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2020年將在持續中的疫情與貿易戰中度過，回顧過去一整年，充滿危機，但也蘊藏轉機。而接下來展望2021年，制造業應如何抓住每一個機會的火苗，才能在下一波“黑天鵝”來襲前，戰勝挑戰？以下DIGITIMES整理智能制造未來重點發展方向。

2021年制造業的兩項挑戰

首先工研院觀察，2021年制造業產業將面臨兩項挑戰，第一，疫情加速新興科技的普及，使數字轉型成為顯學。后疫情時代，應注重如何運用數字科技優化營運和創造商機，第二，中美貿易和科技戰將持續，也牽動全球供應鏈分流與科技競爭，其中，科技競爭的核心即是人才競爭，因此也呼吁人才政策需提前部署。

面對挑戰，工研院則建議，包括因應5G時代來臨將加速各項新興科技應用，產業跨業、跨域融合的現象也會越來越頻繁，此時從中央到地方政府，應通力合作，推動以“地方特色產業”為核心的經濟策略，發展如智能零售、智能農業、智能健康、智能能源等創新應用。

產業沖刺高值化轉型 朝三大方向展開

持續的中美貿易戰、疫情、RCEP簽署上的挑戰，近年都對制造業帶來變局與考驗。外在環境難以預料，也很難控制與避免，因此產業始終強調必須轉型，強化內在才是當務之急，也因此推動“高值化轉型”創造企業的不可取代性，在接下來幾年將是制造業的終極目標與愿景。

IBM全球企業咨詢服務事業群合伙人李立仁則歸納出，品牌、新興市場與整合服務將是高值化轉型的三大方向。李立仁進一步，像是制造業過去多以ODM為主，為了提高能見度因此轉做自有品牌，但做品牌相當不容易，如果原本市場與企業規模不夠大，就要盡可能往新的商業模式走，而新創的百花齊放，也成為企業做品牌的潛在競爭者。李立仁因此建議企業如要做品牌，應設法找出能夠與其他業者形成差異化，透過獨一無二的商業模式，在市場中形成不可取代性。

此外，切入新興市場也是高值化轉型其一。但李立仁強調，一旦切入新興市場，尤其是高附加價值的產業，如航天、醫療、汽車等，包括企業的智能制造能力、產品精度等都要往更高階進入新的層次。而最后，則是在核心產品前后端衍生附加服務，將其包裝成完整解決方案或整合服務，例如銷售機械設備外更附加售后服務與維運管理，也就是所謂走向制造服務化的角色。

數據經濟與平臺經濟將成數字轉型發展主軸

這一波跨產業數字轉型的全球數字經濟浪潮，未來發展的主軸將以數據經濟與平臺經濟為主。首先，資源缺乏的中小企業，可以運用大型平臺，透過較低門檻與省力的方式，便能站上云端，接軌數字平臺。在IDC發布的《2021年數字轉型預測》報告中也指出，屆時2025年在全球動蕩的環境推動下，有75%的企業領導者將利用數字平臺和生態系能力來調整價值鏈，以適應新的市場。

然而更重要的是，除了造平臺，為了加速資源整合，平臺更將走向開放式。過去各家業者賣產品、賣方案，但智能制造除了是一跨專業技術融合外，產業變化的速度也越來越快，市場沒有太多時間重新開發一項新產品，因此最好的辦法，是整合所有人的資源，透過跨界合作達到資源共享，也因此惟有透過開放式的平臺，才能讓資源更加完善。

戴爾臺灣區總經理廖仁祥指出，接下來將進入數字轉型2.0，也就是以數據驅動的時代即將來臨，但真正的戰場才要開始。數據是工具，但如何真正結合產業domain knowhow從中獲取具有價值的商業洞察，才是產業在數字轉型新時代的競爭關鍵。

因此對于產業落實智能制造來說，重點并不是AI技術，而是AI怎么從數據中找出能夠解決制造業問題的辦法，未來AI能否成功落地的關鍵，將回歸到制造業者手上，而非AI業者本身，因此為了讓AI更貼近終端需求，“業界出題，專家解題”可能將是未來產業推動智能制造的核心方向。自2020年開始，可以看到許多地方統合在地廠商需求，再對外導入資源皆不約而同以此方式協助推動廠商導入智能制造技術。

而盤點過去業界出題的需求方向，大致可列出包括智能排程、質量預測、瑕疵識別等皆為熱門議題。尤以智能排程來說，過去像是傳統產業，因信息不對等而無法準確預估交期，后續衍生庫存問題，但面對變化越來越快的終端市場，不管何產業，都希望保有快速應變能力，能夠準時達交，成了各制造業者最迫切想要解決的問題。

工研院院長劉文雄觀察，疫情過后，產業發展形式將由緊密供應鏈，轉為跨區供應鏈整合，而在此形式下，包括云端服務、供應鏈串接、設備信息共享與數據快速轉移傳遞等需求，也將成為下一步智能制造發展的重要技術。

此外，除了“跨”，還有“遠”。遠距成為企業在疫情期間的生存關鍵，隨著業界認為黑天鵝未來仍將上演，此兩大轉型關鍵勢必也將成定數，在未來與全球制造業緊密連結。