資策會產業情報研究所（MIC）於6/1~6/10舉辦第33屆春季線上研討會《蓄勢》，針對2020年MIC揀選的10大垂直新應用領域中的「智慧製造」，MIC觀測整體發展趨勢，分別從智慧科技導入、邊緣運算導入與工業雲平台發展現況談起，剖析智慧製造未來趨勢。

中小企業面臨接班階段 為導入智慧製造絕佳時機

近年ICT零組件價格與勞工薪資成本上漲等因素影響下，資策會MIC指出，在臺灣業者製造成本提高與本業獲利表現下滑的長期趨勢下，導入智慧科技提升生產與管理效率，加速轉型已成為製造產業趨勢。其中，「提升內部營運效率」為導入智慧科技的最主要驅動力，如何運用智慧科技串聯設計、生產與銷售，再將生產資訊回饋至研發設計端是未來發展重點。觀察短中期發展，將以預測性維護、品質控管與物料搬運等技術需求為主，其中關鍵技術便是設備感測與視覺感測技術。

針對臺灣智慧製造推動狀況，資策會MIC資深產業分析師陳彥合指出，目前整體仍缺乏領頭羊，尤其是製造業營收占比71%的資訊大廠普遍以組織內部優化為主，優先開發自家解決方案，成果擴散至上下游產業鏈的意願低，「以大帶小」效果短期內應難以實現。

另一方面，家數占比96%的中小企業卻面臨二代接班階段，面對資訊化程度不足、人才斷層與投入資源有限等挑戰，目前也是導入智慧製造的絕佳契機，除了能解決人才仰賴外籍移工、經驗難以累積的問題，也能提升面對全球化市場變化快速的競爭力。

邊緣運算導入智慧製造 有四大關鍵發展趨勢

資策會MIC表示，邊緣運算的導入是智慧製造發展關鍵，目前主要有四大趨勢值得關注。第一大趨勢為邊緣運算的分散式運算與儲存思維，將融合並改變既有IT架構，為智慧製造帶來重大改變。第二大趨勢為面臨初期導入的設備建置成本，將催生出第三方管理、訂閱以及設備即服務（DaaS）的商業模式，不過資深產業分析師施柏榮也提醒，須注意後續可能衍生的「數據所有權」歸屬問題，預期將為設備承購與維運契約帶來變化。

第三大趨勢為邊緣運算結合AI進行本地型製造數據分析，資策會MIC指出，隨著邊緣運算導入智慧製造，將結合更多機器學習（ML）與深度學習（DL），形成Edge AI系統基礎架構，而邊緣運算在智慧製造中所扮演的功能，主要為數據過濾、示警功能，在未來更將走向預測服務功能。第四大趨勢，為邊緣運算結合區塊鏈與智能合約，「建構信任傳輸系統」在智慧製造未來的需求會越來越明顯，「信任」將成為新型態的企業數位資產。

工業雲與生態系為發展下一波智慧製造的關鍵

在智慧製造等垂直應用領域需求的帶動下，資策會MIC預估，2025年全球工業物聯網市場規模約9,500億美元，以垂直應用服務市場成長幅度高，占整體規模73.2%，硬體設備規模則從2018年38.7%降至2025年26.8%，預期對硬體銷售為主的供應商造成衝擊。

資深產業分析師魏傳虔表示，面對數據驅動的市場應用，目前工業雲平台、軟體即服務（SaaS）廠商開始積極透過購併、合資、策略聯盟等方式結合，除此，硬體設備大廠也開始轉型提供軟硬整合解決方案。未來應持續關注工業雲平台與生態系的構建與開放，其將成為廠商發展下一波智慧製造的關鍵。