2015年05月號 专题报导
工业4.0 ── 新一代的工业工程
图：TQM Lab., 林巾平 / 文：元智大学工业工程系WWW/AI/OR Lab., 锺云恭
所谓工业4.0（Industry 4.0, I4），即是以人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的技术，突破并整合历史上三次工业革命成果的第四代工业革命。十八世纪中期，英国瓦特发现了蒸气动力，开启人类第一次的工业革命，将生活方式从自然动力提升为机械动力，产生了「机械工程」；相隔100年左右，法拉第与爱迪生相继发现了电磁共生现象与电灯，再把蒸气动力进化至电气动力，因而有了被称为工业自动化的第二次工业革命，「电机工程」於焉而生；到了二十世纪，随着电脑及积体电路的研发，造成所谓的数位化革命（第三次工业革命），这时「电子工程」与「资讯工程」进驻，帮助人类迈入资讯化生活。
随着这三次工业革命，人类知识不断累积成长，并开始思考如何让机器也能像人类一样完成任务，I4因应运而生。它运用AI，让机器具有类似人类学习与分析事务的能力，可解决实务问题，并进一步完成任务，此称之为智慧化革命。图一绘示了这四次工业革命的演进过程。
图二绘示了类似四次工业革命之工业工程四波演进过程。从该图可以看出工业工程之跨领域知识的特殊性，以及与I4所须知识的重叠性，故工业工程也是I4发展中不可或缺的一环。照笔者的认知，「工业4.0」中的「工业」的两字，与「工业工程」中的「工业」，从字面的定义与实质内容来看，两者几乎相同。
二、I4的概念
有鉴於2008年的金融海啸，减损了世界经济产值，德国乃开始计划一系列能提升该国经济尺度的政策，I4是其中之一，於2011年正式提出，预估可扩大德国5～15倍的经济尺度。I4虽然是建立在2003年美国提出的虚实系统（Cyber-Physical System, CPS）之上，但I4的技术与管理层面更深更广；在技术上，CPS并未全然强调移动式的感测系统（mobile sensors/actuators system）与AI中自发性地自我组成的机器学习（self-organized machine learnings）技术，反较专注於运用已成熟的电脑虚拟技术，去完成一向被企业注重之垂直实体运作中的制造与服务的整合；然I4则将采用AI方法，不但完成企业之垂直整合，也纳入水平支援企业的各个事项。
I4之所以能将企业垂直与水平的资讯做全面性整合（Holistic Aggregation），乃因能处理全面整合所产生之巨量资料（Big Data, BD）的云端计算（Cloud Computing, CC）已有建树，且不断在发展精进之中；但是，既被称为Big Data，若没有够格的硬体去完成它在Cloud Computing 上的各种复杂工作，I4的预期效益恐将被减损。超级电脑（supercomputer, SC）是一个最好的选择，德国企业的I4也多考虑用SC。
还有，I4也特别强调，在必须保护地球生态环境的此刻，绿色制造与绿色市场的各式服务也应同时改用AI的方法来进行，以期及时找出防止地球生态更加恶化的可行途径。图三说明了I4的组成架构。
那麽，I4又是如何达到垂直与水平的全面整合目标呢？基本的I4实体骨架必须建构在被称为及时（Just in Time, JIT）生产系统上，因为I4的生产目标几与JIT生产的完全相同。图四绘示了JIT生产的组成，在进行I4之前，一定要先在生产线上实现它们，I4才有可能走的下去；否则，没有JIT做I4骨架，送至云端处理的资料，将是实体生产不顺的东西（thing），亦将浪费I4云端更多的处理成本，或可能产出改善不大的「智慧」回馈给实体现场。
三、JIT生产为I4的骨架
及时（Just in Time, JIT）生产其实只是一种哲理或做事态度，它没有固定的数学理论，但有很多依生产情况而异的做事要求准则，从图四的JIT组成中，可看出一部份，本节将举其中三种JIT生产准则。一是精实（lean）生产，它主张在图五之「市场需求带动的物料供应链（Demand-driven Supply Chain, DSC）上，找出生产价值之所在」。生产价值是运用可不断改善过程的品质技术，在DSC上找出来的。
在I4内之DSC运作方式是：先用云端计算收集，并统计分析市场需求，再将分析结果以拖拉（pull）方式，逆向回送至各生产单位，直到供应生产的物料源头为止。如此一来，可让各生产单位预先知道它们应各自负起「为生产市场所需产品必须有的生产资源（人、事、时、地、物），届时都要JIT到位」的责任；待未来生产资源JIT进货时，再顺向推往（push）生产线上加工，并与先前逆送的需求的资讯相互比对，若顺逆两者讯息相同，就表示供需双链上的各个作业没有延误，而能将DSC智慧化分析也是各企业所期盼的。
迈向资源供需「零挑剔」的目标是JIT生产的另一个哲理（如图四），这个挑剔有「缺点、库存、伤害、当机、污染、浪费」等六种，外加「碳足迹、水足迹」认证的实质售价。所谓实质售价是指具有市场竞争力的品质保证价格，因此在绿色高品质生产下，只要生产成本降低，利润就会上升。若I4想要达到「以最少成本获最大利润」的目标，这六种在绿色JIT中所强调的浪费，就必须利用AI进行控制。
选述的最後一种JIT生产哲理是：图一中I4的群组制造系统（Holonic Manufacturing System, HMS），这是把具有相同或相似制造过程的不同零组件，所对应的生产机器与工具，群聚成一个小的U型加工区（图六），以便零组件可在一起生产，减少加工过程中的搬运距离，并同时把须要配合加工的物料，分别放置在各加工区附近，如此一来，物料的放置就不会杂乱。这样的做法可提高制造「少量多样」，甚至大量客制化产品的产出率。为完成I4系统生产大量客制化产品的目标，基於AI设计的e化绿色HMS的确不可少。
图六绘示了以AI设计的HMS个人化生产小区，其内除了装设感测装置，负责的知识工程师也都使用移动监管工具，或近或远地经由ZigBee无线传输系统，维护其个人的智慧HMS。「智慧化个人生产小区」是I4依JIT的「多能工」生产准则而设计。
四、绿色制造与服务
在绿色精实生产的DSC上，绿色制造与绿色服务就是要设法消灭地球上的污染源、有毒物及废弃物，EoL（End of Life）式的环境管控，较以往使用的EoP（End of Pipe）管控好。更多的绿色创新服务，将因I4的掘起而被激发，绿色经济不但因此而产生，并不断增加。依循「碳水两足迹」及其它国际公认的环保现范（ISO14000、RoHS、WEEE、REACH、Eu……等），更多有价值的地球资源将好好被珍惜使用与保存，地球上动植物的健康亦得以永续。图七中的6R乃是在执行I4时，必须遵守的绿色环保原则。而图三中的六片绿叶，即是I4的六种组成技术，都必须在环保的规范下进行。六种技术中， JIT技术已在上节介绍过，另五种技术分述於下。
五、云端计算
之所以被称为「云端」，起源於90年代，一群电脑网路工程师们，为了便於纸上作业的讨论，信手以略呈不规则的「蛋」形，将可代表集合某一特定资讯的一群网路组件在纸上「圈」了起来，由於外观看似一朵朵的云而得名。然而，若没有可共用於不同电脑网路之间与单一网路之内的Java语言（或後起之其它网路语言），云层之间的通联也不会产生，当然更不会有现在所谓的云端计算，或新起之I4了。那麽，Java又如何得名？为何不称为Blue Mountain？此乃起因於一群电脑语言工程师们，为感恩他们在喝咖啡时，脑力激荡出了如何解决网路不通问题时的灵感，据悉当时他们正在喝的咖啡名为「Java」。
以上两个示例，似乎也提示了我们：「创新」（innovation）甚或「革新」（renovation）往往来自於紮实的基础知识、平时多方阅读，或是和他人的交谈。在工作压力下，人的思绪容易被卡住，地心引力从何而来？电磁共生何在？蒸气机怎麽制作？这些许许多多在历史上发生的创意灵感，似乎都在「没事做的时候」发生。知识，特别是基础的知识，即是实践创意的充要（if and only if）条件，可用以实践创意，而创意又回头产生新的知识。
一般而言，云端计算依其建置目的可分三种，包括：公有、私有与公私混合，而IaaS（基架服务）、PaaS（平台服务）与SaaS（软体服务）则是要造一朵云的三种基础计算技术。为了对付云层内的千变万化，更细部与新增的各种服务（XaaS）也应运而生，例如：通讯服务（CaaS）、监控服务（MaaS）……等。
企业使用云端计算的原因主要由於非核心的资讯与通信科技（ICT）工作都可委外负责，且费用也可与共同使用者分担，能大幅降低维护成本，帮助企业往I4的方向转型；但也因外包缘故，商业机密有外泄之虞，云端资安的防护乃成为I4的首要课题。
六、巨量资料
巨量资料的由来乃因WWW上的东西（IoT）与服务（IoS）形形色色，其中只有20%属於较易处理的结构性资讯，80%则是千奇百怪的非结构性资讯，而这两类资讯又几乎会同时出现，也因而在处理巨量资料时，产生了6V问题（Volume数量、Variety差异、Velocity速率、Volatility 存量、Veracity本质、Value价值）；要处理巨量资料，就必须能同时处理此6V。Hadoop是其中一种方法。有趣的是，「Hadoop」的研发者不愿以传统方式为产品命名，反而以其幼儿时，叫宠物的发声「hadoo」为名。
HaDoop是一种主仆式（NameNodes-DataNodes）的树状资讯架构，其处理网路各型物件或档案的方式为：先依各电脑当时的负载量情况，做好分配物件的工作，此称之HDFS（Hadoo Distributed File System），再将分配完成的网路物件，做分割、压缩、排序、整合的动作，此称之Map Reduce。经过这样的处理方式，将可节省储存WWW巨量资料之仓储系统（data warehouse system）的大量空间，继之可以储存更多更杂的网路元件。
而MongoDB、Hive、Cloudera与Pig，都是可以匹配Hadoop的资料仓储与SQL介面。在I4系统中，可运用SQL中的OLAP（On-Line Analysis Processing）功能，便能挖出仓储中的相关资料，再予以统计分析，得到所要的资讯。若要再从资讯转成知识，甚至转成I4所谓的智慧，就非得再进一步运用AI与统计分析技术不可。（请参考图三）
其实，Google与Amazon早已预知将面临此6V瓶颈，特别礼聘世界级AI专家，在超级电脑上发展能降低云端6V现象的AI计算法，以期早日取代目前使用的Hadoop系统。
七、移动装置
当移动式感测器（如RFID、bluetooth）遍布装设於绿色JIT生产系统及各种生产设备时，整个生产过程便可经无线传送设备（如ZigBee），将生产讯息连接起来，由知识工程师送上云端中的Big Data仓储（如图五），再运用云中的AI技术，挖掘仓储与生产讯息关联的各种资料，并用统计技术分析其意义，做为後继自发化机具生产的讯息（如图六）。由於WWW功能的不断更新改善，以及移动工具与装置的推陈出新，企业的经营模式将因I4产生很大变化。
八、社会网路
这是一个地球村的概念，包括：环境保护、东西分享、分工合作、互相扶持、理念沟通、脑力激荡、协同决策、问题解决……等。由社会网路所产生的东西（IoT）与服务（IoS）都非常巨大且杂乱，透过AI从中找出客户与产品的关联，将有助於企业的创新、研发与行销。图五中之DSC规划与设计，也可运用社网资料，经由统计分析，动态改善服务客户流程的品质，而消费者使用产品的心得也可自社网中取得。对大量客制化的市场来说，I4不但可快速满足市场多样化的需求，也使形形色色的客户感受到贴心的服务。
自社网云端取得厂内的生产资讯与厂外的市场资讯後，对利用AI技术将双方资讯转化成可以创新产品的知识有很大帮助，并能进一步据以重组生产设备与改善生产流程。这个可重组的动作在过去一向不易完成，因为生产IoT资料多而繁，且分析模式不易确切建立，但若图四之JIT生产模式被AI完成，在DSC上各个环节的动态重组必然可成。
九、AI与机器手臂
I4中所谓的智慧制造（如图五、图六）就是全厂采用无线感测器，将生产资源（人、事、时、地、物）全部关联起来，彼此的讯息都送至智慧云端的巨量资料仓储中，再经过机器学习的处理过程，产出所谓的知识，并将之储存於具有推论能力的AI知识累积库中，形成可供未来处理新事务的智慧（如图三、图五）。此智慧可推论出新的制造指令或服务，并将之送回工厂，使厂内各设备依此新知识指令，自我完成後续在HMS内的各个生产作业（如图六）。
由於在I4中，整个CPS的加工过程，都是在线上即时控管而成，并透过AI的动态学习机制，随时重组（reconfigure）工厂加工的生产组态，防犯不良制程产生，掌控生产时效，因此，无论在生产力、产品品质、能源排放、成本减少、利润增加等方面，都有很大的经济效益（如图九）；而这样一套I4生产概念，也必须同时运用在整个企业的经营上，才会有协同环保、成本与利润的整体效益。
十、超级电脑
所谓「超级电脑」（supercomputer, SC），一是其CPU（或GPU）不只一颗，甚至可能有成千上万颗，例如名为Cube的超级电脑，就像积木一样，能不断堆叠立体方块型的单一「多CPU电脑」至想要的个数；二是其作业系统是绝对平行式的（MIMD、 MPMD、SIMD等的平方结构），换句话说，一部超级电脑有N颗CPU，可以同时处理N项工作；三是运算速度极快，每秒钟可完成千亿次的浮点计算，约是1的後面有20个0左右。笔者於美国念书时，曾在Argon国家实验室参加一个暑假的超级电脑训练营，玩过Cray、Uncle、Buttery、IBM等各型超级电脑，并在Uncle上实际做过平行FORTRAN程式的作业。
I4本就是计划在超级电脑上执行，否则浩瀚无垠的资料如何处理、分析、消化与运用。对一个能制造超级电脑的先进国家而言，它的云端计算当然能在超级电脑上开发，这也是德国之所以能提出I4的原因之一。但由於一个国家要输出超级电脑，必须经过该国政府同意才行，因此，台湾欲完全自主开发I4系统似乎不太容易，但用分配式的高性能多重电脑组成系统，虽计算速度不如超级电脑，却也能完成I4任务。
既然I4涵盖这麽多领域，究竟需要多少成本才能建置呢？用一个比较简单的逻辑来想：从总体经济（macroeconomics）的角度来看，当地球没水、没电、没空气时，它所造成的金融海啸又是多少成本？再以个体经济学（microeconomics）而言，当企业想要不断提升它的利润，就只有降低它的生产成本，并确保高品质产品与服务的产出，才能永续经营。而I4正是这样一个全面性考量的系统，因为大量的人工作业与品质成本，将因智慧型机器与大量感测器的使用，以及具AI能力的云端计算而降低，只用提高售价的方式去产生利润，并不是一个永续经营企业的好策略。
十一、为何须要I4？
⊙提供透明可见的资讯，获得确切的制造与服务资讯内涵。
⊙随时随地完成跨时空的即时沟通与合作，增加企业的国际竞争力。
⊙处理不同企业之间的不同需求，例如：通讯、资料库、应用软体等。
⊙快速提供新产品与服务，启发研发人员灵感，加强创新能力。
⊙不因为节省企业的ICT成本，而降低营运效率。
⊙增加员工技能，使用移动工具，改善做事能力。
⊙获得客户的使用经验（或抱怨），以改善产品品质。
⊙满足市场大量客制化的需求，以争取客户。
⊙找出全球各国之区域化特色，以生产符合区域文化的特定产品。
⊙分析众多不同的网路物件，以找出产品的市场竞争力。
⊙远端即时管控与获知事务，避免产生错误。
⊙研发3D印制的叠加制造技术，以增加产品规格的精确度。
⊙启发灵感，让产品更聪明，以创造更便利的物品。
⊙加速新产品研发，并缩短上市时间。
⊙不断检讨与改善产品的生产足迹或履历，永保产品本质。
⊙参与各国际制造规范的联盟与合作，创造win-win。
⊙确保地球资源、供应面与需求面的绿色永续。
⊙整合制造与服务的平台，提供正确改善事项。
⊙迅速建立与绿色供应商的沟通平台，确保供货的绿色品质。
⊙收集并运用企业内已有的经验法则与经营知识，提升全球竞争力。
⊙提高各类应用软体如ERP、SEM、PLM等使用效能，以减少支出。
⊙加强正确使用人力资源管理的机制，适才适所并给予相对职能训练。
十二、I4对企业的影响
(1) 企业发展不同面向之新技术与服务（如：虚实网路制造、动态分段的DSC价值链分析），可能改变企业面对全球竞争的视野与环境。
(2) I4的崛起可能造成新一代工业领导者与资讯供应商的威胁。
(3) 因采用智慧电脑之自发性自我组成的学习环境监管企业整体的制造与服务，可能造成可靠度、安全性与病毒或骇客攻击的风险。
(4) 因市场需求不断改变，产品生命周期变短，I4初期可能冲击企业成长稳定性。
(5) 因气候变迁及新能源的开发与普及性不够，可能造成影响I4发展的经济动荡。
(6) 因员工的知识无法赶上I4环境所需，造成无法满足市场需求的无效创新。
(7) 全球绿色生产与环保的要求日益上升，为执行I4所必须的准备。
(8) 尽管连接各设施的无线传输频宽愈宽愈好，但国家的基础建设能否赶上世界水准。
(9) 因各国无线资讯与通信科技的规范各自为政，企业後勤作业易受困扰。
(10) I4所涵盖的技术甚多，跨领域人才是否足够。
(11) 因台湾的智慧机器人与机器手臂技术尚未成熟，可能拉长投资回收期。
(12) 脚步慢的企业，恐变成大象（或称恐龙）企业，失去竞争力。
十三、企业如何转型以因应I4的挑战
图三中，I4的所有技术都将冲击原有的企业体质，为因应这些技术需求，企业要先了解，哪些技术立即可行？哪些需要较长时间养成？接着再针对企业营运的各类强项，逐一考虑如何组成所需技术，以及在JIT生产上所产生的价值（如图五），如此便可绘制出企业转型为I4的行道图（roadmap），并依目标管理的精神，逐渐调整企业营运模式。那麽，如何完成这张行道图呢？Rethink?Reinvent?Rebuild将是企业转型至I4的行道图上，不断用专业知识与工作经验反覆运用的3Re意念圈。
?第一步：对市场所需产品的设计方法有概念、有感受、有认知。
?第二步：知悉生产产品的过程与原物料供应的来源。
?第三步：找出JIT生产的价值链。
?第四步：了解I4技术的原理。
?第五步：透过云端计算获知JIT生产对生产过程与市扬需求的关联。
?第六步：了解I4如何对实体JIT生产产生虚拟制造的过程。
?第七步：了解能配合I4制造时程的後勤支援路径。
?第八步：了解如何评估I4执行效能与整体效益。
企业最好能提供一个「无形思考，无意产生」的3Re（Rethink、Reinvent、Rebuild）空间，而员工也要大量阅读并汲取与转化基础书籍中的知识，如此不但可增加跨领域的知识，也可跨过在I4洪流中的障碍，彼此同心协力，才能将企业产值拉到最大尺度。
十四、I4的人力需求
虽说I4是以AI为基础，架设在云端计算上的JIT绿色工业生产与服务系统，但仍需由「人」的设计及操作「才」能顺利运作；因此，无论研发人员或知识工程师，都必须具备相对应的生产工程、统计分析、环境管理、资讯科学与人工智慧等跨领域的通才（系统整合）与专才（特定研发），才有能力建构、运用与维护I4系统。未来在I4企业内的工作成长，将不再有非技术的劳力操作员；反之，I4技术工程师的需求将与日俱增。目前元智大学工业工程系已能提供获IEET认证的I4专业训练课程。
十五、结语
“If smart manufacturing is such a smart idea, why isn’t an enterprise smart to already do it?” 或许，一个企业的「模式、技术、素质、财务与安全」可以回答这个问题。
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