世界都在擔憂AI取代人工:《工業3.5》選摘(2)

2019-02-07 05:10

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台商和台廠能在全球供應鏈裡,占有很重要的地位,其中的優勢之一,是台灣有很強的彈性製造,以及供應鏈管理的能力。這些因應產業變化的動態調適,和資源運籌的核心能耐,得力於台灣早期,高等教育和技職教育的普及,以及國際分工的定位,提供人才做中學的群聚效應,當工廠邁向智能化時,應該整合加進系統,成為台灣製造軟實力的一部分。

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產業需要懂技術和管理的領軍人才

愈來愈多工作機會,已因自動化智能化而消失,弱勢族群更不容易找到工作,加大貧富差距和社會不安,年輕人也失去逐步歷練的機會,增加接棒的難度。人工智慧、大數據、工業4.0 正在顛覆各行各業,教育體系和人才培育模式,是不是也必須跟著翻轉?

台灣懂資訊與通訊科技的人很多、懂機械的人也很多,許多老闆對新科技相關的語彙,也都朗朗上口。然而,智慧製造也需要,懂硬體技術和分析工具的跨領域通才,需要更多能應用在不同產業領域的大數據分析和人工智慧專家。

2007 年設立之龜岡工廠。(圖/智慧機器人網提供)
作者指出,工廠智慧化,人的分析判斷和決策角色會更重要。(資料照,智慧機器人網提供)

技術不是重點,教育才是

工廠智慧化,人的分析判斷和決策角色會更重要。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。相關部會應該從人力資本優化和國家人力資源管理出發,發展類似PDCCCR 的整合架構,規劃環環相扣的決策,並和學校、企業界密切合作,探討哪一些職能必須跨領域、甚至跨產業,然後區分出哪些職能,先由企業的內部訓練支應;哪些跨領域技能該趕快導入學校教育體制,長期打基礎。

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,面對這波來勢洶洶的工業4.0 革命,更是台灣產業轉型升級的當務之急。現階段,在現有的資源裡,如何進行體制內的小革命,拉近產學的落差,其實是個別企業和個別學者自己就可以做的事,怎麼做?

企業數位轉型需要什麼樣的人才?

工業4.0 即將帶來的改變和衝擊,不僅限於製造業,而是任何行業,皆無所遁逃。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。

若是智慧製造用無人工廠或「關燈率」當指標,顯得過度簡化這個概念,其實,真正的判斷依據,是建立擁有數位大腦的智慧型製造系統。換言之,夠不夠智慧,差別在於有沒有辦法做「決策」。

*作者簡禎富為國立清華大學工業工程暨電機工程雙學位學士,威斯康辛大學麥迪遜分校決策科學與作業研究博士、加州大學柏克萊分校傅爾布萊特學者;現為清華講座教授暨美光講座教授,科技部人工智慧製造系統研究中心主任、工業工程與管理學門召集人。著有《決策分析與管理》、《資料挖礦與大數據分析》,本文摘自簡禎富新作《工業3.5》

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