在談到智慧工廠建設之前，可以先來談一下傳統工廠所面臨的問題與挑戰以及現代工廠所能帶來的效益及價值。從這里出發，對于歷史悠久或者新創模具企業在面對新形式的競爭環境中，除了關注傳統工藝的維持之外，對于工業4.0 與工業互聯網所帶來巨大影響，有了應對及發展的思路與理論。

傳統模具生產的作業流程，對人員的依賴程度是非常高，零件加工品質及效率更多依賴著經驗豐富的技工。雖然企業不斷優化作業流程與人員培訓，但是企業仍始終被人員流動性高、品質不穩定與效率不理想等諸多問題所困擾，造成工廠及行業的發展面臨瓶頸，成為行業普遍存在的問題（如表1 所示）。

因此，大多數企業多年來不停地思索著是否有完善的解決方案來推動工廠技術與管理改革，能大大提升人員與企業的價值。

模具智慧化制造的發展情形，其模具制作理念指向全方位整合多系統軟硬體技術，發展出引導式、視覺化和自動化的模具智慧化制造系統，以現代裝備與信息化科技承接這項工業的未來。我們以放電加工為例，描述場景如下：

? 工程師借助EDM 電極設計、CNC 編程及三座標自動程式設計的軟體集成，完成模具開發的各類程式設計。

? 連接超級計算機中心與云端大資料互聯互通，實現「云計算」及「云制造」的運作。

? 機器人按系統指令，自動掃描并取下料架上已入庫紀錄的電極胚料送到加工中心，并根據系統中預設的NC程式，精準地加工出每一支電極。

? 緊接著系統自動調用電極夾具上的無線射頻(RFID)以及其對應的三次元座標檢測設備，進行全3D 自動檢測(CMM)，其結果生成3D 檢測報告上傳到中央系統并將資訊補償給放電加工機。電極加工及檢測的重復精度都可達到0.005mm，以確保模具零件高精度和品質穩定性。

? 電極作為放電工具。機器人先將鋼件送至放電加工機，一個鋼件需要若干電極來加工，復雜的加工順序、位置和參數等資訊會被自動轉化成放電程式，上傳到機床執行電極放電作業。

? 加工后的鋼件會放入自動物流車(AGV) 送達下一個工序。最終系統會自動提供直觀精準的圖形化檢測報告作為品質確認，以及后續可能會用到的數據追溯與分析。

在「高品質生產」的價值觀下，將產品與生產效益最大化，創造企業的最高價值與建立持續優化動能，是智慧工廠實踐的重要目標之一。

談到高品質生產，引用李杰教授在「工業大數據」著作的一段描述─「工業4.0 的概念有三個支撐點：一是制造本身的價值化，不僅僅是做好一個產品，還要把產品生產過程做到浪費最少、實現制造過程與設計和客戶需求相配合；二是制造過程中根據加工產品和狀況的改變自動進行調整，在原有自動化的基礎上實現『自動察覺』（Self-Aware，對自身狀態變化的意識）的能力；三是在整個制造過程中達到零故障、零憂慮、零意外、零污染，這是制造系統的最高境界。」

評價企業的生產系統效益之關鍵指標是產量、品質、成本與零組件的精度，利用資料去分析和了解影響生產系統上述關鍵指標的因素變化，并對可能出現的風險進行預測和管控，是能否實現預測型制造的關鍵。

智慧的工廠，自動察覺和自我預測的功能成為監測和控制系統的新功能，這些新功能可以幫助用戶去了解模具、裝備的健康狀態、剩余可用的時間、精度的衰變以及各類因素對品質和成本的影響。例如，模具和裝備的健康狀況可以透過零組件初始數據建立與過程變量比對來進行預測，這種預測能力能使工廠可以采取即時的維護措施而提高管理效率，可以優化模具與裝備的正常運行。最后，這些資訊透過大數據分析可以回饋至模具與裝備設計部門，從而形成閉環式的生命周期知識、研發與決策系統，最終實現高品質的無憂生產(High Quality & Worry-Free Productivity)。

模具與成型工廠經營管理之關鍵效益指標，我們可稱之為可見影響因素。不過在多年運用傳統管理及商業軟體的并行方式下，雖能達到一定的成效，但面臨競爭力的瓶頸與智慧制造對于產業發展的沖擊。不論是百年企業或新創企業都需與時俱進，引入促進企業升級的觀念、工具與體系，而工業4.0 概念所帶來工業互聯網、大數據、物聯網的應用與發展之智慧工廠，更引發生態鏈的共協合作，給我們指引了正確方向。模具與成型工廠經營管理之關鍵效益指標與不可見影響因素之對應，如表2 所示。

工業4.0 借助在生產制造各環節的數據，應用資訊技術現實工廠的「人、機、料、法、環、測」之間的聯結；透過標準化及可視化的管理思維，將生產及管理資訊的全面融合，通過智慧設計、智慧制造建構形成的智慧工廠。在這邊所談的智慧化是在連結與控制(link &control) 的基礎上，由物聯網的傳感器大量采集生產資訊，將資訊透由網路匯集到云端運算中心，資訊管理系統進行大數據分析、挖掘、從而制定出正確決策。進而提升生產的靈活性及資源的利用率，使客戶與企業伙伴之間的緊密關聯度更加密切，提升工業生產的商業價值。

隨著互聯網、物聯網、云計算等資訊、通信技術發展的突飛猛進，資料量的快速增加也成了許多行業必須共同面對艱難與挑戰，并且帶來寶貴發展機會。制造技術的進步和現代化管理理念的普及，制造業的發展會越來越依賴資訊技術，是沒有一刻可以停止。直到今天，制造業的價值鏈、供應鏈、制造業產品的生命周期，都涉及到非常多的資訊。同時制造企業的資料也呈現出爆炸性增長，隨著智慧制造的應用推廣，越來越多的制造企業開始重視工業大數據的價值，圍繞產品創新研發、生產線監測與預警、設備故障診斷與維護、供應鏈優化管理、品質監測預測等方面開展應用。

工業大數據所記錄的資訊非常多元，從產品、裝備、生產、管理到服務的形成過程，每一個段落與資訊都值得去深度挖掘，充滿商業機會與發展樂趣，最重要及受益的是企業更了解自己的長處與短處，強固短板，增強自身的能力。

在1980 年有了個人電腦開始，就是所謂的第三次工業革命─資訊化時代。電腦逐漸在行業普及，運用于管理企業的財務、文件作業軟體一一應運而生。經過了三十多年，成就了各種行業解決方案的系統，其中包含了【管理企業資源的ERP】、【管理物料倉儲的WMS】、【管理工單執行的MES】、【管理項目、設計及編程的PLM】、【管理設備自動化的AMS】等五大系統，這些系統至今已經普及至大多數的模具與成型工廠，但通常它們在企業中運行是各自獨立運作，沒有關聯。我們稱之為「信息孤島」。

互聯互通，這是模具企業在邁向“T 零”量產的第一道門檻，「信息孤島」是必須完全去克服的課題。工業4.0 的概念創造了諸多的新創意與新技術，許多如前所述的技術或系統元素是過去積累的成果，持續深化。而智慧工廠與工業4.0 核心在哪里？不是在技術，而是將過去的成果與元素加以「整合與融合」的思維。

數據互聯互通是工業4.0 時代的重要特征，這是為什么在各國工業4.0 的規劃中都提到大數據的重要性，而大數據應用在工業行業興起是由下列主觀因素所決定的：

? 產品開發的多樣性、制造流程的精細化發展與商業運營條件的多元變化，變得越來越復雜，依靠傳統方法、經驗及分析已經無法滿足快速反應與同步協作的需求。

? 電腦輔助設計與制造系統(CAD/CAD) 的普及，加上通訊技術、傳感器技術的發展，獲取即時資訊的成本大幅降低。

? 工業物聯網所需之半導體、處理器、嵌入式系統及云端運算等技術，高速發展，大大提升實體設備與虛擬模擬的運算能力，提供即時處理大數據的充分條件。

? 有了上述因素，設備在半自動與全自動的作業過程中，其作業行為與控制器產生大量有價值的資訊。而這些資訊必須充分挖掘與利用的技術與思維，在企業領導及管理階層已經具備了。

這些正是我們在現今環境可以獲取之工業大數據的來源，大數據環境又如何形成、建構與利用呢？工業4.0基礎特征在于互聯互通的高度融合，包括了系統與系統、系統與人、系統與設備、人與設備、供應鏈等萬物互聯；高度融合包含了系統在縱向、橫向的二維交流。這些目標能將設備資料、過程資料、環境資料、公司資料、商務資料與上下游供應鏈資料等等在統一的平臺環境中流通，這些資料將原本孤立的系統相互關聯，使設備之間可以通信與交流，也使生產過程資訊變得更加透明化與即時性。

結語