中小企业面临接班阶段 资策会：导入智慧制造绝佳时机
▲资策会认为，台湾中小企业目前正面临接班之际，也是导入智慧制造的好时机。（示意图／达志影像／美联社）
近年ICT零组件价格与劳工薪资成本上涨等因素影响下，资策会MIC指出，在台湾业者制造成本提高与本业获利表现下滑的长期趋势下，导入智慧科技提升生产与管理效率，加速转型已成为制造产业趋势。
其中，「提升内部营运效率」为导入智慧科技的最主要驱动力，如何运用智慧科技串联设计、生产与销售，再将生产资讯回馈至研发设计端是未来发展重点。观察短中期发展，将以预测性维护、品质控管与物料搬运等技术需求为主，其中关键技术便是设备感测与视觉感测技术。
针对台湾智慧制造推动状况，资策会MIC资深产业分析师陈彦合指出，目前整体仍缺乏领头羊，尤其是制造业营收占比71%的资讯大厂普遍以组织内部优化为主，优先开发自家解决方案，成果扩散至上下游产业链的意愿低，「以大带小」效果短期内应难以实现。
另一方面，家数占比96%的中小企业却面临二代接班阶段，面对资讯化程度不足、人才断层与投入资源有限等挑战，目前也是导入智慧制造的绝佳契机，除了能解决人才仰赖外籍移工、经验难以累积的问题，也能提升面对全球化市场变化快速的竞争力。
资策会MIC表示，边缘运算的导入是智慧制造发展关键，目前主要有四大趋势值得关注。第一大趋势为边缘运算的分散式运算与储存思维，将融合并改变既有IT架构，为智慧制造带来重大改变。
第二大趋势为面临初期导入的设备建置成本，将催生出第三方管理、订阅以及设备即服务（DaaS）的商业模式，不过资深产业分析师施柏荣也提醒，须注意后续可能衍生的「数据所有权」归属问题，预期将为设备承购与维运契约带来变化。
第三大趋势为边缘运算结合AI进行本地型制造数据分析，资策会MIC指出，随着边缘运算导入智慧制造，将结合更多机器学习（ML）与深度学习（DL），形成Edge AI系统基础架构，而边缘运算在智慧制造中所扮演的功能，主要为数据过滤、示警功能，在未来更将走向预测服务功能。第四大趋势，为边缘运算结合区块链与智能合约，「建构信任传输系统」在智慧制造未来的需求会越来越明显，「信任」将成为新型态的企业数位资产。