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智能制造的三个特质及三个挑战

工业4.0是一种透过物联网（IoT）、大数据（Big Data） 等数字化科技 ， 整合顾客与供应链伙伴 ， 能够调适顾客需求、节约资源 ， 达成大量个别订制生产的智能制造 。
迎接工业4.0智能制造的挑战
工业4.0是一种透过物联网（IoT）、大数据（Big Data） 等数字化科技 ， 整合顾客与供应链伙伴 ， 能够调适顾客需求、节约资源 ， 达成大量个别订制生产的智能制造 。德国于2010年提出《高科技策略2020》 ， 2011年德国科技院（ACATECH）启用工业4.0名称 ， 在2011汉诺威工业展一举成名 。
工业4.0在德国政府国家政策带动下 ， 已经成为继美国制造回流之后 ， 全球最受注目的制造议题 。工业4.0被认为是相对于蒸汽机、电力、计算机普及的第四次工业革命 。在这个德国政府定义的工业发展历史中 ， 英国、美国、日本被列为前三阶段的代表 ， 德国在工业4.0的当仁不让与营销得宜 ， 凝聚了强大的群策群力效果 ， 在声势上大幅领先美国2011年提倡的先进制造伙伴计划（AMP） ， 更带动各工业国的危机意识 。
本文从洞察工业4.0的本质出发 ， 检视它在制造产业顾客价值的创造过程 ， 所造成的影响 。
智能制造不尽是光鲜亮丽
首先 ， 我们认为德国政府将以日本为代表的工业3.0 ，  与计算机化画上等号 ， 是让工业4.0遭到误解的重要原因 。固然在1980年代日本电子电机产业曾经领先全球 ， 其竞争力却不在计算机或电子零组件 ， 而在受到汽车产业影响的日本生产模式 。因此 ， 严格说工业3.0的TPS超过计算机化与信息化 。
2018年1月底 ， 日本制造系统厂商NEC的智能制造资深专家金子典雅 ， 在欢迎我们到访的报告提出了几个重要观点 。
▲“制造企业要先做好结合本身生产流程与供货商流程基础 ，  活用IT才能事半功倍！”
▲“协助顾客企业厘清物联网导入目的 ， 比任何事情都要重要！”
▲“物联网结合云端 ， 看起来是很酷或很炫的流行或趋势 ， 但落实到制造现场仍然显得非常朴实 ， 需要实事求是！”同行的伙伴包括本书的四位作者都一致认为 ， 这是我们听过最实在的智能制造报告 。事实上 ， 智能制造一点都不新 。RFID、条形码就是物联网 ， 资料探勘（Data Mining）宛如大数据 。日本在工业3.0领先既不是信息工具 ， 也不是以MRP为代表的演算功能 ， 而是最基础、以顾客为导向的标准化与流程化 。因此 ， 如果认为导入IT工具或投资智慧工厂就可以获利 ， 是典型将手段当目的 ， 推动意义将大打折扣 。
因此 ， 对于经营者最关心的议题：“政府积极提倡 ， 工业4.0的投资真的能够回收吗？”作者的回答相当明确：“这是没有答案的问题 ， 因为工业4.0代表一种数字化科技 ， 一种手段 。”
我们认为 ， 以价值创造为目的 ， 工业4.0在本质上是精实系统的延伸 ， 是一种精实智能制造 。在精实系统基础上 ， 能否从顾客价值观点出发 ， 秉持开放精神发展出Solution Business ， 则是迎接工业4.0智能制造的最大挑战 。
顾客价值创造：MAKINO vs. FANUC
【智能制造的三个特质及三个挑战】源自丰田生产体系的精实系统 ， 主张“为后制程制造”与“平准化生产” ， 在本质上具备顾客价值、精实流程 ， 以及产出稳定而能够预测等特质 。这些特质正是工业4.0追求的目标 。丰田汽车坚持：（1）先合理流程再进行计算机化、（2）动脑筋与用心「改善」、（3）结合供货商一起学习 。而这三大坚持 ， 也正是支配智能制造是否成功的软实力 。
相对而言 ， 坚持现场主义的精实系统 ， 却有可能忽略ICT技术的新型智慧能力 。换句话说 ， ICT技术影响制造日新月异、传感器的廉价与普及 ， 让物联网提供具科学依据之优异课题与问题解决水平 。让精实系统进一步强调顾客价值与源自传感器的数据取得与分析的价值创造结合 ， 形成彻底消除浪费、具备个别订制精神的精实智能制造 ， 可能是工业4.0最重要的贡献 。
我们最近考察日本工具机大厂MAKINO（牧野铣床） ， 与高木幸久本部长、飨场达明本部长有非常深入的交流 。我们发现MAKINO正结合市场机会迈向历史高峰 ， 制造现场第一线的精实系统与物联网应用 ， 展现了两者间的相辅相成 。我们观察到的特质包括：
1、重视并坚持核心技术（如主轴）的内制、精进、验证与传承；
2、重视技术系统整合能力 ， 整合方法以人员技术达成为主、软件工具应用为辅；
3、机连机的软件开发以最务实的OEE（综合设备效率）为指针、不谈大数据等抽象项目；
4、相同概念也用在现场组装进度、人员潜力发挥、配套供料与供货商管理；
5、物联网与AI不仅不会取代人力 ， 经过工作内容的务实分析与区隔 ， 甚至可活用家庭主妇等社会剩余人力 ， 缓和少子化与高龄化冲击 ， 以及因应旺季发展的弹性需求 。
位于富士山山麓的发那科（FANUC）则提供了迥异的思维 。发那科宛如一个王国 ， 拥有39栋厂房或研究大楼 ， 我们由小针专务导览了其中的6栋 。坚持质量与保证服务堪称两大特质 ， 因此人力也几乎都投在开发技术与营业服务 ， 其他部门都倾全力、不设限的活用机器人等自动化设备 。我们参观的机械加工、机器人组装与伺服马达组装 ， 正是上述理念的实践典范；在结合工业机器人与NC控制器推广上 ， 则非常智慧 。因此 ， 小针专务说 ， 发那科的制造思想迥异于丰田 ， 他们没有推动TPS 。在物联网方面发那科则秉持开放观点 ， 致力于自己擅长的控制、技术与机连机部份 ， 无意参与云端或大数据 。
MAKINO的多样少量、订制等产品特质 ， 与发那科锁定了机器人与NC控制器等可量产的制造设备核心或延伸单体 ， 尽管型态迥异 ， 高顾客价值带动高获利 ， 却有异曲同工之妙 。
价值创造型智能制造的三个特质
发那科毕竟是特例 ， Panasonic的近期主张也非常具有代表性：高质量大量制造的思想已经阻碍日本制造企业的创新 ， 从顾客价值出发的订制、多样少量产品趋势 ， 才是创新主流 。产品数字化结合物联网（IoT）日渐普及 ， 智慧社会已经出现 。然而 ， 我们检视支持智能社会需求产品的制造现场本身 ， 物联网的价值创造应用 ， 具备三个特质：
第一 ， 物联网代表IT技术应用已经从1985年以MRP为代表的演算能力、经过2000年以ERP为代表的跨越企业籓篱 ， 进入无远弗届 。物联网有能力实时掌握企业内外的变化 ， 区别个别企业的核心能力与公共财的经营资源 ， 才能回避网络风险、享受开放创新环境 。
第二 ， 将前项取得的数据或结果 ， 达到控制系统状态并追求优化 。此处的优化代表一种解决问题的流程 ， 从顾客价值观点 ， 也可以说是一种制造服务化或解决顾客困扰的软件流程 。
第三 ， 提出解决方案 。对系统而言 ， 代表一种能因应状况变化 ， 自律地调整达成目标的过程 。如自动驾驶、自动排除故障、软件自动升级等 。在实体系统或组织间关系则包括可靠度或信任关系等层级的解决机制 。
开放创新为加州柏克莱大学伽斯柏（Henry Chesbrough）教授所提出 ， 主张企业打破封闭的研发界线 ， 广泛与外界共享创新的素材和能量 ， 达到共享知识、共创市场目标 。我们比较20年前势均力敌的日本半导体企业（如日本真空、佳能）与荷兰的ASML ， 如今已经相差五倍以上 ， 开放创新堪称主因 。最近发那科主导的Field System ， 丰田汽车的自动驾驶发展 ， 纷纷提倡公开专利或开放联网等 ， 改采开放创新策略 ， 其来有自 。
在下一章 ， 我们将提出智能制造基本型的3S（sensor、software、solution）架构 ， 即包括实体体系与网宇系统的应用架构 。正如同我们将顾客价值区分为可以客观衡量的功能型价值与反映顾客使用流程的方案型价值一样 ， 精实智能制造的水平 ， 一部份可以用工具或指标来客观衡量 ， 其他部份只能由顾客主观认定 ， 亦即经实际使用或体验结果来认定 。
实践智能制造的三个挑战
德国相关研究陆续指出 ， 中小企业是实践工业4.0的最大瓶颈 ， 日本中小企业也有相关发现 。中小企业在能力与人才上受到限制 ， 固然是重要原因 ， 整个产业界能否连手同步迎接精实智能制造3个观念变革的挑战 ， 才是最大关键 。
第一 ， 坚持后制程就是顾客 ， 关注对最终顾客的贡献 。从观察后制程实际作业流程或对最终顾客的贡献 ， 提出解决方案 ， 追求双赢 。包括资材管理、零组件加工、机器组装、产品出货、顾客服务 ， 全面落实才能发挥智能制造效果 。
第二 ， 坚持服务主导逻辑 。顾客价值不在产品性能 ，  而是来自顾客的使用价值或感知过程 。重视顾客价值的服务主导逻辑 ， 是从销售产品迈向提供解决方案的Solution Business的精神指标 。
第三 ， 共创开放平台与信任机制 。物联网时代信息无远弗届 ， 开放才能进行3S价值创造 ， 才能把饼做大、做精 。信任才能从信息共享迈向价值共享 ， 共同防止信息外流与黑客攻击 。

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