入自動化設備,這類 的自動化設備的升級,促使廠商得以處理高反 覆性或重勞動性的工作,在擴增產量、增加產 出的同時,減少了人力成本的負荷且員工得以 在自動化生產的方式下轉化成為自動化生產人 員,此為工業2.0到工業3.0所帶來的益處。

然而,透過工業4.0的精神貫穿之下,現有的 製造產業自動化人才將能進一步升級為「知識 資訊密集的自動化管理人才」。工業4.0的目的 並非是以完全無人化為目標,也不是全然的以 機器人代替所有人力,而是期望朝向「人機協 同」的方式,走向智慧生產,避免將人力浪費在技術含量低的重複性工作上面。製造業廠商 將現有自動化設備透過設備物聯網的概念,透 過虛實化系統(CPS),將雲端數據、物聯網與自 動化系統完善的契合在一起,藉以實現智慧工 廠、智慧生產的概念。透過這樣的生產模式會 發現,現有的自動化人才不再只是配合機器生 產的要件之一,而是升級為生產流程中的決策 者與管理者角色。所以製造業廠商可與學術機 構合作,且人才培育機制的第一個重點是為製 造產業培育自動化人才,藉由延攬自動化或是 電機相關人才,並進一步透過產官學研的創新 研發計畫將工學人才進一步由現行的工業3.0單 一專精人才「升級」至工業4.0人才。

網路興起之網路軟硬體人才 (工業3.0→工業4.0/商業4.0)
過去在政策體制架構下,國內大學培育許多 出眾的以資訊管理與資訊工程為主的學術專精 導向人才。然而,近幾年來,在創新經濟潮流 襲捲之下,發現過去以學術導向的人才培育方 式,凸顯了研用落差,以及因教職市場緊縮而 產生就業路徑受限的困境。此外,台灣更面臨 因缺乏高階AI應用人才與演算法方面的科研人 才的注入,而無法帶動現前AI軟體與AI硬體產 業發展的升級前景。因此,如何翻轉過去各大 學太過學術導向的培育思維,讓碩博士分流, 一部份走學術進行基礎研究,另一部份廣為產業所用,以順應國際AI技術應用發展趨勢,是 學術機構與產業企業之培育主軸。製造業廠商 與學術機構可以透過網際網路的普及性,讓現 有的單一專精的資訊管理人才或是資訊工程人 才,得以透過AI技術應用核心職能課程學習, 進一步成為網路軟硬體興起之網路軟硬體人 才,從目前的工業3.0/商業3.0人才培訓為工業 4.0/商業4.0人才,除此之外,並強化其工業 4.0之自動化概念與科普知識,以增加另一個與 主要專才相輔的第二核心職能,成為主副專才 「跨領域」人才,成就智能製造與智能企業的 內涵,為國家產業數位經濟化轉型所需之人才 準備,以符合企業目前智能生產與智能管理所 需之中高階管理整合人才。

智慧型行動商務人才需求「演進」 (商業3.0→商業4.0)​​​​​​​
隨著網際網路的普及,網路化價值已是傳統 企業不可忽略的建置策略,但在物聯網(IOT) 的趨勢下,企業更需要快速走向行動化。近幾 年,智慧型軟體在商務與決策面的應用搖身變 成企業最重視且最常用且離不開的終端裝置, 現在虛實整合的企業決策與銷售模式,也因為 APP在商務應用的普及性,而打破原本電子商 務的慣有運作邏輯。在此趨勢之下,對於企業 更需要因應行動化趨勢而不斷地顛覆與創新。 在現代,運用APP進行商務決策系統之整合已成為電子商務應用於企業高階決策的核心,因 此擁有APP開發技術經驗、或擁有APP跨裝 置、跨媒體、O2O、數據分析等行銷經驗的複 合型專業數位創新應用人才,將有效助推製造 業廠商於價值鏈活動之智能整合與市場預測分 析大數據進行鏈結。而APP管理人員或軟體管 理人員將是未來工廠生產線以及企業管理必備 的人才。培育智慧型行動商務人才需求從商業 3.0演進到商業4.0是人才培育機制的第三個重點。

​​​​​​​互聯網、大數據、區塊鏈時代下的人才「整合」 (工業4.0+商業4.0)
隨著網際網路與無所不在(Ubiquitous)運算 的環境成熟,知識工作者以共享群作與集體智 慧解決各式各樣問題,運用數據分析、人工智 慧、區塊鏈、晶片設計、雲端運算、虛擬實 境、擴增實境、電子商務等創造高附加價值的 「數位經濟」時代已經來臨。數位經濟不僅改變了人類生活的型態與翻轉工作的方式與步 調,更被視為形塑國家產業經濟競爭力的願 景。Peter Drucker曾言:「今日賴以維生的 工具,可能就是明日成長的障礙;曾經是競爭 優勢的『專精』,如今卻成了『狹隘』的同義 詞」。就業市場如今最龐大的需求,不是專 才,而是擁有完全不同領域技能組合的「章魚 型」人才(賀桂芬,2017)。未來章魚型人才需 要具備跨域數位技能(如數據決策應用、創新設 計、系統整合等),這類人才不僅能成為構築數 位經濟產業的基石,也是影響國家競爭力的關鍵。

互聯網、大數據、區塊鏈時代下的人才「整 合」成為工業4.0+商業4.0的培訓機制對於現 前過剩的碩博士級人才從過去專一人才培育方 向,將管理學人才將智能應用於商業管理,將 商業3.0人才提升至4.0,並培養其跨域專才, 且培訓其結合生產自動化之基礎概念;對於 工業人才,將其專業由工業3.0升級至4.0,並 培訓其企業策略能力,以符合企業集團所需之 「跨域」人才。製造業廠商可以藉由與學校產 學研發能量之投入,協助中部製造業實踐智能 生產到智能企業之升級。對於學校,得以實踐 產官學研綜效資源,由博士級人才向下擴散至碩士與大學生,改善目前教學品質與培訓符合 企業所需的跨域人才。

簡言之,透過高端趨勢技術的導引(如Big Data、IoT物聯網與虛實整合系統),工具機 製造廠商不僅可以藉由感測器與CNC控制器 獲取操作員生產過程中的所有複雜且龐大的參 數值,藉由物件間的資訊分享,將資訊連接到 背景分析的數據中心進行雲端儲存,且廠商內 部人員以資料探勘技術為基礎,進一步針對所 有生產數據回饋進行異質性檢定,從龐大且複 雜的巨量數值當中,進行資料管理、分散式運 算、自動執行等方式,協助廠商從中找尋是否 有任何影響生產管理、品質系統的任何要素, 再針對這類的異質資料進行生產模型的修正與 改善,達到物件良善的管理與控制並雲端化, 以便建構完善的智能雲端化加值服務。因此, 將過去或現有的傳統專業型人才導往智慧型人 才升級,是實現智能工廠的組織內部基礎構建 之一,也是擺脫過去的軟體輔助操作逐漸走向 高度靈活的智慧管理服務的關鍵附加要素。​​​​​​​

第一作者為國立暨南國際大學國企系博士候選人;第二作者為國立暨南國際大學國企系教授(現借調至建國科技大學擔任管理學院院長)

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