WSJ II 導讀|2022/6/11 主題:機器人上崗取代大缺工

閱讀時間約 8 分鐘
這次Host-Winnie是我們二團導讀會今年新加入的夥伴,第一次擔任領讀人的她除了說明此次選讀的文章內容,也跟不在科技或資訊產業的朋友用簡單的圖示說明什麼是IIOT及機器手臂在實際生活的應用。

本次導讀主題:工廠自動化後,人們未來的生活樣貌會有什麼改變

疫情加速企業數轉型的步調,即便是像美國這樣的泱泱大國,也難逃缺工的命運,在大環境的衝擊下,透過自動化設備取代人力,已是條不得不繼續往前進行的長期規劃。
下圖是Winnie在導讀過程中分享關於智慧工廠應具備的樣貌。以實務來說,一家公司的數據會來自多方設備,這時我們就會需要SI(System Integrator,系統整合商)協助,將各渠道的數據存放在同一資料庫,以便可以在戰情室發揮數據價值。
資料來源:Winne導讀簡報

一、智慧工廠通常會涵蓋OT/IT/CT這三個層級

OT層 (Operation Technology,設備層):泛指工廠的機器、設備產線和HMI機器人組成。因會大量產生各種資訊,故通常被用來蒐集包括製程的動態資料(e.g生產過程履歷)、靜態資料(e.g機器設定參數)。
IT層 (Information Technology,資訊層):關於數位化+通訊類別的工具,會被歸類於IT層。舉例大家常在企業內部看到的ERP (企業資源規劃系統)、CRM (客戶關係管理系統),甚至像是在晶圓製造常見的MES (製造執行系統),都算是IT層的範圍。其中Sensor (感測器)則是扮演將資訊傳回資料庫進行後續分析觀察的重要角色。
資料來源:Winne導讀簡報
這時,大家一定也很好奇,同一個工廠不同的機器,到底要怎麼溝通呢?
噹噹噹,這時就是CT層發揮能力的時候了。
CT層 (Connectivity Technology,通訊層):包含各種有線通訊、無線通信、長或短距離通訊等相關技術,像是Wi-Fi、藍芽、4/5G等。
過去,大家都是把資料放到IT層,內部再看有沒有辦法轉化成Excel進行分析,但這樣的過程不但耗時且又是呈現落後資訊。
現在因為科技進步的關係,在設備運作過程中就已經能將資料同步傳輸到雲端,透過AI (Artificial Intelligence,人工智慧)建模並進行數據分析,讓經營者達到信息的可視化與可預測化。
而智慧工廠就是透過自動化整合的流程實現標準化與規範化,並將這些資訊與設備連結至工業物聯網平台,進一步走向工業4.0虛實整合的目標。

二、工業物聯網的資安問題

資料來源:CTWANT
誠如前面所提到,雖然科技進步讓製造生產有機會走向工業4.0虛實整合,但駭客入侵各大科技公司的新聞仍層出不窮。舉例來說,像是2021年10月左右各大科技廠陸續傳出被駭客、勒索軟體攻擊,其中仁寶電腦更是認賠千萬。種種勒索消息頻傳,資安議題更在去年底再度受關注。

華爾街日報導讀衍生分享

這次我主要分享以前協助客戶規劃智慧工廠的樣貌圖。
根據《2021年中小企業白皮書》資料顯示,2020年臺灣中小企業家數為154萬8,835家,占全體企業98.93%;中小企業就業人數達931萬1千人,占全國總就業人數的80.94%。 中小企業銷售額為23兆5,555.13億元,占全部企業銷售額超過5成。
而智慧工廠本身就會投入大額的資本支出,對於一般中小企業來說,若要全數買單實屬負擔。所以如何分階段規劃,找出最重要的投入設備,是我以前重要工作之一。
疫情讓企業經營變得更具挑戰,每個人都不斷想辦法創造獲利。我還記得以前有位老闆跟我說:「顧問,我想做機連網、大數據,我要讓公司主管用數據管理」
我說:「很好啊,那董仔,現在公司是有遇到什麼困難或目標,所以才打算做嗎?」
這位董仔很可愛,跟我說:「沒有啦,我就去朋友公司參觀,發現他們在做智慧工廠,我公司體質也不錯啊,怎麼可以這麼落後他們呢...」
恩,當下聽到這些話讓我苦樂皆半,樂得是生意主動送上門,但苦得是連老闆為什麼要做都不知道。大家思考一下,這動輒數百萬的資本支出投下去,如果沒有產生管理效益還有可能擾亂一池春水,以後我跟這老闆的往來還能長久嗎?
我後來想了想,雖然有可能會喪失這筆生意但還是回頭跟客戶說:「董仔,您讓我做一下管理診斷好了,我還是希望能協助您找到管理目標,這樣才能確定錢投下去能發揮最大效用」

筆記:導讀夥伴分享重點

一、工作是否會被機器人取代? --sharing with Harper

Harper用八爪章魚做為切入說明,機器人主導程度越高,很多事會不得不依照電腦判斷,但你卻不見得清楚為什麼要下這樣的結論、而造成的關鍵因素是什麼?
“長期依賴AI,最後會碰到的議題是:黑盒子”
她更同步分享五大趨勢與IoT的未來,分別是:
  1. 人工智能(AI)將成為未來十年物聯網的基礎
  2. 數據經濟學崛起:帶動新興職業-數據經理人(IDB)的發展
  3. 從智慧邊緣(Intelligence Edge)轉變為智慧網格(Intelligence Mesh)
  4. 趨於複雜的物聯網治理 (IoT治理是IT治理的延伸)
  5. 感測器(Sensor)技術將持續發展

二、 AI/自動化:對影視產業是助力還是威脅?--sharing with River

我們二團簡報高手River,就算是用Notion也是能將分享內容整理精美。這次她從二個層面切入,分別是大家一直很關心的「機器人會搶走我的工作嗎?」以及新的科技技術「是否會影響影視產業呢?」。
關於第一個問題「機器人會搶走我的工作嗎?」,River告訴我們人類有三項優勢,分別是現在的AI難取代的:
  1. 創造力:不具備主動創造、構思與戰略性規劃的能力。
  2. 同理心:尚未擁有「同情」、「關愛」等感同身受的情感。
  3. 靈活性:無法完成精細且複雜的體力工作,像是金工、雕刻等。
但不可諱言,確實有部分腦力工作是會被AI取代,像是具備專業門檻但工作內容重複性高的會計、秘書等。
資料來源:River分享簡報
資料來源:River分享簡報
River在分享第二個問題「AI/自動化是否會影響影視產業」提到:
“目前就產業來看,無論技術變得多麼先進,對於大多數一線職位而言,人工智慧/自動化反而有機會增加產業的創意,而不是威脅。”
另外,她表示現行的好萊塢電影製作早已使用AI用於減輕時間成本,通常有以下四種:
資料來源:River分享簡報
關於上圖第4點,River舉例其實「魔詭」的預告片就是透過AI剪輯,但呈現出來的結果卻讓你大為驚喜,與剪輯師呈現出來的樣貌並無太大差別 。

三、 回顧歷史,上次工業革命對世界帶來的影響是?--sharing with 阿P

這次Host給的主題關鍵字是#機器人、#工業4.0、#就業影響、#AI、#自動化,但阿P不愧是阿P,每次的分享都能帶給我們不一樣的感受,思緒跳脫框架的他跟我們分享第一次工業革命的起源、發展與對世界的影響。
這次他從《棉花帝國》這本書切入,從資本主義的崛起帶到當時工業革命地的歷史背景。
資料來源:阿P心智圖分享
棉花帝國的興盛與轉折,我很喜歡阿P分享中講到的一句話,他說:
“只有棉紡織業可以摧毀小農經濟”
資料來源:阿P心智圖分享
資料來源:阿P心智圖分享
這句話乍聽之下,好像沒什麼,但細細思想你可以發現,其中影響層面無遠佛屆。因為棉花經濟大起,原本種糧食的土地紛紛被拿去轉種棉花;因為種植棉花的人力需求增加,在找不到人的情況下,當時大地主們紛紛把目標轉向身分位於社會底層的黑人,不合理的虐待、苛刻黑奴現象卻是被權勢人家視為平常。
阿P用心智圖快速分享這本書的重點與有意義的地方,但如果你對完整歷史故事很有興趣,我非常推薦你可以慢慢品嘗這本書。
任何書籍都有存在的意義,在閱讀的過程中不妨與過去經歷連結,你會發現當初讓自己卡關的問題,或許對現在的你來說,都不再是個困擾了!那麼,恭喜你又成長了!
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過去因為視訊技術與工作模式未成熟,所以員工不得不在辦公室完成所有工作,但因為疫情加速世界數位轉型的腳步,台灣本土企業現在不只是在當地與外商搶人,更要深層思考的是,人才荒的戰場已經拉開到全世界領域了!
2020因為疫情,世界旅遊連結停滯但網路趨勢、科技發展、數位轉型卻是加速進行。 中國的零售電商高度發展,穩坐龍頭的阿里光環已不在。首席執行官張勇更將這競爭加劇的現況列為過去一年最大的障礙之一。
之前準備其他資料時,就有稍微接觸碳中和、碳權等名詞定義。但畢竟是初次接觸,對於為什麼要這麼做?做了之後對企業、社會、消費者的幫助是什麼?不做會怎樣等仍是疑問重重。Host-Annie平常就蠻關注環保議題如何結合企業經營,再加上ESG這主題在台灣也日漸被重視,於是就形成了這次的導讀分享。
即便NFT轉手的利潤看起來有極大的利潤空間,但我仍不會直接貿然投入這塊市場。投資NFT就像投資藝術品或珠寶收藏一樣,是非常看重行銷熱度的市場。 簡單來說,除非這件作品是我真的喜歡,否則我不會因為它看起來有增值空間而去購買!
未來,使用者體驗會成為勝出的主要關鍵,如何透過AI數據進行使用分析、透過更好的內容吸引使用者在平台留下,會是各家公司需要面臨的挑戰。 世界在改變,不論你身處的行業為何,都會面臨這波數位轉型。學習以開放的心態擁抱變革、主動學習,會是這世代人才勝出的不二法門。
不得不說,美國對中國確實又愛又恨,民生必需品長期仰賴進口的它,中國供應商的便宜讓企業忍不住靠近,可政府轉頭看到低迷已久的就業市場,考量國家利益當然得出手處理。中國也不是省油的燈,你打我一巴掌,我就讓你痛得更厲害,於是兩國之間的關稅壁壘就不斷築高,只為了證明誰才是老大!
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