台灣大多數的企業，都是中小企業，沒有資源建立龐大的研究團隊，發展數位大腦，也無法打掉重練，重建符合工業4.0境界的研產供銷系統。即便有資源邁向工業4.0，有些企業內部有許多不同資訊系統，沒有整合和流程再造，即使購買先進的設備和軟硬體系統，也難以提升智慧製造的效能。
因此，台灣比較適合談「工業3.5」的概念。
以蒐集數據而言，也不見得一定要具備工業4.0的設備，或加入國外製造平台和大數據庫，透過系統整合，一樣能夠把這些數據撈出來。
可以架構分散式、異質性結合的系統，達到局部最佳化的目標，不一定要集中式的整合平台，或許這樣的系統比較沒有效率，但不用耗費鉅資買國外的解決方案，而可以在公司內部發展，結合既有的經驗。
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中小企業必須穿著西裝改西裝，在現有的資源和基礎上，找出一條務實可行的路。而這當務之急，是先發展大數據分析和彈性決策能力，才能讓智慧製造系統發揮效能。
智慧製造，解決傳產缺工與人才斷層危機
在未來，智慧化工廠所有生產設備，可以透過網路連線和戰情室（War room）、儀表板（Dashboard）圖形化介面等決策支援功能，做到機器與機器對話與狀態即時監控，未來管理幹部的工作，將著重在分析判斷和決策。
幹部們同時連線在數位大腦的平台上，協同分工並整合分析判斷系統預排的結果。一有變動調整，即時可以同步知會並更新相關單位的應用端，不需要人力分工太細、逐級往上報再整合。
智慧製造熱議，中小企業主都在關注大數據，都說要建物聯網，不少資訊業者也在賣資訊工具與解決方案。但是擁有數據不在多寡，徒有資訊工具也無法創造價值。
工業4.0 即將帶來的改變和衝擊，必須從營運決策、組織架構、人才、設計、生產到服務，整個產業生態系統和商業模式，需要進行換腦、換心、換臉的大手術。
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談技術？不如談人才培訓及管理心智轉型
德國工業4.0戰略的八個工作項目當中，其中只有三個在講技術，其他五個都在講教育的改變。如果教育跟不上，沒有人才，一切都是白搭。
在物聯網下，數據來源多元，它的分析和運用更多是問題解決導向的。企業如果要發展這類能力，一定要有能獨立思考的人才，他們有能力定義問題、找出資訊脈絡，再將這些思考寫成應用系統，內建在資訊系統裡。
這類人才幾乎不會接受傳統威權式的企業文化。因為數據產生價值的方法，本身就建構在開放和勇敢嘗試的探索過程中。
比起技術，組織改變心智模式（change mindset）和決策流程再造，可能更是企業在物聯網浪潮下的轉型成功關鍵。
一件事不再能做20年，要終生學習、習慣改變
過去，台灣教育體系培養的人才，曾是台灣製造業快速起飛的動力，人們接受大學系統性教育，學得一技之長，憑藉專業做到退休，現在必須終身學習。
學校也必須重新設計學程和課程，從歐洲、美國到亞洲，為企業量身打造人才的書院、學堂、微課程（micro course）、微學位（nanodegrees）迅速興起。
許多歐美跨國企業，如谷歌、亞馬遜等巨頭也都認可這些課程修業證明，甚至逐漸超過傳統大學的畢業證書，更具職場競爭力的趨勢。
（責任編輯：程遠茜）
書名：工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略
作者：簡禎富
出版：天下雜誌
出版時間：2019/01
（責任編輯：程遠茜）
