傳統產業轉型智慧製造案例

　　我國傳統產業產值高達12.1兆元，就業人口亦達195萬人，約占製造業七成比重，規模又以中小企業居多，傳統產業與科技產業雖然沒有明確規定，一般係指金屬機械、民生工業及化學工業。

　　金屬加工製造包含：基本金屬、金屬製品、機械設備、汽車及其零件、其他運輸工具；民生化工業製造包含：皮革、毛皮及其製品、紙漿、紙及紙製品、印刷及資料儲存媒體、石油及煤製品、化學材料、化學製品、藥品、橡膠製品、塑膠製品；民生工業製品包含： 食品、飲料及菸草、紡織業、成衣及服飾品、木竹製品、非金屬礦物製品、家具及裝設品、其他製造業。

　　面對工業4.0已經從觀念面轉向實用面，台灣傳產業是否能延續多年來的優勢繼續為經濟貢獻，其中主要原因不在於技術或資金，而是在於經營者是否能帶領既有團隊，對企業未來發展重新定位，也就是要讓大家願意面對新的競爭模式換腦袋，還有資深創業團隊接班問題，對台灣企業是考驗也是升級轉型大好機會，如何喚起經營者啟動變革成為關鍵。

　　在工業4.0發展衝擊下，無論國內外都很難置身事外，日本有家原來以生產紡織機零組件之鑄造廠商WM，從事紡織績達60年，但隨著紡織業外移至開發中國家後，紡織設備開發生產技術也隨著產業外移，許多廠商因成本及海外銷售服務喪失優勢紛紛倒閉，但WM發掘紡織業外移事實已無法避免。

　　經營者與團隊以坦然態度面對殘酷事實，共同思考如何把鑄造核心技術運用到其他產品，經過盤點分析後決定將技術再精緻化，重新定位鎖定F1賽車鋼圈生產。

　　收集歷年來F1賽車奪冠條件，輪胎鋼圈必須零缺點的相關規格要求，重新制定生產品質管理流程，把預防異常因子納入設計與生產所有環節，每道加工程序都確保零缺點，且將零缺點理想操作之相關設備與操作方法都列入SOP，生產過程中發現任何瑕疵透過跨部門參予，務必找出異常真因並做好預防措施再繼續生產，把全面品管TQM（Total Quality Management）精神發揮淋漓盡致。

　　後來德國鋁圈大廠BBS來到亞洲尋找協力廠，找上WM成立合資公司，讓他們成為BBS旗下專業代工廠，公司陸續通過ISO9000、ISO14001、TS16949等國際認證，取得進入汽車市場的門票。

　　BBS的鋁圈，在汽車界是最高檔的配備，目前一般傳統的鑄造鋁圈，在台灣一顆約幾千元不等，等級更高的鍛造鋁圈則要價新台幣上萬元，但BBS的價位至少從新台幣3萬元起跳，更是車迷心中的夢幻產品；WM從1992年開始，打進品質要求最高的賽車界，在F1賽車鋁圈口碑一傳千里，參加F1賽事的11家車隊裡，便有5家是使用WM的產品。

　　台灣有一家早期從事文具五金加工廠，憑著累積60多年的模具開發技術，隨著文具產品的需求改變，精密度不斷增加公司技術也持續精進，更投入大量資源致力於新產品開發，自創品牌及承接ODM（Original Design Manufacture）業務，讓傳統文具產品不斷創新機能、效能與價值。

　　更針對原有的模具技術鑽研精進，到可以生產精密度達到1條10µm（約為頭髮直徑1/10）產品（相對模具精度要提升2級），核心業務轉為半導體導線架及汽車電池導線架，產品包含高功率導線架、LED導線架、IC半導體導線架、VCM金屬彈片等，VCM金屬彈片，應用主要集中在電動汽機車、家電及通訊等領域。

　　該公司不僅致力於技術上精進突破，更重要的是團隊思維的革新，衡量市場發展趨勢與公司核心技術，重新定位目標市場致力於新產品生產模式改善。為讓新產品能夠獲得設計精度要求，導入設備運行監控系統，針對產品生產關鍵精密度因子進行全程監控，生產及進行自動尺寸量測，透過傳感器上傳到SPC模組，確認尺寸是否合乎規格要求，並顯示尺寸變動趨勢在未偏差前就可以掌握。

　　針對模具除自動計算使用時間外，連結到產品生產檢測預知模具損耗程度，在模具尚未產生異常就規劃維修保養，沖壓之相關設備業裝置了自動計數、電流、溫度...等參數相關感知器，觀念從以往善後進階到異常預知的事先排除的管理，免除人工記錄後再登打入電腦產生工時與錯誤。

　　工程人員有了充足及時量測資訊輔助，大大降低釐清異常要因繁雜工作，把精神集中在技術精進與突破；管理者也可以透過自動收集的資訊，統計分析作為工單生產排程規劃依據，傳產業導入智慧製造基礎圖如下。

　　傳統產業以往憑藉決心接單，勤奮鑽研技術奠定了生存的基礎，隨著規模擴大開始關注經營管理，導入資訊系統對資源運用進行分析管控，近年來隨著消費者需求多元化，市場競爭白熱化，除產品品質成為必要條件，如何配合市場變化，訂單交期縮短已經成為常態，如果還是用傳統思維模式，依生產資源服務客戶，將會快速的喪失競爭力。

　　運用各種傳感器及成熟的IoT技術，將生產動態實績自動及時收集彙總分析，有效的運用在資源分配與管理上，讓訂單交期可以即時動態掌握，進而可以有效的協調內外部資源，提升服務能量滿足客戶需求，已成為傳產業導入智慧製造最經濟實惠的模式。

【參考文獻】

• 蘋果日報網路報導
• 數位時代網站 高宜凡報導
• 專家觀點網站 菜紀眉撰稿
• Google網站報導
• 經濟部技術處 發布之新聞稿