近年来消费性市场型态大幅变化，不但产品生命周期缩短，产品样式也从以往少样多量演变为多样少量，甚至是多样多量，消费市场的变动往上冲击了生产制造产业，面对截然不同的需求型态，未来的制造业、工厂环境势必得截然不同，方能因应市场变化，也因此，各国政府纷纷制定相关略，像是德国的「工业4.0」、美国的「AMP」、中国的「中国制造2025」等政策，虽然各国核心与目标各不相同，不过其做法，都是透过ICT技术，让工厂智慧化。

就上述各国政策发展来看，德国的工业4.0无疑是未来制造议题中的指标，工业4.0架构出智慧工厂的完整面貌，不过要谈智慧工厂，必须先定义智慧化，何谓智慧化？以人类来作为比较，制造设备的智慧化，就等于是人类的各种感官加大脑的智慧判断，就像机器视觉，当摄影机里的影像感测器撷取到影像后，将资料送回后端设备处理，后端设备处理后，进一步汇整判断，再决定下一步的动作，这就是新世代的工厂智慧化关键。

工业物联网翻转制造思维

智慧化系统与之不同之处，在于智慧化是藉由开创全新系统，提供全新的价值，来打开另一个全新市场。

图1 : 未来智慧工厂的必须包括4大部分－感测、运算处理、逻辑推理判断、反应等。 (So​​urce:IWU)

过去的工厂以自动化技术作为竞争要件，不过如今自动化已不足以成为制造业的竞争力，未来智慧工厂的必须包括4大部分－感测、运算处理、逻辑推理判断、反应等，这4大部分整合起来，就是工业物联网架构(Industrial Internet on Thing；IIOT) ，过去的自动化系统以工程师作为主要应用者，IIOT的系统使用者则会从制造现场的工程师，延伸到管理层的CEO等决策人员，因此IIOT的容架构也必须因应导入企业的需求做变化，也因此这4大子系统的规模设计，也没有一定标准，过去自动化制造系统中，各环节的工作内容固定，每站固定做自己分内的组装工作，直到最后产品完成，这类流水线生产模式由来已久，主要形成原因在于产品生周期长，且属少样多量型态。

不过近年来消费者的胃口瞬息万变，造成产品生命周期愈来愈短，客制化产品日趋多样，制造成本也跟着难以控制；此外，更加复杂的其他因素变项，使得厂商必须随时面对不稳定的订单、少量多样的生产、生产良率的控制，以及备料库存压力等相关问题，已对传统自动化生产模式造带来重大挑战，而这些问题目前唯一的解答，就是智慧工厂。

图2 : 机器手臂与人的共工，将会是智慧制造系统的设计重点。 (So​​urce: Engineers Journal)

智慧工厂可以带来哪些改变呢？智慧工厂可以清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地搜集生产线数据，以及合理的生产计画编排与生产进度等，这些都是业者提升竞争力及生产力所必须掌握的关键项目。

除了制造现场的系统掌控，产品设计也是智慧工厂的系统架构重点，现在产品除了上市时间越来越快，产品功能也渐趋多元，这两个因素不但大量挤压了研发时间，同时产品内部设计也越见复杂，为使产品能兼具上市时间与多元功能两项需求，善用可用研发资源，进行协同设计已成企业重要的研发策略，然而协同设计牵涉的部门人员众多，所汇整的资料也相当庞杂，如何驾驭繁杂的资料量，将设计流程化繁为简是企业面对研发的必要课题。

从设计到制造的智慧化

制造设备的智慧化，就等于是人类的各种感官加大脑的智慧判断。

图3 : 在各类先进模拟设计系统的协助下，汽车的整车设计时间在过去20年间缩减了一半。 (So​​urce: Digital Trends)

以汽车设计为例​​，在各类先进模拟设计系统的协助下，汽车的整车设计时间在过去20年间缩减了一半，而近几年汽车电子技术进展快速，车辆越来越多的功能必需透过电子产品实现，就目前来看，中高阶车辆的电子模组已超过40个，电子电气相关零部件成本已占车体成本35％，因此电子电气的开发与验证成为整车开发时的重要环节。

越来越庞杂的电子模组架构，若依照传统的开发流程，从需求定义、系统设计、样板成品、测试…等环节逐一进行，将会耗费大量时间，例如在需求定义端无法迅速验证，或系统设计时，初期受测硬体不完整且整体成本过高，使得设计出现缺陷，而这些问题大都在实体完成时才会浮现，就一般经验来看，错误修正成本与发现时间成正比，在流程前端发现错误，所支付的各项成本最低，若到最后环节才发现，则必须逐层回溯，无论是金钱、时间、人力，都会耗费大量成本。

近年来消费者的胃口瞬息万变，造成产品生命周期愈来愈短，客制化产品日趋多样。

因此现在汽车制造在设计期，就从需求定义端就逐步创建系统模型，再透过详细的演算法设计产生自动代码，让需求在虚拟模型中得以实现，各部门协同设计时若发现错误就可即时修改，大幅降低车辆在实体问世后才出现的错误，透过模拟软体的自动代码生成，模型可公用于设计与测试，模组化设计也有利于系统调校，同时系统化管理软体内容，有效简化设计流程，缩短整车设计时间。

自动化系统必须附加在某个技术上，促使此技术改善品质、提升效率，因此自动化技术所产生的价值，容易被看见、计算，智慧化系统与之不同之处，在于智慧化是藉由开创全新系统，提供全新的价值，来打开另一个全新市场，不过目前台湾市场仍以前者为主，也就是专注在让现有的技术与产品如何更好更快，因此研华一直在思考，如何创造出更新的服务，从而产生更高的附加价值。

虚实整合 打造未来工厂

当物联网成形后,未来会有超过500亿个感测器相连。

除了硬体外，软体也会是未来智慧工厂的重点，其重要性甚至将远超硬体，台湾产业长年以硬体为重，软体的布局相对较少，但就目前发展来看，硬体技术已走到成熟期，厂商间彼此的水准相差有限，而系统的加值必须倚靠软体，因此未来制造系统领域的市场决胜点会是在软体，无论是硬体或软体，开放性都会是未来工厂的的必然趋势，现在的工厂系统已非单一厂商能独占有设备，因此不同厂商的设备整合成为必须，开放式标准将有效降低整合难度，提升系统效益。

异系统的整合外，软硬体的虚实整合也会是智慧工厂未来的重要趋势，像是美国产业有所谓的Cyber​​ Physical System概念，也就是实际的物品在设计端，就先在软体系统上以非常严谨的模式计算、模拟出来，此一方式可以大量减少执行时容易产生的错误成本，工业4.0也有类似概念，在东西还没制造出来时，就能先了解成品与制程样貌。

由此来看，智慧工厂与ICT技术整合已成趋势，智慧化系统的4个步骤－感测、运算处理、逻辑推理判断、反应，目前的研究多与ICT技术有关，例如在感测方面，就将会与近来相当火红的物联网结合，未来制造系统中，每个物件都会内建感测器，纪录设备状况后，再将讯息回报给使用者，目前已有机械厂商将感测器建入线性滑轨、主轴中，其他这些全球领导厂商也都已有相关作法。

根据研究机构麦肯锡的估计，当物联网成型后，未来会有超过500亿个感测器相连，若预测成真，未来系统即时处理随之而来的海量资讯，未来感测、运算、逻辑推演三步骤层层串连，将会具体呈现在最终的反应端，进而形成完整的智慧工厂样貌。

**刊头:(Source: navisworks)