最適合本土企業的智慧製造路徑：工業3.5
隨著科技的進步包括人工智慧、大數據、物聯智財保護，也加重自主研發的重要性。面對全球化的競爭與價值鏈的演進，很多新進企業和創新的商業模式不斷異軍突起，企業如何藉數位科技提升決策品質，成為卓越經營的決策型企業，將是影響公司獲利和永續成長的關鍵所在。
世界各國均提出自己的製造戰略，德國的工業4.0、美國的先進製造、中國製造2025，均在爭奪這新一代製造業的科技規格主導權、製造平台化的寡占權和先進製造業的霸權。
人與數位決策大腦的最佳合作模式
提到工業4.0 ，其中最關鍵的兩大工具，是大數據和AI，但工業4.0 更強調，整合整個價值鏈的基礎建設，讓所有的設備，都使用同樣的通訊協定（Protocol）連在一起，也就是所謂的機聯網，甚至能往前和整個供應鏈進行機聯網，也就是和上游供應鏈整個連在一起，以達到資訊透明、即時，提高彼此的配合度，讓原材料和設備供應與需求能夠配合無間，提高彼此的營運效益。
但是機聯網只是工具目標，透過工業互聯網讓供應鏈的機台，使用可以彼此溝通的語言，讓各個環節每天產生的海量數據，能完整地保留、蒐集，並經由系統化地分析，變成有用的資訊，進而根據資訊進行聰明決策，優化資源運用組合，精準智慧生產，將企業營運的效益最大化。換言之，決策的品質和速度，才是工業4.0 的目的。
台灣應該發展「工業3.5」，作為目前的「工業3.0」和未來的「工業4.0」之間的混合策略，台灣產業應該升級轉型，但為何大多數公司無法一步到位，直接往工業4.0 邁進？
主因在於，大多數公司只是工業4.0 系統和設備的使用者，既然如此，何不等到相關系統設備更成熟再導入？工業3.5 這個概念，就像人和智慧機械，搭配數位決策大腦合作的鋼鐵人。機器人取代人的工作，鋼鐵人強化人的機能，以及決策管理能力。更何況，台灣地小人稠，導入更多無人化的系統，只會加速貧富差距和社會不安。
當務之急，還是先發展能善用智慧製造系統的人才和能力，也就是另闢蹊徑，先在既有的製造系統環境下，把握目前產業結構轉換的空檔，達成或局部達到工業4.0 三大願景：大數據分析、價值鏈整合和彈性決策能力。這些都是台灣企業，能在既有基礎和管理優勢上提升的。
而且，工業3.5 更符合台灣產業結構，實現的速度也比工業4.0 快，台灣企業就可以提前「收割」，產業結構升級轉換的利益，並再拉開與新興國家的差距，還可以把台灣產業升級經驗，以及「鋼鐵人」的解決方案，賣給新南向國家地區，擴大台灣製造的影響力。
將管理財數位化，解決人才斷層、企業接班問題
製造是台灣經濟奇蹟的關鍵之一，不管是根留台的製造業或是海外台商，能在激烈競爭中存活的企業，多半都是賺「管理財」。然而，這些企業執行少量多樣生產的彈性決策、供應鏈管理與快速量產效率，靠的是勤奮聰明的「人」而非「電腦」，尤其是許多隱形冠軍內部，擁有所屬產業的領域專家和老師傅。
然而，台灣製造的相對優勢，正快速消失之中。這些隨著台灣經濟起飛逐步成長的本土人才，以及帶回技術和外商經驗的海歸專家，陸續退休、離職，許多內隱的管理知識和製造智慧，將一起流失；而國際大廠透過工業4.0 推動製造平台化，並縮短供應鏈強化產業生態系統的掌控，並從中積極吸納製造端知識。如果，企業主現在不將自身的製造優勢及管理經驗，數位化並整合，曾經擁有的核心競爭能力，未來就會落入別人手中。
其中，決策是領導的核心、企業經營管理最具挑戰的工作，也是判斷系統是否具備「智能化」的主要特徵。大數據時代，企業營運環境快速變動，決策過程中的不確定性、時效性、風險、預期結果和執行的變異等因素，組合的複雜程度百倍於以往，企業已難只仰賴領導者和高階主管，憑藉經驗和直覺判斷，做出英明的決策。
台積電是全球智慧製造的標竿，「台積電之道」（TSMC Way, Shih et al., 2009）更被收錄在哈佛大學商學個案。台積電前董事長張忠謀，在接受《天下雜誌》專訪時，曾經秀出三個他最看重的數字當中，「很少人知道」的12 吋晶圓單價。讓人訝異的是，從2007 年至今，線圖有一半時間是往上的。
前董事長張忠謀接受《天下》專訪時表示，員工工時縮短、但效率提高的原因，就是利用最新的大數據分析技術，讓工程師把時間，花在較具附加價值的分析、判斷，而不是知識金字塔中最低階的資料蒐集工作。
他指出過去，工程師花很多時間蒐集資訊、向上傳遞，才能做出決策。現在智能化工作可以降低重複的工作量，甚至限制員工加班時數，卻不影響先進製程進度，甚至提高效率的重要原因，就是每個工程師都可以迅速做出決策。
台積電官網上寫著：「台積公司憑著敏捷與智慧生產，持續推動卓越製造。台積公司的敏捷製造整合了供需模型、精實的在製品管理、派工與排程，以提供快速產能提升、較短的製程週期、穩定的生產和準時交貨。這套系統也提供了高度彈性，以快速支援客戶的緊急需求。
「台積公司也引進物聯網、智慧化行動裝置和移動式機器人。這些新的應用強化了資料蒐集、良率追蹤、流程效率和物料傳送，以持續精進工廠的生產效率。為落實卓越製造的承諾，台積公司更進一步將自動化生產製造系統結合機器學習技術。機器學習技術將工廠的生產模式，從「自動化」革新為「智能化」，廣泛地應用在排程與派工、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制、品質防禦以及機器人控制等方面，從而有效提升生產效率、彈性和品質，同時最大化成本效益，並加速全面創新。」
三段的描述正蘊藏邁向工業4.0 智慧製造與聰明生產的關鍵，來自持續逾二十年不斷運用工程資料分析、資料挖礦、大數據與人工智慧等工具，優化關鍵決策，有效提升經營效益。
工業3.5，人人決策時代
台灣許多企業陸續面臨，二代接班或專業經理人交棒的問題，若決策的心法，只是內隱在少數主管的智慧中，也會讓企業接班變得困難。
傳統的觀念認為，經營者和高階主管是企業的大腦，基層員工是公司的手和腳；決策，是高階主管的事，基層員工只負責執行高層主管的決策即可。以前企業還可以勉強靠著企業主的睿智、彈性和老師傅的經驗因應市場的需求。
然而大數據時代，層級式的組織架構，已經不符合競爭所須，整個組織裡，必須人人都是決策者，才能夠靈敏、快速回應挑戰。每個人每天都快速接收大量資訊，如果所有人都坐等經營階層做決定，之後才奉命行動，勢必處處喪失機先、處處挨打。
另一方面，資料不等於資訊更不代表知識，如何要求幕僚，迅速將資料轉化為資訊，再結合決策者的判斷，將其提升為有價值的知識，建立數位大腦，利用它運籌帷幄，再指揮分散各處的相關系統，以快速做出正確決策，這正是企業和國家決勝未來的關鍵。
換言之，決策的複雜度和對速度的要求，沒有數據蒐集、運算、分析和運用和人工智慧協助，很難在決策的速度、品質和彈性上勝出。在快速變動的環境中，建構數位化的決策模型，可以讓很多資深員工的智慧、隱性的判斷具體化和被留下來。
在台灣，企業實施工業3.5 製造戰略和數位轉型，應該注意以下幾個面向：
一、洞察市場變化、滾動式精準預測需求的區間。
二、面對不確定因子，用大數據分析提高能見度，習於在風險下的決策。
三、優化產能組合和彈性調節產能供給，滿足客戶伙伴需求變化。
四、發展先進預知決策與即時機制，預測設備健康與維護保養、提升製造系統排除問題與恢復能力。
五、多變量分析不良品因素、即時回溯並最大化資訊價值，預先現地排除可能的問題。
六、全面有系統地分析各種資源的使用效益，建立永續發展與循環經濟。
七、發展決策型組織，提升組織決策透明度和參與，以提高決策速度和品質。
八、針對不同問題和各種應用，結合老師傅和專家經驗，發展分散式的決策支援系統，增強各個單位的管理決策能力，並建立「數位大腦」，指揮與協調各個分散式決策系統。
決策是形而上的智慧，而不只是靠有形的設備。許多人簡化工業4.0 為自動化或無人化，在生產時用機器人取代人力；觀念不正確的結果，讓許多企業付出不小的代價，花了許多冤枉錢，購置資訊設備和套裝軟體，卻不理解智能化的目的，在決策數位化。
因此，所有企業的決策流程，都有必要再造，讓人人都成為決策者，借助大數據分析工具，即時判斷，快速競爭，掌握決策契機，並且借助決策分析工具，避開或即時修正快速和彈性一定會帶來的風險。
破壞性創新，打造台式智慧製造戰略
本書作者創設「決策分析研究室」以提升卓越決策（Enabling A+Decisions）為目標，領導研究團隊長期深耕智慧製造、大數據分析和多目標決策理論與技術，二十多年來，持續深入與台灣各個產業領導廠商，在大數據分析、智慧製造和決策品質，進行產學合作研究。
作者借助二十多年來累積的產學經驗，針對世界各國製造競爭的挑戰，提出「工業3.5」作為台灣製造戰略，以台灣製造管理優勢和整合能力為利基，善用人工智慧、大數據分析、供應鏈管理和彈性決策能力，發展工業3.0 和工業4.0 之間的破壞性創新，相關論述，已經在多家中堅企業和隱形冠軍實證，取得具體成效。
本書希望為面臨升級轉型挑戰的台灣千千萬萬企業，探究在經營決策和智慧製造的各個環節，最迫切、最棘手的痛點，以協助台灣企業聚焦在關鍵因子，厚植「操之在我」的數位決策和分析技術，促進台灣產業生態系統的永續發展。
