| 【時報記者林資傑台北報導】資策會產業情報研究所（MIC）認為，導入智慧科技提升生產與管理效率、加速轉型已成為製造產業趨勢，而台灣中小企業面臨接班階段，為導入智慧製造的絕佳時機。而邊緣運算導入智慧製造為發展關鍵，共有4大關注趨勢，工業雲與生態系則為下一波發展關鍵。 資策會MIC指出，資通訊產業（ICT）近期面臨零組件價格與勞工薪資成本上漲影響，在台灣業者製造成本提高、本業獲利表現下滑的長期趨勢下，導入智慧科技提升生產與管理效率、藉此加速轉型，已成為製造產業趨勢。 其中，「提升內部營運效率」為導入智慧科技的最主要驅動力，如何運用智慧科技串聯設計、生產與銷售，將生產資訊回饋至研發設計端是未來發展重點。短、中期將以預測性維護、品質控管與物料搬運等技術需求為主，其中關鍵技術在於設備感測與視覺感測技術。 資策會MIC資深產業分析師陳彥合指出，目前台灣智慧製造整體推動仍欠缺領頭羊，尤其是製造業營收占比71％的資訊大廠，普遍以組織內部優化為主、優先開發自家解決方案，將成果擴散至上下游產業鏈的意願低，「以大帶小」效果短期內應難以實現。 另一方面，占96％的中小企業目前面臨二代接班階段，面對資訊化程度不足、人才斷層與投入資源有限等挑戰，成為導入智慧製造的絕佳契機，除了能解決人才仰賴外籍移工、經驗難以累積的問題，也能提升面對全球市場變化加劇的競爭力。 資策會MIC認為，邊緣運算的導入為智慧製造的發展關鍵，目前主要有4大趨勢值得關注。首先為邊緣運算的分散式運算與儲存思維，將融合並改變既有資訊科技（IT）架構，為智慧製造帶來重大改變。 其次，面臨邊緣運算初期導入的設備建置成本，將催生出第三方管理、訂閱及設備即服務（DaaS）商業模式。不過，資深產業分析師施柏榮提醒，須注意後續可能衍生的「數據所有權」歸屬問題，預期將為設備承購與維運契約帶來變化。 再者，邊緣運算將結合人工智慧（AI）進行本地型製造數據分析，將結合更多機器學習（ML）與深度學習（DL），形成邊緣人工智慧（Edge-AI）系統基礎架構。邊緣運算在智慧製造中扮演的功能主要為數據過濾、示警功能，未來將走向預測服務功能。 最後，資策會MIC認為邊緣運算結合區塊鏈與智能合約亦為關鍵發展趨勢，「建構信任傳輸系統」在智慧製造未來的需求會越來越明顯，「信任」則將成為新型態的企業數位資產。 在智慧製造等垂直應用領域需求的帶動下，資策會MIC預估，全球工業物聯網市場規模至2025年將達約9500億美元，以垂直應用服務市場成長最強、占整體規模73.2％，硬體設備規模則從自2018年的38.7％降至26.8％，將對硬體銷售為主的供應商造成衝擊。 資深產業分析師魏傳虔表示，目前工業雲平台、軟體即服務（SaaS）廠商開始積極透過購併、合資、策略聯盟等方式結合，硬體設備大廠也開始轉型提供軟硬整合解決方案。未來應持續關注工業雲平台與生態系的構建與開放，將成為發展下一波智慧製造的關鍵。 |
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