工業3.5-混合型策略，走出台灣新方向

最近愈來愈多報導聳動的標語寫道

工作機會已因無人化而消失，年輕人和弱勢族群更不容易找到好的工作，加大貧富差距...

然而，台灣如何在先進國家重回製造和新興國家替代的上下夾擊間，發展適合自身產業結構和核心能耐的製造戰略？台灣廠商如何在產業升級重構過程中，規畫適合的數位轉型和智慧製造策略？

抓緊了時間，請教了國立清華大學工業工程與工程管理系講座教授簡禎富

混合型策略：善用台灣的管理智慧與產業利基，整合新科技應用。

現在彷彿又到了另外一次工業革命開始。誠如我們看到過去的歷程，工業1.0跟3.0它是有明確的，稱為enabled technology，從無到有。可是工業2.0它在1.0的基礎上，就維基百科所講，他花了將近80年的時間。換句話說，如果我們現在是工業4.0，也是基於第三次的工業革命，就是數位革命帶來的電腦計算的能力的話，也許不會花80年，但是肯定還有一段時間要走。在這一段時間裡面，臺灣的契機就是臺灣現在的製造是強的。

臺灣在既有現在工業3.0製造強的狀況底下，沒有必要先自廢武功或放棄我們的的優勢，我們所要做的是要維持相對競爭優勢，從工業3.0先進到3.5，就是讓我們一方面拉開我們跟其他新興國家或大陸之間的一個距離。

臺灣有很強的製造業，而且在每個區塊不管是大的公司或是一些小的隱形的冠軍，這些knowhow，如果臺灣已經另外很強的支付業變成一種分析服務，或者把我們的knowhow數位化，除了滿足臺灣的產業，讓臺灣的產業的相對競爭力變強以外，還可以輸出到其他的新興國家。

因為我們的solution第一個一定比工業4.0便宜。第二個我們是基於我們的強項，所以對新興國家來講，他們要導入工業3.5，一定會比直接要導入工業4.0更適合。所以臺灣應該要站穩一個地基，就是介於先進國家跟新興國家之間，所以工業3.5是一個策略上或利基的定位。再來就是說我認為臺灣要重回亞洲之製造四小龍的龍頭，不要去當工業4.0的牛尾。

若工業4.0是全自動的機器人的話，工業3.5就是鋼鐵人

有機甲外型由人類智慧操控；局部自動化X智慧決策，迎戰工業4.0的機器人

在使用者端，接觸到的可能是機器人。可是另外他背後可能有一個遠端去操控這些機器人，然後不管他用所謂的CPS或是製造的平臺。如果我們買的是就像機械公敵電影一樣，我們家裡有一個機器人看起來是你用的，可是它遠端可以remote去感受他甚至overwrite等於你的決策。

臺灣的工業3.5，應該要走的是鋼鐵人。比如說我們人還在，但是藉著像很多的工具，讓人的能力變強。不管是決策的能力，反應的能力，系統化的能力，那這樣的話人的工作還在，可是他的工作負擔變小，所以我們一方面可以滿足未來，因為少量多樣，因為大量客制化大量個人化造成的管理上的複雜度，人就可以更容易確認到他。

可另外一方面又不會把人換掉，所以我主張的是臺灣要走工業3.5鋼鐵人的路，然後甚至把這樣的鋼鐵人鋼鐵衣的省solution我們賣到其它新興國家，因為新興國家它一樣也是人口多，他絕對不會想要把人替換掉，因為替換掉以後他很多失業就是一個大的社會問題。 但是借著鋼鐵人去強化以後，可以讓臺灣產業的競爭力再變強。

於製造企業來說，面向工業3.5，企業需要的是哪些數據？

需求導向彈性決策-資料可能是一個潛在的資產，有時候也會變成負債。

因為數據還是要去收集儲存分析。所以過去在大數據的時候，有很多單位都要推動我們要大數據或者是開放數據等等，但是你做了很多事情，沒有人去把這些被開被收集被開放或是儲存的資料做產生價值的話，存貨最後就會變成負債了，或是打消存貨要花成本。

所以可是另外有一種觀點，就是很多人覺得好像一定要大數據，才能做分析，然後所以要分析這點，就說你的數據不夠大，你還沒收集什麼，這好像又有點因噎廢食。

所以工業3.5的概念是比較務實的，就是我有多少數據，我就做多少分析，總是可以發現一些資訊，一些可以支持決策的地方，我從容易摘的果子先摘，我也不要好高騖遠，因為數據隨時在產生，如果有這樣的概念的話，其實你很容易在這個過程不斷的學習。

但是臺灣的企業的決策的彈性，以前都靠人，靠老闆靠有經驗的員工，靠很多老師傅等等這些的數據或是資訊經驗，本來就在我們家裡面，如果你現在不收集，搞不好一個員工離職或退休，他就流失了，慢慢把它收集下來，我們又一不斷的在精進，因為產業複雜度越來越高，因為已經走到少量多樣，所以你從現在開始做的話，你等於是在還沒有很複雜的時候開始做，然後一邊做一邊學。我認為就是工業3.5所應該去處理的問題。

並提出「工業3.5概念架構圖」，作為製造業者盤點自身資源和決策情境、推動工業3.5數位轉型的策略思考依據。

如何透過數據驅動營運
底層資料就要作好是關鍵-找出影響目標(營收)的敏感因子依序解決

在德國工業4.0裡面特別西門子支提出來的三個願景裡面，其他前面兩個談得都是系統。大數據物聯網然後CPS或digital print，就是數位雙胞胎或是虛擬實境整合系統，可以看得到，這些都是系統，當然這也是他想要去賣或推的這些軟硬體的建設。

第三個就是彈性決策，前面兩個是工具，後面是根本。用這兩個維度來看的話，臺灣要走到彈性決策，以前靠很多人力，或是老闆，尤其中小企業，靠的是勤奮的老闆或勤奮的員工。

但是要把它規模如果要放大的話，那一種就是想辦法在系統能力提升，或臺灣很多產業，特別是我們要不可能齊頭並進的去做的時候，我認為應該發展的是分散式的系統，然後把能夠系統化的重要的先做。

第一個我每次投資不用很高，而且也沒有外泄的風險。另外一個是臺灣本身就有很好的，學術界可以合作我們有政府法人，我們有很多的資服業，因為它是本土的，所以你相對的風險就少少很多。然後另外一方面你內部要培養自己的人才跟專家，但內部的跟外部它可以相輔相成，我也不要完全都靠外面的人來幫我做，或是我加到別人的平臺，我也不要說我一定要全部都自己做，因為你自己做的投資成本高，然後學習曲線會比較慢。

企業需要有過渡策略

「工業3.5概念圖」是在上述前提下，協助台灣企業盤點能力，打造專屬的「工業3.5」策略思考架構。

先解釋「工業3.5概念圖」的結構：「工業3.5」混合策略為核心，第一圈是企業必須建立的營運核心能耐（operational core competence），包括全面資源管理、聰明生產、數位決策、智慧供應鏈與智慧工廠，這五項能力缺一不可；往外第二圈則是產業生態和企業策略層面（strategic level）必須思考的四個策略關鍵，包括製造優勢與管理經驗系統化與數位化、產品生命週期與營收管理、軟硬體設備和分析能力垂直整合，以及永續發展和綠色供應鏈，以接軌工業4.0時代的商業模式；最外圈則是能支持「工業3.0─工業3.5─工業4.0」的策略路徑運轉的環境與基礎架構，包括「物聯網」、「大數據」、「跨領域虛實整合」與「基礎工業能力」等四種條件。

由核心到最外圈，代表企業可能自行掌握的程度由高到低；但建議企業由外而內進行策略規畫，然後思考如何發展自身數位能力，以強化營運核心能耐。

企業傳承二代，如何應用數據將會是關鍵

二代面臨挑戰，比以前更大。這是一代要能夠體諒的。臺灣的二代都很認真在思考這個問題，但是要瞭解，需要發展一個協助的工具，除了是同儕之間以外，透過數位大腦，透過決策的系統，可以把這一方面的能力慢慢建立起來，然後因為他現在年輕，然後複雜度才慢慢越來越大，現在就開始做去取代。一代都用老闆的經驗來做決策的方式，未來複雜度越來越高的情況下，透過數據化江反而越來越輕鬆。另外一個它將要傳給三代或傳給其他的專業經理人的時候，它其實就能夠把核心的能力建立起來，

台灣二代已經自己組這些同儕團體互相在砥礪，我發現就是說不管是企業二代，或是一般公司的新進員工，其實他們都面臨比以前更大挑戰。因為現在走向少量多樣，產品生命週期變短，技術變化變快，所以他所有的問題加乘起來的複雜度遠比當初都還要高。可是它的上一代也好或資深的主管，他可能不瞭解他下面的問題，他如果用以前的經驗，你會覺得做不好，但是坦白講，如果他跳下去做，他可能發現他有些經驗不一定完全能夠使用，所以我覺得這中間的溝通要能互相的體諒。

這個是一個普遍性的情況，數位大腦或是決策系統的概念，其實某一種程度就是來作為經營者的鋼鐵衣就像鋼鐵人，他也不是只有鋼鐵衣，他會跟Josh對話，跟他的管家對話，我認為將來的經營它必須要有這樣的單位，那大的公司當然它可以建一個軍機處小的企業，就是它就是要有一個對話的管家。所謂對話管家意思就是說把一些經營的一些重要的資訊，透過系統化的過程，你可以慢慢修正。

工業3.5-新五四運動

工業2.0，從1840,1860到第一次世界大戰結束，換句話說，大家認知的工業2.0的結束是第一次世界大戰，而我們知道1919年第一次世界大戰後的巴黎和會，因為當時中國我們受到的屈辱或不平等，稍微才讓當時的這些年輕人崛起，所以推動所謂的五四運動。也就是德先生跟賽先生，當然當時想的是民主跟科學。我們現在又到了另外一次革命的開始，我也認為工業4.0它不是只有船堅炮利，不是只有買軟硬體，他其實也要做企業內部的德先生跟賽先生。

企業的德先生，就是公司治理跟決策，也就是說這個決策怎麼樣讓大家可以每一個人都能夠集思廣益，能夠貢獻所學。你可以看到不同的公司，不同的文化。高科技行業通常它的自由度比較高，參與度也比較高，但也有很多公司它可能是老闆說了算，其他人只是在負責執行。如果每一個公司不管大企業小企業，都能夠讓員工根據他的職能，根據她的專長，在決策過程能夠參與得到尊重，然後這一定會達到更多集思廣益的效果。至於人的參與跟尊重用什麼來決定，用科學來決定，我們現在有大資料，有分析就不是官大學問大，用數據來說話，這樣的話公司決策就會更有效率的去滿足或者符合公司的需求或客戶的需要等等。所以我認為現在在推動人工智慧化的升級的過程裡面，公司內部的數位轉型也應該做到，也就是用數位的工具來支持公司的德先生，就公司的決策跟治理可以跟科學跟分析結合在一起。

 

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