破解智慧工廠的4個迷思
4 myths of Smart Factory
最近在幫客戶處理智慧工廠的年度稽核，也就是之前我們提到過的 LQ (Line Qualification)，連續幾天操練下來，每個人都在心裡有了自己對智慧工廠的想像（陰影？），不少人也開始結合自己的經驗得出自己的見解，直接把智慧工廠直接跟某個特定主題直接劃上等號，這種化繁為簡的總結能力對人類學習很有用處，人類是不斷的學習總結來擴展知識能力。但是使用不當或過度簡化也會走歪掉形成「偏見」，而強烈固執的偏見就會升級為「迷思」。趁記憶猶新來跟大家聊聊這次 LQ 觀察到的 4 個關於智慧工廠的迷思。
迷思一：智慧工廠就是 SCADA
在 Close Meeting 裡客戶丟出了這個結論「智慧工廠就是 SCADA」。為了確認這句話正確性，我們先聊一下 SCADA 為何物？再回來看這兩者的關係。SCADA 英文全名叫做 Supervisory Control And Data Acquisition，維基百科上的中文翻譯精準傳神「資料採集與監視系統」， SCADA 系統最主要的兩個功能就是「資料採集」與「資料監視」。
智慧工廠跟傳統工廠最大的差異在數位化管理，工廠生產所需的「人、機、料、法、環」都要從我們的物理世界通過儀器設備或感測器等裝置轉化成數位型態進到工廠內部的資訊系統裡面。SCADA 就是負責打通物理層連接工廠系統的關鍵。這種把物理世界特性轉成數位型態的能力就是 SCADA「資料採集」的能力。
經過採集的數據會開始往上層系統移動，包含經過邊緣運算裝置到服務器內，具備計算能力的裝置就可以被賦予它們數據判斷規則，例如：超溫報警。讓邊緣裝置持續判斷溫度是否超出所設定的上限數值，一但超過就會觸發超溫告警事件，以此達到「監視」的目的。
SCADA 大幅提升了智慧工廠的數據採集與數據處理能力，可以說是傳統工廠要進化的重大基礎設施，型態上類似於人類的神經系統，神經節點連接著大腦、身體與四肢。資料採集與監視技術應用不只能在工廠內部使用，所以從應用關係來看， SCADA 跟智慧工廠的關係算是一種交集。
迷思二：智慧工廠就是 MES 100%
這個想法來自製造高層，認為智慧工廠就是把所有生產數據一網打盡 100% 進 MES。這個腦洞大開的想法，對嗎？確實，MES 作為工廠最古老的生產線系統之一，是應該被好好的重視。因為 MES 不只在工廠生產過程中會負責管控工單途程、製程參數、設備參數、過站訊息等生產製造流程，還負責提供生產履歷、各式報表、生成即時的 WIP 資訊讓產線人員作出反應，功能絕對強大。只不過 MES 作為一個純軟體且只在工廠裡存在，相互關係上屬於智慧工廠的子集合。
至於 100% 的說法絕對是誇張了，且這種說法會誤導人把所有問題指向 MES，結果 IT 慘遭池魚之殃。我敢說，這世界上絕對不會有一個 MES 團隊敢掛保證說他們的資料搜集的能力、覆蓋率是 100%。工廠的實況不斷在變化，永遠會有產品迭代、新舊流程、設備升級的狀況，MES 團隊的人要做的事情就是不斷地完善、升級調整系統功能來適應工廠的變化。所以智慧工廠就是 MES 100% 這種外行人說法就跟拔獅子的鬃毛會長頭髮一樣，別再相信了。
迷思三：智慧工廠就是 AI
我知道最近 ChatGPT 很紅，當然知道你現在想什麼，人工智慧＋工廠 = 智慧工廠，對不對？有了 ChatGPT 這種 AI 的加持，以後是不是只要動動嘴巴工廠就能照自己的意思運作起來呢？邏輯上是說得通的，智慧本來就是知識與經驗的結合體，做產品的知識流程只要是同業都差不多，一樣的流程、類似的設備，差別就在於管理者如何運作來提升生產效率、產品品質以及意外處理能力，而發揮這些能力的知識隨著時間累積的經驗夠深夠多，形成行業壁壘。
只是人類在學習經驗累積過程是緩慢的，因為每個人都有不同的想法，利用會議來達成進行決策的過程溝通成本很高。所以當工廠有了具備學習能力的通用 AI 後，就可以跟人一樣被訓練，只要給他足夠多數據、對的數據、合理的訓練、「很快」它就能對工廠的狀況暸若指掌，是有機會讓工廠立馬升級成為真正的智慧工廠。
所以 AI 是可以當作智慧工廠的最後一塊拼圖，但它也不是智慧工廠的全部，它必須基於軟硬體基礎設施狀態良好才能正常發揮。另外 AI 美中不足的地方是會有不可預測性，機器學習決策的過程是根據運算出來的機率、權重來判斷的，萬一學壞了導致決策錯誤整廠產品報廢，賠錢的可是老闆。所以要了解你老闆，只有局部的、可被控制的 AI 才是好 AI。
迷思四：智慧工廠就是高度自動化、高品質、高稼動率
這絕對是我聽過最高大上，最有想象力的說法。對，智慧工廠就是要充滿科技感，生產出來的產品都是完美，所有的設備稼動率都是 100%，生產無損失。問題是這種抽象化的描述，人類都可以理解，對機器卻不實際。
同樣都是自動化，使用天車或AGV來搬送就是不一樣的方式，適合的產業與場景也不一樣，對於機器你須明確的交代細節包含硬體、軟體、系統的組合條件給機器，然後再選定好的基礎上做出最佳化，盡可能做到節省人力降低工安、提升品質減少客退客訴事件、排程最佳化來提高稼動率，畢竟機器也是要休息保養的不是嗎，又怎麼可能稼動率 100% 呢？不過如果你是高階主管你得學會這招，不是的話還是腳踏實地比較重要。
最後
智慧工廠仍然是一個相當近期的主題，我們就像成語「盲人摸象」的故事一樣，大象可以長個像柱子（腿）、長得像扇子（耳朵）、也可以長的像蟒蛇（鼻子），我們每個人都根據自己過去的經驗來形成結論。這些特性都可以是大象的一部分，但不是全部。保持謙卑的心，一次次地摸索，實踐、總結，持續來幫助自己累積起來智慧工廠的全貌。
