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遇見機器人同事

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2015年6月號

物聯網帶來的危機與轉機

採訪■李郁怡 Eve Li , 簡禎富 簡禎富
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物聯網帶來的危機與轉機
物聯網解構全球產業價值鏈,已是現在進行式。面對這一波新科技浪潮,台灣產業的優勢與劣勢究竟為何?機會與挑戰又何在?《哈佛商業評論》全球繁體中文版5月13日專訪國立清華大學工業工程與工程管理講座教授簡禎富。他指出,有三個類型的台灣企業,有機會在物聯網創新生態中取得成功。

物聯網解構全球產業價值鏈,已是現在進行式。面對這一波新科技浪潮,台灣產業的優勢與劣勢究竟為何?機會與挑戰又何在?《哈佛商業評論》全球繁體中文版5月13日專訪國立清華大學工業工程與工程管理講座教授簡禎富。他指出,有三個類型的台灣企業,有機會在物聯網創新生態中取得成功。

《哈佛商業評論》全球繁體中文版問( 以下簡稱「問」):一般認為,台灣製造業因為同時有硬體製造優勢與數位軟體實力,有機會在新的物聯網生態中取得一席之地。您同意這樣的看法嗎?為什麼?

簡禎富答(以下簡稱「答」):其實台灣硬體、軟體(能力)固然有優勢,也都有不足之處。先談硬體,台灣的製造與科技產業以代工為主,製造與供應鏈管理還是一種核心能力,但是與德、日等先進工業國家相比,我們工業基礎能力較為薄弱。

台灣的軟體產業則有更大的不足。我們IC 設計業吸收了大部分資訊人才,但可惜過去我們沒有建立起完整的軟體產業,也錯失了發展類似像思愛普(SAP)這類特殊應用軟體企業的時機。

在軟硬體都不算特別強的情況下,台灣產業過去幾十年的發展,是因為在既有的全球供應鏈的分工上找到了對應的利基和定位。硬體方面,我們能將人家設計出來的東西,以更快、更便宜、更有生產效率的方式做出來;軟體方面,若與製造能力結合,也有系統整合和應用市場。

但物聯網重塑全球供應鏈,讓價值創造的邏輯,變得與強調大量生產、規模經濟的時期完全不同。

如果以德國「工業4.0」(編按:德國官方提出的高科技戰略計畫,投注資源結合數位化、大數據、人工智慧等先進製造概念,將現有製造業往智能化升級。物聯網是其中重要環節)的願景為例,其中有個概念叫作先進設備或先進製程控制(advanced equipment control /advanced process control),也就是說,生產線自己是有大腦的,它會判斷怎麼做最好。舉例來說,晶圓製程中會利用機器進行堆疊與蝕刻,每台機器有它的特性,也有各自的誤差。有時某個機台做出的半成品做得太薄或太厚,過去的做法就是打掉重來。但「智能製造系統」(intelligent manufacturing system)會自己調整不同機台之間的搭配,這台做得太厚了,就通知接手的機台蝕刻多一點。也就是說,目前個別機器端的控制,已經達到生產效率的極限了,所以要靠機器之間互相的支援與彈性再提高系統的綜效。

數據資源爭奪開始

這麼做有什麼好處?首先,大量生產的規模效益,就是靠「量」降低分攤的生產成本,讓單位成本降低。傳統製造業的成本,很大一塊來自於生產線的調整。豐田式生產就是靠著精實管理降低換生產線、換模的損失和存貨成本。但智能製造系統結合物聯網背後的大數據,還有機器人、3D 列印等技術,靠著機器自己的學習和決策、對產品的了解,以及設備之間的整合,就能夠做到生產一個產品一批和一萬個產品一批的單位成本差異不大。那麼,有工業4.0 能耐的製造業,將有最強的客製化能力,更能在單一產品上加值。

這使得舊有的大量製造、降低成本思維受到了很大的挑戰。大量生產的商品變成了「大宗物資」(commodity),差異小、附加價值低,而代工業者分得的利潤也會愈來愈低。

另一方面,物聯網或其背後產生的大數據,則讓數位資訊滲透、貫通整個產業供應鏈,讓代工業者的談判力下降。

最近,一家全球知名的鞋類品牌商出經費要求位於台灣中部的代工業者,配合開發新的製造管理智能系統。與過去自動化系統不同的是,代工廠必須將過去零碎存在製造管理現場專家的知識模組化,建置在系統裡,以便置入調度管理和即時決策能力。

過去製造業上下游分工明確,資訊傳遞是一層一層下去的。上游業者如果要知道二個階層以下的廠商資訊,它必須仰賴中間階層的業者傳遞;但一旦這些已擁有市場和採購力量的品牌業者,成功布局物聯網和大數據分析技術,今後它在非結構化、半結構化大量數據的資訊處理能力會愈來愈強。未來這些客戶可以透過埋在「工業4.0」的機器中的晶片得到數據,和建置在代工廠的數據中心蒐集資料作為判斷依據,就可以遙控代工業者,直接從國外打電話告訴你,究竟哪一台機器是出了什麼問題?甚至還能下命令要做什麼調整。一段時間之後,代工業者就會慢慢失去了分析與解決問題的能力,淪為單純的機器代管者,還要承擔設備高資本支出的風險,創造的附加價值甚至比現在更低。更不利的是,這些客戶還能滲透代工業者的組織神經,比現在更清楚業者賺多少,如何讓業者在不倒閉的前提下勉力求存。

其實,物聯網和資訊化的發展本來就會讓既有的產業供應鏈「去中間化」。然而,供應鏈中間這段的工作,過往卻是台灣企業最為擅長的。

可是當這些客戶正透過物聯網,結合先進設備的智能化能力,用「吸星大法」設法取得台灣製造業者過去在彈性製造和供應鏈管理上累積的知識。你一定會問,「為什麼這些代工業者不拒絕呢?」因為個別業者拒絕了就可能沒有訂單了。從戰略防禦的角度看,台灣應該把握目前的優勢,發展自己的智能製造平台和製造資訊交換規格,將這些know-how留下來,才能避免被邊緣化。

台灣的數據利基市場

問:所以物聯網重塑產業供應鏈,也意味著知識資源的爭奪大戰開始。這麼一來,台灣產業還有籌碼?機會又何在?

答:德國與日本面臨物聯網的趨勢和美國再工業化的挑戰,所提出的戰略發展方向和它們既有的核心能耐有關。例如,德國提出工業4.0,是將它在機械和自動化的能力再升級,使設備成為生產中更大的價值提供者;而日本發展機器人也是同樣的概念。台灣在製造管理的經驗和供應鏈調度的彈性,以及生產製造現場累積的know-how,正好是其他國家沒有的。我們不應該放任這些智慧資產被無償拿走,被鑲嵌在國外企業的大型資訊系統裡或先進的設備中。而應該要在特定的產業領域結合數據分析和know-how,發展客製化的製造決策智能系統或App,以建立利基市場,防堵國際資訊大廠蠶食鯨吞。因此,我提出「工業3.5」作為現有「工業3.0」和未來「工業4.0」之間的混合策略,台灣應該利用本身的製造管理優勢和整合能力,在被上下夾擊之前,憑藉台灣製造相對競爭優勢的利基,用「工業3.5」的破壞性創新,來提前收割製造系統轉換到「工業4.0」的價值,使台灣產業先在物聯網時代的全球供應鏈中卡位。

問:有哪些台灣企業最有可能掌握下一波物聯網大商機?

答:有三類公司應該要、也有機會掌握下一波物聯網大商機:

第一類,是台積電(TSMC)、台塑、友達這類占有產業龍頭地位的業者。它們應該站在領導地位,在物聯網這個大生態體系中,去扶植一些與其產業相關的大數據分析和智能製造系統業者,提供利基市場並要求更客製化的需求,孵育出一個以它為主的子生態系統。理由在於,「大戶人家一定要請自己的家庭醫師」。未來的生產製造往智能化發展,生產過程中透過機器產出的資訊與知識,台積電一定必須擁有全部或是部分的所有權,因此可以主導。一來,它的競爭對手也很可能扶植或投資這類業者,就戰略防禦的角度看,這是必要的部署。二來,由於它本來就有需求,與其讓國外的公司幫它做這些工作,不如扶植或投資一些台灣本土業者,一個利基型的物聯網或大數據本土產業就可能應運而生。

第二類,則是像是台達電、廣達、研華這些已經建立了一定程度的自動化和智能製造能力的業者,也對外提供物聯網應用的部分系統。應該有機會可以成為全球物聯網的應用系統和關鍵組件供應商,但必須由硬體軟體設備移往整體解決方案的提供者。我認為這類業者最大的挑戰在於軟硬體的整合,原本只單做軟體或單做硬體的業者,必須長出新的軟硬整合的能力,更重要的是內建的數據分析和智能決策模式。

第三類,則是像上銀科技這類已在國際利基市場取得一席之地的硬體供應商,要把從關鍵組件和單點設備的能力,提升到跨機台的迴路(short loop)控制和優化能力。物聯網這個概念,如果放在單一工廠內部的管理,談的是製造系統智能化;如果放在全球製造業供應鏈,談的就是跨工廠、跨系統、跨產業的整合控制能力。國內機械業者的能力不可能馬上由單一機台跨到整個智慧工廠,但不要只以目前賣單一的機器或關鍵零件的模式滿足。現在台灣工具機業者個別機器的電腦控制能力很強,但生產迴路控制和流程整合能力需要端與端之間的連結、製造網絡的整合,為了做到這點,它一定要扎根台灣製造優勢,從生產管理的需求發展出新的應用(application)和服務。

中小企業需要再進化的思維

問:台灣業者在贏得物聯網商機最大的挑戰或障礙是什麼?

答:許多業者對於物聯網和「工業4.0」的思維,仍然停在規模經濟,而非價值創造的角度。例如,號稱要以機器人大軍來取代人工,如果缺乏物聯網創造價值最關鍵的「雲、網、端」跨域整合的概念,那麼它們創造出的數據、資訊,以及知識所創造價值,也還是規模經濟導向的。而台灣產業習慣從生產力提升和成本降低的管理模式,也不利價值創造和數據分析能力的培養和人才發展。

至於中小企業遇到的則是另一種挑戰。現在許多中小企業主都在關注大數據,也都說要建物聯網,不少資訊業者也在賣資訊工具與解決方案。但我有點擔心,中小企業資訊基礎建設不足,在這股熱潮過後,很多企業老闆會得到「物聯網或大數據沒

許多業者對於物聯網和「工業4.0」的思維,仍然停在規模經濟,而非價值創造的角度。

有什麼用!」這樣的結論。關鍵在於,擁有數據不在多寡,徒有資訊工具也無法創造價值。在物聯網下,數據來源多元,它的分析和運用更多是問題解決導向的。企業如果要發展這類能力,一定要有能獨立思考的人才,他們有能力定義問題、找出資訊脈絡,再將這些思考寫成應用系統,內建在資訊系統裡。這類人才幾乎不會接受傳統威權式的企業文化。因為數據產生價值的方法,本身就建構在開放和勇敢嘗試的探索過程中。其實,比起技術,組織改變心智模式(change mindset)和決策流程再造,可能更是企業在物聯網浪潮下的轉型成功關鍵。





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