2022-06-25|閱讀時間 ‧ 約 9 分鐘

WSJ II 導讀|2022/6/11 主題:機器人上崗取代大缺工

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
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。

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