建構企業永續工業4.0系統架構之探討
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(2) 謝辭 秉持活到老學到老的精神，職場上工作了三十年才又有想念書的衝動，兩年前毅然決然 報考 EMBA，是我人生中一件重大決定。所幸獲得任職公司 董事長洪振攀先生及 總經理張 明燦先生的肯定及推薦，讓我能在公司的支持下，無後顧之憂的全心投入 EMBA 學程。 能有幸進入台師大 EMBA 就讀，是我畢生最大榮幸。台師大 EMBA 課程豐富，涵蓋財 務、會計、經濟、金融、投資、創業、組織、行銷、策略、資訊、創新、藝術等管理課程， 是我大學工學系未曾學習到的學問，這些課程知識將來必能學以致用，大大有助於我目前的 工作職務，感謝台師大教授們認真指導，讓我學習獲益良多。 就讀台師大兩年的時光，所有課程均全程參與從未請假, 與老師及學長姐的融洽相處及 教學相長，是我畢生難忘的中年黃金年代。尤其是在寫論文期間，承蒙 賴香菊指導教授不辭 辛勞、專業認真的教導，常利用假日及晚間檢討論文並提供修改建議，才能在五月初就能順 利口試通過，真是萬分感謝賴老師的付出，辛苦您了! 平常職場上班已經是早出晚歸，假日又要上 EMBA 課程，佔去了生活中大部分時間，這 兩年來，陪家人的時間少之又少，感謝家人及老婆一直以來無怨無悔的支持與諒解，真心謝 謝你們!. 盧 正 全 謹誌 臺師大 EMBA 107 級 2020.06.23. i.
(3) 中文摘要 資訊科技的蓬勃發展對人類生活型態及互動，以及對產業之生產模式、企業組織及營運 模式等影響深遠，進而客戶需求與市場趨勢不斷改變。近年全球經濟與產業環境變化快速， 勞動人力成本大幅增加，原物料價格高漲，相關環保法規更趨嚴峻，雖然目前大部分企業及 工廠皆已達到自動化及 e 化程度，企業經營仍面臨很大的困難與挑戰。本研究運用現代化資 訊科技工業 4.0 技術，認為企業必須由自動化及 e 化朝向智慧化，既有工廠控制系統及 MES 已不敷實用，必須加入可大量即時感測收集相關數據之物聯網，並運用大數據進行數據整理 分析，再由人工智慧學習模擬預測，整合為工廠系統所需之智慧工廠系統架構。進而將企業 與各地工廠人力及資源整合，導入企業資源規劃系統，再整合上游供應鏈管理以有效提升原 物料資源效用，及整合產品下游之顧客關係管理即時反應客戶及市場需求，進而建構企業系 統之智慧製造系統架構。這當中，必須再融入企業永續理念，投入節能環保及公益行動之營 運策略，善盡企業社責任，整合為企業永續工業 4.0 系統架構，以滿足客戶及市場需求，提 升企業獲利及競爭力。企業永續工業 4.0 系統架構的落實，必須在企業建廠初期，就委由有 經驗之工程技術顧問公司進行詳盡規劃設計，並適時導入智慧工程技術整合系統，方能落實 永續工業 4.0 系統架構，同時創造企業價值與客戶價值，並達到企業永續經營目標。. 關鍵詞: 工業 4.0、智慧工廠、智慧製造、永續發展、智慧工程技術、系統整合. ii.
(4) Abstract The vigorous development of information technology has had a profound impact on the patterns and interactions of human life, as well as on the production patterns of the industry, the organization of corporates and the mode of operation, which has led to changing customer demand and market trends. In recent years, the global economy and industrial environment change rapidly, labor costs and raw material prices increase significantly, and related environmental regulations are more severe, although most corporates and factories have reached the level of automation and e-degree, business operations are still facing great difficulties and challenges. This study uses modern IT industry 4.0 technology, believes that corporates must move from automation and e-degree towards intelligence, both factory control systems and MES are not practical, must introduce the Internet of Things to collect relevant huge data by real-time sensors, and the use of big data for data management and analysis, and learning simulation prediction by artificial intelligence (AI), integrate into intelligent factory system architecture for the factory system. Furthermore, implement the enterprise resource planning system (ERP) to manage the labor and resources of the corporate and factories all over the world, and then integrate upstream supply chain management (SCM) to effectively improve the effectiveness of raw material resources, and integrate the downstream customer relationship management (CRM) of the product real-time response to customers and market demand, and then construct intelligent manufacturing system architecture for the corporate system. Among them, we must merge the concept of corporate sustainability, invest in operation strategy of energy conservation, environmental protection and public welfare action, to do the best of corporate social responsibility, and integrate to be the corporate sustainable industry 4.0 system architecture, in order to meet customer and market demand, enhance corporate profitability and competitiveness. The corporate sustainable industry 4.0 system architecture, must be implemented in the early stage of plant construction by experienced engineering and technical consultants to carry out detailed planning and design, and timely import of intelligent engineering technology integration system so as to create corporate value and customer value, and achieve the sustainable business goals of corporates.. Keywords: Industry 4.0, Intelligence Factory, Intelligence Manufacturing, Sustainable development, Intelligent Engineering Technology, System Integration. iii.
(5) 目次 第一章 緒論…………………………………………………………………………1 第一節. 研究背景…………………………………………………………..…...1. 第二節. 研究動機…………………………………………………………….....2. 第三節. 研究目的…………………………………………………………..…...3. 第四節. 研究範圍…………………………………………………………..…...4. 第二章 文獻探討……………………………………………………………………5 第一節. 工業 4.0 發展…………………………………………………………..5. 第二節. 工業 4.0 核心技術……………………………………………………..5. 第三節. 智慧化工程技術………………………………………………………18. 第四節. 企業永續理念…………………………………………………………18. 第三章 研究架構與研究方法……………………………………………………...21 第一節. 研究架構………………………………………………………………21. 第二節. 研究方法………………………………………………………………23. 第四章 智慧工廠與智慧製造……………………………………………………...25 第一節. 智慧工廠………………………………………………………………25. 第二節. 智慧製造………………………………………………………………28. 第五章 企業永續工業 4.0 …………………………………………………………33. 第六章 智慧工程技術整合系統…………………………………………………...35 第一節. EPC 工程專案管理與執行……………………………………………35. 第二節. 智慧工程技術整合系統架構………………………………………….38 iv.
(6) 第三節. 智慧工程技術整合系統之導入………………………………………45. 第七章 企業永續工業 4.0 創造企業價值最大化………………………………….48 第一節. 企業成本分析…………………………………………………………48. 第二節. 企業總成本最小化……………………………………………………50. 第三節. 企業總營收最大化……………………………………………………52. 第四節. 企業價值最大化之有效方案…………………………………………53. 第八章 結論與建議………………………………………………………………...55 第一節. 結論…………………………………………………………………….55. 第二節. 實務貢獻……………………………………………………………….56. 第三節. 研究限制……………………………………………………………….56. 第四節. 未來研究……………………………………………………………….57. v.
(7) 表次 表 2-1 工業革命發展歷程…………………………………………………………..5 表 2-2 聯合國 SDG 17 項永續目標說明………………………………………….20 表 7-1 企業價值最大化之有效方案及涵蓋範疇………………………………….54. vi.
(8) 圖次 圖 2-1 5C Architecture of CPS……………………………………………………….6 圖 2-2 物聯網架構圖………………………………………………………………..7 圖 2-3 大數據計算架構……………………………………………………………..8 圖 2-4 人工智慧應用核心架構……………………………………………………..9 圖 2-5 雲端運算架構圖…………………………………………………………….11 圖 2-6 MES 核心功能……………………………………………………………….12 圖 2-7 MES 核心輔助功能…………………………………………………………..13 圖 2-8 MES、ERP 及控制系統互動關聯圖………………………………………..14 圖 2-9 ERP 演進圖…………………………………………………………………..16 圖 2-10 ERP 系統架構圖……………………………………………………………17 圖 2-11 ERP 應用架構圖……………………………………………………………17 圖 2-12 聯合國 SDG 17 項永續目標……………………………………………….19 圖 3-1 研究架構…………………………………………………………………….22 圖 3-2 研究流程…………………………………………………………………….24 圖 4-1 傳統製程工廠投入產出單元及資料流示意圖…………………………….25 圖 4-2 智慧工廠投入產出單元及資料流示意圖………………………………….27 圖 4-3 智慧工廠系統架構圖………………………………………………………..28 圖 4-4 智慧製造系統架構圖………………………………………………………..30 圖 5-1 企業永續工業 4.0 系統架構………………………………………………..34 圖 6-1 EPC 工作流程………………………………………………………………..36 圖 6-2 EPC 流程關聯圖……………………………………………………………..37 圖 6-3 專案管理平台架構………………………………………………………….38 圖 6-4 eEPC 各單元關聯示意圖……………………………………………………39 圖 6-5 iEPC 各單元關聯示意圖…………………………………………………….40 vii.
(9) 圖 6-6 智慧工程技術整合系統架構圖…………………………………………….41 圖 6-7 企業永續工業 4.0 整合 iETIS 系統架構圖………………………………...46 圖 7-1 企業總成本相關單元關聯圖……………………………………………….49. viii.
(10) 第一章. 緒論. 本章共分四節，第一節為研究背景，說明資訊科技的蓬勃發展、客戶需求不斷改變及企 業經營的困難與挑戰; 第二節為研究動機，說明如何滿足客戶需求、解決企業經營困難、創 造企業最大價值與提升客戶價值，引申出研究探討的議題; 第三節為研究目的，建構智慧工 廠與智慧製造系統架構、智慧工程技術整合系統架構之探討、建構企業永續工業 4.0 系統架 構，以說明本研究探討議題之期望目的; 第四節為研究範圍，說明本研究之研究議題限制及 範圍。. 第一節 研究背景 一、 資訊科技的蓬勃發展 資訊科技(Information Technology, IT)發展日新月異一日千里，電腦運算及網路傳輸速度 已較之前成指數型倍數成長，電腦系統從個人及企業運算運作提升到雲端運算，網路速度由 Mega 級提升到 5G，這些技術變革大大的影響到人類生活模式及品質，以及對產業之生產模 式、企業組織及營運模式等均有深遠影響。 科技技術的研發及發展快速，不僅影響到每個人的生活型態及活動，也影響到整個社會 群體甚至地球村概念的互動模式，這些生活型態及互動模式的不斷改變，無形間驅使著企業 供應生產模式及商業模式，也必須因應科技技術的改變而作適當因應並不斷改善提升，以便 能在時代進步的競爭潮流中力爭上游而能永續經營。 二、 客戶需求的不斷改變 客戶需求隨著時代背景、社會變遷、觀念改變及科技技術發展提升等影響而改變，其中 主要重要因素還是資訊科技的不斷更新。企業生產產品或提供服務的程序、方法及模式，隨 著資訊科技的進步及運用而能以更優化、更快速及更精準地滿足客戶的需求。 在二十世紀時代產業主要以自動化及數位化之生產模式，勞力需求較之前動力機械生產 模式已少了很多，企業之經營模式及管理組織也比之前較為複雜，工廠規模及廠房需求也較 大，如此方能大量生產品質更佳的產品。隨著科技發展時至今日，客戶對企業供應者的期待， 是產品品質更高級、產品更能多樣化、產品更能客製化、生產速度更快速、彈性的需求量、 更短的交期、更低的價格與更優質的售後服務。 三、 企業經營的困難與挑戰 二十世紀來全球人口急遽成長，為滿足人類不斷的慾望需求，企業必須大肆購地建廠擴 增產能，更造成土地、林木、食物、石油、能源及水源等天然資源不斷漸漸枯竭， 工廠生產 1.
(11) 排放出廢氣及汙染物導致環境嚴重汙染，臭氧層的破壞更造成氣候變遷導致氣溫暖化及海平 面水位上升等嚴重環保問題，不僅危害個人健康，甚至影響將來人類生存及後代延續。 近年來人類生活品質提高，全球工資大幅調整、勞動人力成本大幅增加，天然資源的短 缺也造成原物料價格高漲。同時，相關環保議題逐漸重視，各國均立法更嚴苛限制工廠排放 的汙染物含量，更有以環保為訴求提出抗爭及圍廠抗議等不理性行為，造成工廠生產活動停 滯或被迫遷廠屢見不鮮。因為網路科技的發達，全球企業競爭活動更為頻繁劇烈。前述種種 原因造成企業經營困難重重，競爭力若無法與全球企業抗衡，最終終究無法避免縮小營運規 模或關廠宿命。 企業要如何克服能源、原物料及人力成本高漲、產品週期縮短、需求多樣化、日益嚴苛 的環保法規、全球化競爭等而能滿足客戶需求及符合市場趨勢並永續經營，是企業經營面臨 最大的困難與挑戰。. 第二節 研究動機 目前大部分企業及工廠雖已達到自動化及 e 化程度，但仍無法做到即時大量收集現場儀 表、感測器及設備等之操作及維護相關數據，進而進行系統化分析整理，以建立有效預測控 制操作模式，達到即時最佳操作目的。同時，企業及工廠間或企業上下游間資訊即時溝通及 反應，更能提升企業及工廠營運效能，創造最大獲利。要達到這些目標，必須依據工業 4.0 相關核心技術發展智慧化才能做到，引發研究動機簡述如下： 一、 工業 4.0 解決企業經營困難及滿足客戶需求 企業要能突破萬難及提高競爭力而永續營運，必須要做到管理、組織及產品創新才能滿 足客戶及市場的需求。客戶越來越高的需求，促使企業的製造生產、經營模式、管理組織、 技術研發、資訊管理等均需作適度因應調整，而能達到此目的無非充分運用日益精進的資訊 科技技術才能達成。 第一次工業革命(工業 1.0)以蒸汽機械動力取代人力、第二次工業革命(工業 2.0)以電力取 代機械做大量生產、第三次工業革命(工業 3.0)以資通訊科技(Information Communication Technology，ICT)發展為自動化生產時代，幫助企業降低生產成本及提高產量的需求，但這些 企業生產及營運模式，目前已無法滿足客戶需求及市場變化趨勢。 第四次工業革命(工業 4.0)相關之感測器技術、物聯網(Internet of Things, IoT)技術、大數 據 (Big Data, BD) 分 析 技 術 、 雲 端 運 算 (Cloud Computing, CC) 技 術 、 人 工 智 慧 (Artificial Intelligence, AI)技術、虛實整合系統(Cyber-Physical System, CPS) 及網路高速傳輸技術等之尖. 2.
(12) 端科技及整合運用，將以往自動化生產轉變為智慧化生產模式，企業才有可能有效解決企業 目前的經營困境以滿足客戶需求，並迎合未來市場趨勢。 二、 工業 4.0 創造企業最大價值並提升客戶價值 工業 4.0 能提供整合供應、生產及銷售之上中下游產業鏈，可有效降低原物料供應成本、 生產流程優化加速生產效率、銷售通路及行銷可縮短交貨時程及提高服務品質，並拓展新客 戶及目標市場，能有效提升企業獲利及營運績效。企業價值在於客戶及市場的評價，工業 4.0 可達到生產智慧化、產品客製化、產量彈性化、人力精簡化、品質精確化、交期速度化、成 本最佳化及服務優質化，能滿足客戶及市場需求，創造企業最大價值。企業在工業 4.0 智慧 化系統架構下，能提供客戶成本低、品質好、交期快與服務優質的產品及服務，無形間提高 客戶獲利及競爭力，大大提升客戶的企業價值。 目前台灣企業永續經營之最大挑戰及隱憂為大多數企業尚未導入工業 4.0，企業經營無法 與資訊科技與日俱進，造成生產成本無法降低，生產效率無法有效提升，無法迅速因應市場 變化及客戶多變需求，以致喪失產業競爭力，最後終究無法逃脫被淘汰的企業宿命。企業唯 有順應資訊科技發展，充分運用及導入工業 4.0 先進智慧時代之技術，才能有求新求變、創 造價值及持續獲利成長。. 第三節 研究目的 本研究對象主要係以製程產業為主，例如石化、化工、生技、食品等產業，擬依據工業 3.0 自動化基礎下，運用工業 4.0 之相關核心技術，建構出符合企業之智慧工廠(Intelligence Factory, IF)及智慧製造(Intelligence Manufacturing, IM)之基本系統架構，關鍵因素有賴工程技 術顧問公司於企業建造工廠設計階段，須先行規劃工業 4.0 智慧工廠及智慧製造系統架構之 界面及功能定義，以便企業將來依照營運規模分階段適時導入，並於工廠建造及營運階段提 供必要之工程技術整合服務，以建構企業永續經營之工業 4.0 系統架構。 本研究之主要目的如下： 一、 建構智慧工廠與智慧製造系統架構 擬參考最新之國內外有關工業 4.0 技術文章與研究報告，探討核心技術，並擷取有用資 訊整理分析加以建構符合工業 4.0 之智慧工廠與智慧製造系統架構，以利企業依照其營運規 模生產需求建置，以符合其最佳營運經濟效益。 二、 智慧工程技術整合(iETIS)系統架構之探討 企業在建廠前須委由工程技術顧問公司進行工程設計採購施工(Engineering Procurement 3.
(13) Construction, EPC)等作業，並有效率執行專案管理(Project Management, PM)工作，以便能達 到企業之建廠品質、預算及工期之要求。在建造工廠工程設計階段，相關智慧工廠與智慧製 造系統架構需求之軟硬體之規格及網路介面連結功能需建置完成，以利企業未來能順利導入 工業 4.0 技術運用。配合智慧時代的最新科技，工程技術顧問公司之專案管理及工程設計採 購施工(EPC)也必須走向智慧化模式，提升為智慧工程技術整合系統(intelligence Engineering Technical Integration System, iETIS)，本研究將進一步探討其系統架構。 三、 建構企業永續工業 4.0 系統架構 在工程技術顧問公司之智慧工程技術整合系統(iETIS)之基礎下，建構企業之智慧工廠及 智慧製造系統後，融入永續經營理念成為企業永續工業 4.0 系統架構，才能有效發揮企業前 述研究動機所提及之效用，創造企業最大價值，提升全球競爭力，達到永續經營造福人類福 祉之終極目標。. 第四節 研究範圍 本研究範圍著重於探討工業 4.0 核心技術之整合及運用，並以智慧工程技術整合系統 (iETIS)協助企業導入並建構最經濟、最有效率、最有競爭力的永續工業 4.0 系統架構，提升 產業競爭力。 企業永續工業 4.0 系統架構之理論及運用，原則上可適用於多種製程工業，例如石化、 化工、生技、食品等產業，但本研究所討論及涉獵案例僅侷限於石化化工產業為限，其他產 業運用原理相似可觸類旁通。. 4.
(14) 第二章. 文獻探討. 第一節 工業 4.0 發展 工業 4.0 一詞是在 2011 年的德國漢諾威工業博覽會首次提出的，次年由德國科學院及 Bosch 公司合組工業 4.0 工作小組，對該國提出有關工業 4.0 的實施建議，並於 2013 年 4 月 在德國漢諾威工業博覽會，提出有關工業 4.0 的完整方案報告，2015 年德國總理梅克爾推動 工業 4.0 的標準規範，自此全球工業界即開始關注工業 4.0 的相關議題及發展，各國更是傾盡 全力發展工業 4.0 之相關討論及技術研究(郭重顯，2019)。工業 4.0 是連接現實與虛擬的溝通 橋樑，讓產業製造生產高度智慧化，成為全球製造主流(SEMI，2020)。 工業革命的發展歷程，主要係以動力或關鍵技術對工業生產有巨大深遠影響為區隔，簡 述如下表： 表 2-1 工業革命發展歷程 工業 1.0. 工業 2.0. 工業 3.0. 工業 4.0. 年代. 1782. 1913. 1954. 2011. 關鍵技術. 蒸汽機/機. 電力/輸送帶. 電腦/網路/自動化. 虛實系統(CPS)、物. 械動力. 聯網、大數據、雲 端運算、人工智慧. 效益. 省力. 大量生產. 數位化/自動化. 智慧化. 資料來源：本研究彙總整理（郭重顯，2019）. 第二節 工業 4.0 核心技術 一、 虛實整合系統 虛實整合系統(CPS)是透過電腦運算及實體流程的整合系統，嵌入式電腦和網路通常通過 實體迴路影響計算的反饋迴路來監視和控制實體工序 (Lee, 2008)。 隨著電腦運算得越來越快，通信頻寬越來越寬，計算和通信功能將被嵌入物理環境中的 所有設施或元件中。透過利用這些功能，可以創建具有巨大經濟效益的應用程序。將電腦和 通信的網路世界與實體世界聯繫起來的系統稱為虛實整合系統(CPS)。虛實整合系統（CPS） 是實體和工程系統，其操作由電腦和通信核心進行監視、協調、控制和整合 (NSF, 2008)。 虛實整合系統(CPS)功能有 5C 架構，由下而上分別：I.智慧連接層(Smart Connection Level) 是設施硬體連結；II.數據資料轉換層(Data-to-Information Conversion Level)應用於多維度數據 5.
(15) 修正、效能預測及智慧分析; III.網路層(Cyber Level)用於機械元件之雙模組及資料探勘相似群 等; IV.認知層用於整合模擬、遠端視覺化、自我診斷與決策; V.結構層(Configuration Level)用 於干擾時自我最佳化、變化時自我調整，5C 架構圖如圖 2-1。. 圖 2-1 5C Architecture of CPS 資料來源： Lee, Vogel-Heuser, & Leitao, 2015 虛實整合系統(CPS)是具有感測、計算、控制、並有網路傳輸通訊功能，能與外界連結通 訊 且 可 利 用 網 路 之 資 料 存 取 及 處 理 ( 黃 士 嘉 等 ， 2016) ， 類 似 製 程 之 比 例 積 分 微 分 (Proportional-Integral-Derivative ,PID)控制模組崁入智慧化功能。簡單來說，現場儀表感知流 體之溫度將信號傳送到控制器做 PID 運算後，傳送輸出信號去控制溫度閥門之開度，藉以控 制流體想要控制溫度，這個智慧模組可收集現場所有之相關資訊及數據，如設計時間內之溫 度、PID 值、閥開度值、閥移動區間範圍及開關頻率等資料，經由高速網路傳輸到控制系統， 並連結到大數據(BD)分析進行人工智慧(AI)機器學習模擬，預測出關鍵資料回饋工廠端最佳 控制及預期保養追蹤，同時傳送相關資料到企業資源規劃(ERP)系統分析並供經營管理決策參 考依據。虛實整合系統(CPS)是工業 4.0 所需具備之重要基礎系統，若無此系統則無法達到工 業 4.0 智慧工廠架構及功能。. 6.
(16) 二、 物聯網 物聯網(IoT)係指將眾多崁入不同功能需求感測器之實體裝置或元件，透過物物相連之網 際網路的應用程式開發介面((Application Program Interface, API)，將彼此偵測到的資訊及數據 相互傳送，達到物與物、物與人、人與人等建立相互溝通與控制的環境(SAP, 2020)。 物聯網(IoT)層級架構分為感知層、網路層及應用層。感知層即是感知資料讀取，包括 RFID、感測器、IP camera 等，透過感測器節點及閘道將數據傳輸到網路層如 internet。網路 層即是各種通訊技術如 3G/4G、Wifi、Zigbee、Bluetooth 等，將感知層獲得數據經由雲端計 算平台處理後傳輸到應用層。應用層即是各種應用領域如智慧遠端醫療、智慧保全、智慧交 通、物流管控、智能居家、汙染管控及智能電網等(李連生、翁仲銘、彭永新，2012)。. 圖 2-2 物聯網架構圖 資料來源： https://pure374.wixsite.com/mysite/blank-14 物聯網(IoT)的具體實現，為工業 4.0 技術之智慧網路及感測資訊及數據傳輸供智慧工廠 之基礎運用，可使工廠各生產設備獨立自主，相互溝通協調以達到生產線自由自主彈性調配 生產流程，因應客戶少量多變需求。. 三、 大數據及人工智慧 隨著網際網路及行動通訊技術發展，無時無刻產生巨量資料或大數據(BD)，因此資料探 勘相關研究於資料密集應用技術(Han, Pei, & Yin, 2000)，以獲取大數據演算技術，是未來五年 重要技術發展趨勢(Savitz, 2012)。大數據的定義以 5V 模型說明，即是資料量(Volume)、資料 7.
(17) 產生速度(Velocity)、資料準確性(Veracity)、資料價值(Value)及資料多樣性(Laney, 2001)。大數 據會隨著企業尋求更多更好的方式，來利用現有數據並收集新的數據類型以做出關鍵決策， 解決以前無法解決的問題(Villanova University, 2020)。 因應物聯網(IoT)快速發展生產數據龐大，工業數據之收集及儲存架構分為三層架構，由 下而上，以數十億個設施(Device)之邊緣計算，將所有產生數據連線到數以百萬個節點(Node) 霧計算，繼而傳輸到數千個資料中心(Data center)進行雲端計算(洪哲倫，2018)，架構如圖 2-3。. 圖 2-3 大數據計算架構 資料來源：洪哲倫，2018 經由萬物相連的物聯網(IoT)產生的巨量資訊及數據統稱為巨量資料或大數據(BD)，若以 目前電腦處理、運算及分析技術，將會大幅耗工耗時無法及時對智慧工廠產生應有效益。目 前大數據(BD)分析系統，可以有效透過資料結構化進行巨量資料管理(含前處理、擷取、儲存) 及探勘與分析，再依照需求運用，如工業 4.0 智慧工廠、商業機器人理財、供應鏈管理(Supply Chain Management, SCM)、顧客關係管理(Customer Relationship Management, CRM)等，達到 預測趨勢及最佳控制數據等目的。大數據(BD)的限制需透過高速網路傳輸方可實現，目前推 動之 5G 技術剛好可以與其匹配，更可提升大數據(BD)分析之功能效用。 大數據(BD)在工業界應用上，透過物聯網(IoT)持續產生相關類別數據，將各種數據分 類、整理、分析，可優化生產之效率、產品良率、隨時因應客戶需求及市場變化，及時管理 庫存及預測原物料需求，供生產決策最佳生產流程，以有效降低生產成本增加獲利。因此， 積極運用大數據(BD)可大大提升企業之營運績效及競爭力(劉益宏、柯開維、郭忠義、王正豪、. 8.
(18) 林顯易、陳凱瀛、蕭俊祥、汪家昌，2019)。 人工智慧(AI)係指由人工組建之智慧電腦機器，包含所有不同領域科學如數理、心理、 工程、計算、演算、神經、認知、邏輯、統計機率、神經網路等關鍵智能，能夠自我組織、 深度學習、分析、判斷、預測與解決問題的能力。人工智慧可成功解決人類複雜的問題如智 慧機器人、智慧診斷與維護、智慧排程、資料分析、圖形辨識、人臉辨識、指紋辨識、專家 系統、影像分析、智慧供應鏈管理(intelligence Supply Chain Management, iSCM)、智慧顧客關 係管理(intelligence Customer Relationship Management, iCRM)等。在工業 4.0 的智慧時代下， 人工智慧是建置智慧工廠實現智慧製造的關鍵核心技術。 人工智慧 AI 應用涵蓋，電腦視覺由圖像或 3D 數據中獲取有用資訊，模仿人類專家系統 決策解決問題，自然語言處理將人類命令轉換為電腦可執行之語言系統，進行常識推理邏輯 判斷，人工智慧語言及工具，啟發搜尋建立知識及模型等，達到前述人工智慧需求功能，其 應用核心架構如圖 2-4。. 圖 2-4 人工智慧應用核心架構 資料來源：Money DJ 理財網，2020. 9.
(19) 四、 雲端運算 雲端運算(Cloud Computing, CC)統稱為各式電腦、主機、伺服器、行動裝置等將運算資 料利用高速網路相互無遠弗屆的溝通、合作與服務。 雲端運算主要涵蓋三大服務模式簡述如下： 基礎設施即服務(Infrastructure as a Service, IaaS) 此為雲端運算(CC)最底層之服務，提供硬體資源供客戶在網際網路上虛擬使用，客戶 無須購置相關雲端之硬體設施，如視訊會議與移動裝置視訊通話等之運用。 平台即服務(Platform as a Service, PaaS) 使用者可以在 PaaS 平台開發應用程式，由 PaaS 代管作業系統、運算、伺服器、網 路等基礎架構，類似企業中資訊管理單位之應用程式開發與管理者。PaaS 可提供企 業彈性運用平台資源，降低成本並可確保運用程式之最佳運行及可靠度，優化企業 經營環境。 軟體即服務(Software as a Service, SaaS) 雲端運算(CC)是客戶可依照自己需求的方式取得需要的資源，不必投入大規模資金 建置，可以使企業獲取所需之大型電腦主機或伺服器之強大運算及分析能力，對提 升企業經營能力及競爭力有很大助益。全球提供雲端運算(CC)服務的知名廠商如 IBM、Google、Microsoft、AT&T、Apache、EMC、CISCO、Amozon 等公司，台灣 如中華電信、台哥大、遠傳等公司 (劉益宏等，2019) 。 雲端運算(CC)系統架構由底部基礎層包含電腦、資料儲存設施、網路介面等；平台 層提供資料庫、物件儲存、身分認證、運算執行期、等候等平台作業; 應用層提供使 用端需求之監測、合作、財務等運算服務，雲端運算(CC)系統架構如圖 2-5。. 10.
(20) 圖 2-5 雲端運算架構圖 資料來源：維基百科，2020 雲端運算(CC)是企業隨時隨地依需求經由網路取得資源，提供企業低成本、快速、多元 的服務介面，並能與其他企業如供應商或客戶間互相交換資訊協同合作，創造更多需求服務 機會，也是促進企業智慧化的重要憑藉。. 五、 製造執行系統 製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)是工廠生產自動化核心，MES 依據 市場變化及客戶需求快速決定生產何種產品、生產多少產量、何種生產流程以達到高品質、 高效率、高彈性、客製化、速度快、交期短的目標，創造生產最大產值。製造執行系統(MES) 生產模式包含物料流動、生產流程、控制監視、生產規劃、品質管控、工單追蹤、人機安排 等系統以達成自動化生產之整合。 製造執行系統(MES)各項核心功能彼此相互密切關聯，以規劃系統介面為中心與各項核 心功能連結溝通，將各核心需求及被要求之資訊透過規劃系統介面傳遞，其主要核心功能及 圖 2-6 如下。 工單管理(Work Order)：將來自客戶訂單轉為生產之工單，並將所需之生產機器及人 力需求輸入 MES 系統，以便 MES 安排生產排程及生產資源，生產過程中可隨時依 11.
(21) 客戶或現場條件變更生產計畫及條件以因應變化隨時調整。 工作站管理(Workstation Management)：機台生產規劃、流程、生產數量、生產條件 由此系統管理，並回應料單需求。 庫存管理(Inventory Management)：生產所需之物料及存貨之管理系統，以便 MES 進 行生產計畫或排程，因應物料及存貨之變化。 物料搬運管理(Material Movement Management)：依據 MES 生產計劃對物料及庫存之 搬運移動存放管理，以配合進出貨及生產需求。 資料蒐集 (Data Collection Management)：經由感測器、掃描器、辨識系統、人工輸 入等取得現場及及生產製造所需之相關資料蒐集，作為 MES 規劃及執行之判斷依據。 例外管理(Exception Management)：突然變化影響生產規劃之意外事件，由 MES 調整 因應，以達到最佳生產模式，符合變化需求(劉益宏等，2019)。. 圖 2-6 MES 核心功能 資料來源：劉益宏等，2019 製造執行系統(MES)除前述主要核心功能外，尚有相關輔助功能如下說明及圖示。 維修管理(Maintenance Management)： 維修管理可進行設備、工單、預防保養、統計 預測保養、存貨、採購、人力及分析等模組之追蹤與維修排程管理。 12.
(22) 工時管理(Time and Attendance)：蒐集及管理人員之工作及加班，連結人資之出勤薪 資系統。 統計製程控制(Statistical Process Control)：透過生產程序中的連續監控以確保生產過 程品質。 品質保證(Quality Assurance)：產品品質保證系統，降低產品不良率。 績效分析(Performance Analysis)：蒐集製程及設備相關資料，以分析生產績效，作為 MES 調整產線及排程依據。 文件管理(Documentation Management)：生產過程所蒐集及分析之相關文件，需做有 效管理，以為生產及操作參考，提升營運績效。 系統化管理(Genealogy)：MES 對各系統及功能做完整系統化管理，提高 MES 系統 運作效能。 供應商管理(Supplier Management)：供應商有效管理與及訊息同步，整合物料追蹤確 保供應品質及生產不斷料以提升生產績效(劉益宏等，2019)。. 圖 2-7 MES 核心輔助功能 資料來源：劉益宏等，2019 製造執行系統(MES)是企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)與控制系統溝通 橋樑，客戶訂單經由 ERP 或 MRPII 產生工單及工作流程及指令送到 MES 執行生產安排，將 13.
(23) 所需之控制參數及操作指令送至控制系統執行生產作業，控制系統將機台生產、操作狀態、 製程數值等資料回饋到 MES 進行工作核對及追蹤，MES 再將訂單生產狀況、品質統計等回 饋到 ERP 系統，完成訂單及時製作與監控，ERP、MES 及控制系統間資訊或資料相互傳遞交 換以達到訂單、生產、產品之間互動連結，達到最佳生產模式之目標，其間之互相關係如圖 2-8。. 圖 2-8 MES、ERP 及控制系統互動關聯圖 資料來源：劉益宏等， 2019，第 6-19 頁 六、 供應鏈管理 供應鏈管理(SCM)是從供應、製造、銷售的整個流程進行規劃、實施、評估與控制，即 從供應商、企業及客戶間包含採購、製造生產及銷售等過程之管理(葉瑜，2003)。在符合市 場及客戶需求下，以企業生產為核心，連結上游原物料及設備供應商及下游客戶間所有資訊、 業務、品質、資金、物流等充分溝通協同合作，以有效執行產品生產、庫存、物流、時效、 品質之管理達到各方之預期目標，並以最低成本方式達成多贏局面，供應鏈管理(SCM)強調 供應鏈中各企業間之物流、信息流、資金流之有效控制並形成緊密協同合作關係，進而有效 降低供應鏈成本及增進獲利(馬士華，2002)。 供應鏈管理(SCM)協同合作達到產業鏈之競爭力(Horvath, 2001)及獲利(Harrison & Now, 2002)，可促進營收改善、成本降低、操作彈性以應付市場變化及客戶需求(Fisher, 1997)，達. 14.
(24) 到企業獲利成長提升全球競爭力(薛義誠、林培堅、黃耀文、李明章，2106)。. 七、 顧客關係管理 顧客關係管理(CRM)係利用先進網路資訊科技的技術，收集顧客所有關於與企業產品及 服務相關資訊，進行分析、整理、評估及預測顧客需求及變化，據以調整企業之產品及服務， 進而滿足客戶需求並提高客戶忠誠度，使企業業務及獲利穩定成長而達到永續經營目標。經 由企業有效管理 CRM，將會為企業創造更高利潤，降低風險，化危機為轉機(林忠明，2008)。 企業間利用資訊科技協同合作整合 CRM，將企業價值鏈延伸及合作夥伴(蔡政倫，2009)， 透過有效率 CRM 整合模式，更增進 CRM 效益而得到更佳成果(Kracklauer, Passenheim & Seifert, 2001)。 企業是以營利為目的，提高服務品質，爭取更好業務績效，企業就要進行改造，改造的 根本就是從顧客端著手，因此，企業改造就是要做好顧客關係管理(CRM)，CRM 是整合、流 程改造、電腦化的工具，是一套開發顧客、了解顧客、滿足顧客的管理制度(台肥公司，2002)。 企業經營需以顧客需求為中心，以往為產品導向，需轉為顧客導向，尋求未來對企業有 價值潛力的顧客，提供優質產品與服務滿足顧客需求，提高顧客忠誠度，創造企業更多價值。 建立顧客為中心的經營理念，降低成本、提升獲利、提高顧客忠誠度、進而提升企業競爭力。 影響企業顧客關係管理之因素: 最高主管態度、組織因素、環境因素及資訊系統因素(管郁君、 高隆樺，2004)。 企業實施顧客關係管理之成效，可提升營業額、獲得新顧客成本減少、提高顧客忠誠度、 滿意度與維持率，能有效取得顧客完整及正確資訊，進而創造顧客價值(Kalakota & Robinson, 1999)。. 八、 企業資源規劃 企業資源規劃（ERP）整合企業各項資源、各部門作業及管理流程，即時反應企業所有 資源之使用狀況，依據市場及客戶需求，因應調整各項資源有效運用，以快速反應及預測生 產，提供企業營運決策之重要參考依據，有效降低企業營運成本並提升利潤，不僅提高客戶 滿意度並創造企業及客戶價值。近年來 ERP 系統的範圍延伸至企業內外部的整合，從企業 供應鏈至整個產業夥伴間的協同合作，以便達到利潤最大化目標。ERP 系統對現代企業重要 性具有舉足輕重的地位，也是企業達到智慧化營運之基石。ERP 系統整合企業的供應鏈、生 產、行銷、研發、財務、會計等各部門的工作流程及資訊，能有效協助企業建立標準作業流 程(Standard Operation Procedure, SOP)、制度、規範、人力資源配置，確保生產交期、產品品 15.
(25) 質與成本控制，優化企業營運管理，進而提高企業全球競爭力(資通電腦，2020)。 ERP 最初由原料需求規劃 (Material requirements planning, MRP)，包含生產排程、料表及 庫存追蹤等，進而加入機台生產排程、需求預測、品管及一般會計後成為 MRPII，隨著資訊 發展，逐步增加財務管理、供應鏈管理(SCM)、顧客關係管理(CRM)、人力資源、企業資產 管理、行銷自動化及專案管理等而成目前 ERP 系統，演進過程及系統架構如圖 2-9 與 2-10。. 圖 2-9 ERP 演進圖 資料來源：賴香菊，2019. 16.
(26) 圖 2-10 ERP 系統架構圖 資料來源：正航資訊，2020 ERP 應用上是經由水平及垂直整合，在水平方面經由員工之知識管理、協同合作、決策 支援，與下游之協力商/夥伴關係管理、銷售、配送的整合，在垂直方面由上方之供應商關係 管理、採購、商品獲得，與下方之顧客關係管理、行銷、服務等與企業 ERP 內部組織管理流 程整合，以發揮 ERP 企業效能，其應用架構如圖 2-11。. 圖 2-11 ERP 應用架構圖 資料來源：賴香菊，2019. 17.
(27) 第三節 智慧化工程技術 因應資訊科技技術發展及國際工程統包趨勢與競爭能力，工程設計採購施工(EPC)必須由 數位化朝向智慧化，才能確保工程專案之預算、品質、工期符合預期目標。智慧化工程設計 採購施工(intelligence Engineering Procurement Construction, iEPC)就是將工程設計、採購、施 工各階段工作透過專案管理平台，讓每個階段之資源及需求資料做充分溝通協調合作，並將 過程及內容由共同平台分享所有人員，隨時反映所有變動，進行有效率整合與管理。 在設計方面，推動設計智慧化，將各設計專業之國際準則、標準、客戶規範建立電腦設 計指引，相關專業如土木鋼構、工廠佈置、設備、配管、電氣、儀控、消防、空調等之設計、 分析、建模等工作電腦自動化，並推動設計智慧化，減少設計錯誤提高設計品質。 在採購方面，建立供應鏈平台，使供應商、專案管理、採購部門、建造部門隨時掌握生 產、物流、品質等即時訊息，當有材料及施工變更時可即時反應，提高採購效率及施工品質。 在施工方面，建立施工廠商人力及機具資源平台，並連結設計、採購、專案時程、天候 預測等資訊作工程動態管理，確實依據工安法規要求，提升現場施工效率、安全與品質之績 效。 智慧化工程設計採購施工(iEPC)透過專案管理內部整合工程設計、採購、施工等部門資 源，對外整合供應商與施工廠商資源，不僅可隨時因應客戶變更需求，更能確保工程預算、 品質、工期之預期，有效提升專案執行效率與工程競爭力(中鼎工程，2019)。. 第四節 企業永續理念 企業永續經營是要達到企業利益極大化，善盡企業經濟、環境及社會責任，企業資金、 獲利、專業能力、經濟效益、員工充裕之程度越高，企業永續營運之程度愈高，企業永續經 營同時須顧及聲譽、生產力、競爭力及企業利害關係人等(江郁姈、羅芳怡，2018)。企業需 先將自身經濟責任做好，然後再依序安排其他責任，也就是先提高企業經濟效益，再實踐其 他企業責任(Friedman, 1970)。企業要能永續營運與長久生存，重要關鍵就是企業競爭力，競 爭力就是確保企業利益極大化的根本，企業要具有長期競爭優勢、獨特與優越的競爭地位 (Porter, 1985)。 工業 4.0 的特點是連結與優化，可以大幅增進企業獲利與競爭力，企業永續經營需要有 不斷創新的經營模式。工業 4.0 及科技創新對企業永續營運有顯著影響，工業 4.0 再配合創新 營運模式，更能發揮企業永續營運之成效(陳坤成、李昊餘，2018)。企業要能永續經營及持 續發展，最重要的核心關鍵就是價值創新，要確實做到有企業價值的創新。企業永續經營的. 18.
(28) 價值創造是企業永續的關鍵，也是創造股東價值的原動力(Hart & Milstein, 2003)。 聯合國以永續發展目標(Sustainable Development Goals, SDGs)作為 2016~2030 年的發展 議題主軸，其中包含 17 項目標(Goals)及 169 項細項目標(Targets)。17 項目標如圖 2-12 所示， 其中對環境議題，要做到節能減碳、能源回收利用、循環經濟等目標。 企業永續經營須確實落實企業社會責任(Corporate Social Responsibility, CSR)，在公司治 理方面須做到提升董事會效能、保障股東權益、保護相關利害關係人；在環境保護方面須做 到節能減碳、資源效率、推廣環保；在社會公益方面須做到對產品負責、善待員工、關懷弱 勢等(朱竹元，2019)。. 圖 2-12 聯合國 SDG 17 項永續目標 (朱竹元，2019) 聯合國 SDG 17 項永續目標說明簡述如下表 2-2。. 19.
(29) 表 2-2 聯合國 SDG 17 項永續目標說明 目標 1. 消除各地一切形式的貧窮. 目標 2. 消除飢餓，達成糧食安全，改善營養及促進永續農業. 目標 3. 確保健康及促進各年齡層的福祉. 目標 4. 確保有教無類、公平以及高品質的教育，及提倡終身學習. 目標 5. 實現性別平等，並賦予婦女權力. 目標 6. 確保所有人都能享有水及衛生及其永續管理. 目標 7. 確保所有的人都可取得負擔得起、可靠的、永續的，及現代 的能源. 目標 8. 促進包容且永續的經濟成長，達到全面且有生產力的就業， 讓每一個人都有一 份好工作. 目標 9. 建立具有韌性的基礎建設，促進包容且永續的工業，並加速 創新. 目標 10. 減少國內及國家間不平等. 目標 11. 促使城市與人類居住具包容、安全、韌性及永續性. 目標 12. 確保永續消費及生產模式. 目標 13. 採取緊急措施以因應氣候變遷及其影響. 目標 14. 保育及永續利用海洋與海洋資源，以確保永續發展. 目標 15. 保護、維護及促進領地生態系統的永續使用，永續的管理 森林，對抗沙漠化， 終止及逆轉土地劣化，並遏止生物多樣性的喪失. 目標 16. 促進和平且包容的社會，以落實永續發展；提供司法管道 給所有人；在所有階 層建立有效的、負責的且包容的制度. 目標 17. 強化永續發展執行方法及活化永續發展全球夥伴關係 (網路資料來源:聯合國永續發展目標中文翻譯.pdf). 20.
(30) 第三章. 研究架構與研究方法. 第一節 研究架構 基於前述研究目的，本研究期望運用現代化資訊科技工業 4.0 技術，解決目前企業困難 與挑戰以滿足客戶需求及市場變化趨勢，必須由自動化及 e 化朝向智慧化，既有工廠控制系 統及 MES 已不敷實用，必須加入可大量即時感測收集相關數據之物聯網(IoT)，並運用大數 據(BD)進行數據整理分析，再由人工智慧(AI)學習模擬預測，整合為工廠系統所需之智慧工 廠系統架構。 因應企業規模逐漸擴大，企業與各地工廠人力及資源整合，導入企業資源規劃(ERP)系 統，再整合上游供應鏈管理(SCM)以有效提升原物料資源效用，及整合產品下游之顧客關係 管理(CRM)即時反應客戶及市場需求，進而建構企業系統之智慧製造系統架構。 企業經營係以永續營運為目標，再融入企業永續理念，投入節能環保及公益行動之營運 策略，善盡企業社責任，整合為企業永續工業 4.0 系統架構，以滿足客戶及市場需求，提升 企業獲利及競爭力。 智慧工廠系統架構、智慧製造系統架構及企業永續工業 4.0 系統架構之建構，係依照企 業營運規模需求分階段建立，但這些系統架構建置，必須在企業建廠初期，就必須委由有經 驗之工程技術顧問公司進行詳盡規劃設計，並適時導入智慧工程技術整合系統(iETIS)，企業 營運系統更能如虎添翼，創造企業最大價值並提升客戶價值。 依上述說明，本研究架構之擬定如下：. 21.
(31) MES. IoT. 大數據. AI. 智慧工廠. ERP SCM. CRM 智慧製造. 永續理念. 企業永續工業4.0 智慧工程技術整合系統 (iETIS) 創造企業最大價值. 圖 3-1 研究架構. 22.
(32) 第二節 研究方法 本研究方法主要是先蒐集相關工業 4.0 資料，及本研究者三十多年工程技術實務經驗及 參考資料，並藉由文獻探討工業 4.0 核心技術與內涵，依據文獻及資料蒐集後，彙整出工業 4.0 之智慧工廠及智慧製造系統架構，融入企業永續理念，投入節能環保及公益活動之營運策 略，善盡企業社責任，整合企業永續理念與智慧製造系統建構企業永續工業 4.0 系統架構， 發展智慧工程技術整合系統架構，進而分析企業生產成本與營運成本如何最小化，企業產品 及服務銷售如何最大化以達到企業獲利最大化，歸納出有效降低工廠生產本及企業營運成本 之相關有效解決方案，以滿足客戶及市場瞬息萬變的需求，協助解決現今環境下企業面臨經 營難題，以創造企業最大利潤，並提升客戶價值，達到產業升級及提高全球競爭力，協助產 業永續營運之目的。 本研究係為質性研究，透過相關資料蒐集、文獻探討、彙整、融入、整合、發展、分析、 歸納等方法為之，茲簡述如下： 資料蒐集：搜尋市場上相關工業 4.0 資訊及資料，及本研究者者多年工程技術實務 經驗資料 文獻探討：主要是探討工業 4.0 之核心技術及實務運用 彙. 整：依據文獻及資料蒐集後，彙整出工業 4.0 智慧工廠及智慧製造系統架構. 融. 入：投入節能環保及公益活動之營運策略，善盡企業社責任，融入企業永續 理念. 整. 合：整合企業永續理念與智慧製造系統架構為企業永續工業 4.0 系統架構. 發. 展：以工程技術顧問公司之實務經驗發展智慧工程技術整合系統架構. 分. 析：分析工廠生產成本與企業經營成本之關鍵因素. 歸. 納：歸納出有效降低工廠生產本及企業營運成本，並創造企業最大利潤之相 關解決方案. 本研究流程參照如圖 3-2。. 23.
(33) 擬定研究主題. 蒐集相關資料. 彙整智慧工廠/智慧製造架構. 融入企業永續理念. 整合永續工業4.0系統架構. 發展智慧工程技術整合系統. 分析企業成本及營收. 歸納企業價值最大化有效方案. 結論與建議. 圖 3-2 研究流程. 24.
(34) 第四章. 智慧工廠與智慧製造. 第一節 智慧工廠 一般傳統製程工廠是由原物料、公用系統如水電氣、生產操作人力等單元的投入，經由 工廠製程機台或生產線作業大量生產出標準化規格之產品，同時排放出固、液、氣等廢棄物， 而在資料蒐集方面，則是以各投入及產出單元資料個別輸入或讀取分別儲存，工廠相關投入 產出單元及資料流之關聯如圖 4-1 所示。. 投入/產出 生產人力. 資料流向. 傳統製程工廠 產品. 設備/ 儀表/ 備品. 原料. 公用系統 水/電/氣. 汙染排放 固/液/氣. 傳統製程工廠投入產出單元及資料流示. 圖 4-1 傳統製程工廠投入產出單元及資料流示意圖(本研究彙總整理) 依據傳統製程工廠投入產出各單元關聯，其主要問題點如下: 工廠操作及流程方面 傳統製程工廠因製程技術落後，生產流程繁複，設備老化維護保養不易，致浪費廠 房空間資源，設備維護成本增加。 為確保工廠穩定操作，設備之定期維修保養可能週期縮短，造成機台設備稼動率降 低並大幅增加備品庫存。 生產人力方面 製程控制及生產線自動化不足，必須投入較多操作人力，人力成本高。 25.
(35) 原物料方面 為確保原物料供應無虞，需求量通常較保守造成庫存過剩，浪費廠房空間及儲存資 源。 產品方面 製程控制及生產線自動化不足，人工手動操作作業多較難控制產品品質；工廠大量 生產標準化規格之產品，可能因市場變化及客戶需求不振而滯銷，造成庫存增加並 浪費廠房空間及儲存資源。 公用系統方面 製程技術老舊及設備效率不佳，使得耗用過多公用系統及能源。 汙染排放方面 製程技術老舊及設備效率不佳，產出較多之汙染排放物加重汙染防治設施負荷，大 幅增加環保處理成本。 資料儲存及處理方面 在各單元之單方向資料蒐集並個別儲存，並未進行資料整合、處理、分析及建模， 資料對工廠操作及營運決策無法有明顯助益。 傳統製程工廠所面臨的問題在於廠房設備、人員組織、製程技術、生產流程、供應鏈等 缺乏資訊連結及完整體性規劃，製程控制及生產線設備自動化不足，在各單元數據擷取分析 統計、組織人員管理調度、資金流動與財務管理運用，仍必須各別單元或系統建置，經由人 力做整合及關聯處理，高層組織決策效率上無法因應市場變化，造成企業成本增加與競爭力 下降，企業終究難以生存(賴佩萱，2019)。要徹底解決傳統製造業工廠困境，企業必須運用 先進資訊科技技術，有系統完整性規劃並導入工業 4.0 相關技術，以建置智慧時代下的智慧 工廠，才能有效提升企業獲利及競爭力。智慧工廠投入產出單元及資料流示意圖如圖 4-2。. 26.
(36) 投入/產出 生產人力. 資料流向. 智慧工廠 產品. 設備/ 儀表/ 備品. 原料. 公用系統 水/電/氣. 汙染排放 固/液/氣. 智慧工廠投入產出單元及資料流示意圖. 圖 4-2 智慧工廠投入產出單元及資料流示意圖(本研究彙總整理) 本研究為解決傳統製程工廠的問題，運用文獻探討之相關工業 4.0 核心技術，提出智慧 工廠系統架構如圖 4-3。智慧工廠將現場底層的所有具自我偵錯修護功能之設備、設施、儀表、 控制元件等裝置各式之感測器，透過物聯網(IoT)技術將資料收集，並連結到整合全廠之製造 執行系統(MES)執行工廠運作，以預先排程規劃 (Advanced Plan Scheduling, APS）系統安排 生產順序及流程，經由工廠自動化(Factory Automation, FA)進行工廠自動控制操作，即時監視 控制現場狀況、線上品質管控、自我偵測異常與排除等自動化生產作業，備品管理(Spare Parts Management, SPM)系統提供工廠操作所需足夠適量之原物料及零件備品，機械設備維護管理 (Machinery Maintenance Management, MMM)系統進行設備之定期及預知維護保養工作等 (吳 韻萱，2015) (劉益宏等，2019) 。 物聯網(IoT)將工廠現場底層的所有設備、設施、儀表、控制元件等感測器讀取之所有資 料同步傳輸到大數據(BD)系統整理分析，經由 AI 人工智慧不斷機器學習、分析、模擬並預測 最佳控制信號回饋到製造執行系統(MES)及自動化控制系統(FA)進而控制現場設備及控制元 件，達到製程最佳效率化生產、減少能耗及汙染排放等。 製造執行系統(MES)同時可進行生產線之上下游之整合，如原物料暫存管理(Raw Material Inventory Management, RMIM)及產品庫存管理(Product Inventory Management, PIM)等並協同 27.
(37) 作業。經由預先排程規劃(APS)預先規劃生產流程及預估原物料需求量，通知原物料暫存管理 (RMIM)預先準備，並由原物料暫存管理(RMIM)控制最少安全存量，使工廠原料維持持續供 應並控制最低暫存成本及時間。製造執行系統(MES)有效率依照訂單需求生產出產品，在產 品庫存管理(PIM)控制產品最低庫存量及庫存時間，製造執行系統(MES)整合前述相關系統 後，企業成本獲得最佳管控而創造最大獲利，這是企業將自動化工廠提升到智慧工廠的優點， 可以大大提高企業競爭力與企業價值。 綜上說明，本研究提出智慧工廠系統架構如圖 4-3 所示。. 大數據/AI/工廠生產控制決策. MES / APS/FA. RMIM 原物料 庫存. 原物料. 工廠生產. PIM 產品. 產品 庫存管. AI: Artificial Intelligence APS: Advanced Plan Scheduling FA: Factory Automation IoT: Internet of Things MES: Manufacturing Execution System MMM: Machinery Maintenance Management PIM: Product Inventory Management RMIM: Raw Material Inventory Management SPM: Spare Parts Management. IoT/MMM/SPM 設備/ 儀表/ 感應器. 智慧工廠架構圖. 圖 4-3 智慧工廠系統架構圖(本研究彙總整理). 第二節 智慧製造 企業因營運策略需求而在全球各地興建各式工廠生產不同產品，此時各個工廠雖已建置 為智慧工廠，各個工廠仍舊分別獨立營運且資源及資訊無法整合協調，企業整體營運尚有如 下問題： 各個工廠之原物料分別由不同供應商提供，品質、價格及交期很難掌控，造成各個 工廠生產交期、產品品質及生產成本很難管理。. 28.
(38) 各個工廠之產品分別由各自物流公司送到各自客戶，企業對其物流管理及其客戶需 求無法即時追蹤掌控，造成物流資源浪費及客戶抱怨。 各個工廠之行政組織及生產人力各自管理，專業及技術無法整合，造成組織人力及 知識管理資源浪費。 如何解決前述企業資源整合問題，建議方式如下： 在原物料方面 企業應建置完整供應鏈管理(SCM)，由企業資源規劃(ERP)系統即時取得各個工廠之 原物料精確需求，尋求最佳物流、交期、品質及成本之供應方式，確保各個工廠之 原物料最少庫存。 在產品之物流及客戶需求方面 建置產品物流追蹤管理(Product Logistics Tracking Management, PLTM)系統，即時掌 控產品物流狀況並讓客戶全程監控，有問題能立即溝通解決。另外，建置完整顧客 關係管理(CRM)，確實掌握客戶資訊及需求，精確預測市場變化趨勢，以回饋企業 資源規劃(ERP)系統決策生產計畫，連帶影響原物料之需求預測，以便供應鏈管理即 時因應調整。 在工廠之行政組織及生產人力方面 企業資源規劃(ERP)可整合各個工廠之行政組織與生產人力，並妥善配置專業技術資 源及知識管理，精簡人事成本及資源有效管理。 在智慧工廠建構下，再整合原物料或設備等之供應鏈管理(SCM)後，可由預先排程規劃 (APS)預測原料需求量及交期後，透過 SCM 自動詢價系統及選擇最佳運送方式(含考量運送成 本與時間)，由長期合作簽約之國內外廠商迅速提供，確保掌控原物料或設備之品質及交期。 整合產品物流追蹤管理(PLTM)及供應鏈管理(SCM)系統可提供客戶相關產品生產條件及 流程、品管、檢測、產品物流等過程中即時視覺化監控，客戶可在過程中即時提出意見及回 饋，工廠生產線隨時可做製程及產線彈性變更配合客製化需求，並可即時掌控生產過程狀況， 無形間提高優質服務品質及客戶忠誠度。另經由顧客關係管理(CRM)系統可分析預測國內外 之客戶需求與市場變化，這些資料傳送到大數據分析及人工智慧 AI 系統可進一步精準預測客 戶端之產品的需求量及趨勢變化，作為企業資源規劃系統(ERP)及管理決策與經營策略之重要 29.
(39) 參考依據。 智慧工廠經再整合前述相關供應鏈管理(SCM)、顧客關係管理(CRM)、產品物流追蹤管 理(PLTM)、企業資源規劃(ERP)系統與商務雲端系統後，企業成本更能獲得最佳成本管控而 創造最大獲利，並提供客戶產品品質可靠、交期迅速、客製化、彈性變更需求、價格合理、 及時視覺化掌控及服務，全方位滿足客戶的需求，這是企業將智慧工廠提升到智慧製造的優 勢，不僅提高企業競爭力，也提高客戶價值。 綜上說明，本研究提出智慧製造系統架構如圖 4-4 所示。. 商務雲端. ERP/ 企業管理決策. 大數據/AI/工廠生產控制決策. MES / APS/FA SCM. RMIM. 供應鏈 管理. 原物料 庫存. 原物. PIM. PLTM. CRM. 產品 庫存管. 產品 物流追蹤 管理. 顧客關係 管理. 產品 工廠生產. AI:Artificial Intelligence APS:Advanced Plan Scheduling CRM:Customer Relationship Management ERP:Enterprise Resource Planning FA:Factory Automation IoT:Internet of Things MES:Manufacturing Execution System MMM:Machinery Maintenance Management PIM:Product Inventory Management PLTM:Product Logistics Tracking Management RMIM:Raw Material Inventory Management SCM:Supply Chain Management. IoT/MMM/SPM 設備/ 儀表/ 感應器. 智慧製造架構圖. 圖 4-4 智慧製造系統架構圖(本研究彙總整理) 企業唯有將智慧工廠提升為智慧製造後，才能滿足客戶的需求及因應市場變化趨勢，達 到產品品質更高級、產品更能多樣化、產品更能客製化、生產速度更快速、彈性的需求量、 更短的交期、更低的價格與優質的售後服務之期待。茲整理簡述說明如下： 30.
(40) 提高產品品質、客製化、多樣化及彈性化 智慧製造能依據顧客關係管理(CRM)蒐集相關客戶及市場資訊，經由雙方商務雲端 之連結相互溝通，透過大數據整理及 AI 分析，預測客戶需求及市場趨勢，將相關 訊息傳送至企業資源規劃(ERP)作營運決策，再由製造執行系統(MES)彈性調整及 優化生產流程，即時監控生產品質，依照客製化、彈性、Just-in-time 生產，生產 過程可由雲端連結客戶，客戶可隨時監控生產過程及品質，減少失誤不良率，有 效提升生產效率，同時，客戶即時的產品及訂單改變也能隨時因應配合改變流程。 智慧製造並能即時連結前端供應鏈管理(SCM)，在最經濟、最短交期、最佳品質之 原物料及最佳庫存供應，確保產品品質。. 提高生產速度及更短交期 工廠自動化(FA)進行工廠自動控制操作以精簡現場作業人力，預先排程規劃 (APS) 系統以事先精準安排最有效率及最佳之生產流程，工廠設備及儀表感測器之互聯 作到完整物聯網(IoT)收集所有資訊及數據，經由快速備援網路傳輸到工廠自動控 制系統進行現場端設備儀表之控制，積極整合製造執行系統(MES)，相關現場收集 及工廠操作控制之資訊及數據傳輸到大數據(BD)進行巨量分析，並經由人工智慧 (AI)機器學習、分析、模擬、預測出最佳控制參數回饋到工廠操作，以確保現場最 佳最有效率之控制模式，以提高生產速度及效率，縮短產品交期。同時，人工智 慧所分析擷取出有用資訊及數據，傳送到企業資源規劃(ERP)系統，透過可視化或 視覺化(Visualization)的介面，供企業高層作管理決策之及時參考依據。. 降低生產成本以提供更低價格 當提升至智慧製造系統層級後，原物料成本可藉由供應鏈管理(SCM)、原物料暫存 管理(RMIM)及產品庫存管理(PIM)，做好最經濟採購成本，及原物料與產品的最低 庫存量及最短時間管理，以有效減少庫存成本，產品物流追蹤管理(PLTM)掌控產 品物流最經濟路線及最短交期，提高運送效率降低成本。 顧客關係管理(CRM)之數據資料經大數據 AI 分析，由企業資源規劃(ERP)提供決 策由製造執行系統(MES)進行精實生產流程，精準監控條件與品質，確保產品良 率，可大幅降低生產成本。 再者，由 AI 人工智慧分析提供製造執行系統(MES)最佳控制數據，使工廠製程單 31.
(41) 元操作之熱能大量回收使用，以及更精準控制公用系統之水電氣之消耗量，達到 節能減廢及循環經濟之目的。企業能有較低生產成本及減少能源消耗，才能提供 客戶更低的價格。. 提供更優質的售後服務 產品售後的保固與維修服務是客戶忠誠度的主要關鍵，要有優質的服務，需做好 顧客關係管理(CRM)，整合所有客戶需求及回饋資訊，並能快速反應客戶即時解決 問題，運用企業資源規劃(ERP)之業務行銷及財務策略，探討分析市場需求及未來 趨勢，提升企業競爭力。. 前述滿足客戶需求及市場變化趨勢之構想，符合資訊科技之 4T 原則，包含作業技術 (OT)、營業技術(BT)、通訊技術(CT)及資料技術(DT)，達到工廠現場流程、品質改善及人力 精簡之精實生產目標(李麗華，2019)。這些構想結合企業營運之橫向上下游產業鏈及垂直現 場操作、控制決策及管理決策各階層等，並將其分類為工廠生產之智慧工廠系統架構及企業 營運之智慧製造系統架構，清楚界定工廠及企業之範疇，以便產業界依照其生產營運規模及 經濟效益考量建構最適合之工業 4.0 營運模式。. 32.
(42) 第五章. 企業永續工業 4.0. 企業永續營運是企業長期經營目標，企業必須運用資訊科技技術，優化產品製程、技術 及產品創新、人員專業提升、組織創新及程序效率化，以滿足客戶需求及市場變化趨勢，提 高企業競爭力、獲利能力與企業價值，才是步向企業永續營運的唯一途徑。 企業永續經營須確實落實企業社會責任(CSR)，企業營運穩定發展並達到企業價值及獲利 最大化，公司治理方面才臻健全；而製程優化創新，在環境保護方面做到節能減碳、能源回 收及循環經濟；企業產品創新、優質服務及良好信譽時，在社會公益方面做到對產品負責、 善待員工、關懷弱勢等。企業須致力於降低環境、社會、公司治理之風險，以促成經濟、社 會與環境三重盈餘，邁向企業永續營運。 企業在智慧製造架構下，須融入企業永續概念，並積極邁向聯合國永續發展目標之相關 永續目標如下: 落實供應鏈管理(SCM)、原物料庫存管理(RMIM)及產品庫存管理(PIM)，精確控制原 物料之用量及產品最適庫存，充分利用資源，減少資源浪費。達到目標 6 以科技技術 確實達到天然資源回收利用，促進節省水資源及衛生，進而永續管理。 實現執行製造系統(MES)，有效率製造生產提升稼動率，發揮最大設備效能。達到目 標 12 以工業 4.0 技術確保永續生產模式。 升級生產自動化(FA)，精簡人力成本，減少耗用人力。達到目標 12 以工業 4.0 技術確 保永續生產模式。 人工智慧(AI)之製程控制最佳化，提升產品品質，減少公用系統消耗及汙染，達到節 能減碳及確保環境品質。達到目標 7 以製程優化及能源再生達到可靠、永續、便宜之 能源，及目標 13 以製程技術創新提升汙染防治設備處理效能，減少氣候變遷及其影 響。 積極推動產品物流追蹤管理系統(PLTM)，減低能源消耗，縮短交期。達到目標 7 以 節能減碳創造可靠、永續、便宜之能源。 落實顧客關係管理(CRM)，提升優質服務及企業聲譽，提高顧客忠誠度及行銷效率。 達到目標 17 以顧客關係管理(CRM)活化永續發展全球夥伴關係。 整合企業資源規劃(ERP)，提升企業營運綜效。達到目標 17 以企業資源規劃(ERP)強 化永續發展執行。 落實企業社會責任(CSR)，提升企業優質形象。達到目標 16 以善盡企業社會責任達到 和平包容社會，落實永續發展。 33.
(43) 導入工業 4.0 核心技術，提升企業智慧化。達到目標 8 以工業 4.0 科技促進產業發展， 達到永續經濟成長及全面性生產力的就業。 企業在永續理念支持下，與智慧製造整合成為企業永續工業 4.0 系統架構如下圖 5-1。. 商務雲端. ERP/ 企業管理決策. 企業永續理念. 大數據/AI/工廠生產控制決策. MES / APS/FA SCM. RMIM. 供應鏈 管理. 原物料 庫存. 原物. PIM. PLTM. CRM. 產品 庫存管. 產品 物流追蹤 管理. 顧客關係 管理. 產品 工廠生產. IoT/MMM/SPM 設備/ 儀表/ 感應器. 企業永續工業4.0系統架構圖. AI: Artificial Intelligence APS: Advanced Plan Scheduling CRM: Customer Relationship Management ERP: Enterprise Resource Planning FA: Factory Automation IoT: Internet of Things MES: Manufacturing Execution System MMM: Machinery Maintenance Management PIM: Product Inventory Management PLTM: Product Logistics Tracking Management RMIM: Raw Material Inventory Management SCM: Supply Chain Management. 圖 5-1 企業永續工業 4.0 系統架構(本研究彙總整理). 34.
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