工業 3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略

簡教授的最新大作，工業 3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略，字裡行間可以感受到急切地呼群保義，以及對台灣製造業的期許。製造業造就經濟，各國都有自己的製造策略：

德國：工業 4.0
美國：先進製造夥伴計畫，AMP
中國：中國製造 2025
韓國：產業創新 3.0
日本：工業 4.1J

每個國家提出戰略都有國家利益的考量，簡教授針對台灣提出工業 3.5，在工業 4.0 的道路上先提現 (Cash out)，並且總結成藍湖策略防禦並壯大台灣的製造優勢。

積體電路設計智能化的經驗

過去曾帶領團隊利用基因演算法 (Genetic Algorithm)，以及實驗設計方法，建立電路設計智能化軟體，經驗教訓有三：

• 智能化的目標，造成人員的威脅感。
• 期待過高，模型訓練耗時，初期表現落差影響導入成效。
• 元件微調、電路架構改變都重新收集數據，即便採取聰明的取樣但多維空間，產生數據相當耗時。

相較於智能化，設計人員更歡迎：

• 自動化處理日常繁瑣不具備知識含量的工作
• 提供不同面向的性能觀測方法鑑別設計品質
• 產生圖表幫助決策

所以我對工業 3.5 的務實有很大的共鳴，早十年看到這本書的概念，就能在台灣創造更好設計平台。

將開放式議題轉為可優化的問題

三點技術觀念串穿全書：

• 開放性問題轉換成封閉式問題
• 內隱知識轉化為數據，
• 直覺的決策轉換為數位決策

接著才可處理優化。作者非常擅長將複雜的開放性議題，例如：提升利潤、彈性製造、降低庫存，轉為封閉性的數學問題，找到變數以及敏感性因子，做優化以及預測。

書中舉例，將總效益設定成目標函數，Overall Wafer Effectiveness, OWE 或是 Overall Space Effectiveness, OSE 的關鍵都在 Overall。

積體電路的布局尺寸可以和最大的晶片數量產出相連結，這是晶圓代工的設計公司通常不會想到的，是晶圓廠可提供的加值服務。

製造平台化

製造平台和電商平台的觀念不同，製造和供應練在一起，有生產基地、產業聚落，實體運作複雜。台灣許多公司掌握核心知識，歐美有品牌商，掌握應用市場、客戶需求、產品定價，台灣無法一統江湖，在製造部份擔綱，工業 4.0 的平台化，逐漸落實，台灣的製造業將在別人的平台上討生活。先進國家的工業 4.0 愈成功，台灣製造業就要面對平台的剝削問題。

程天縱先生甚至提到台灣不需要工業  4.0，相互呼應。

PDCCCR 架構

架構產生力量，例如麥肯錫的 MECE 加上流程，可促使思考周到有邏輯。簡教授提出如下圖的 PDCCCR 架構，從終端的需求 (Demand) 驅動，價格策略回到最終的回報 (Return)，就算還沒發展出決策模型，都可以用這個框架思考，確保決策涵蓋周到。

AI  智能製造之前

AI  要落地必須要先梳理資料，形成高品質的大數據資料庫，如果猛然推行 AI，人員感到威脅受到影響，況且，一個可用的 AI 模型的訓練需要很久，不受其利反受其害。連大數據資料都無法建成。

務實推動工業 3.5，提升人員的決策層次，相對務實。再引入 AI 需要的厲害電腦視覺，之前，利用代理數據就可以累積數據庫，進入數位決策的層次，提升決策品質。

後記

製造業貢獻台灣的經濟，更讓台灣在世界的價值鏈上有話語權，必須讓製造業更強大，簡教授的工業 3.5 就是從台灣的製造企業中淬煉出來務實可行，變得更強大的道路。