前一陣子台灣的製造業吹起『工業4.0』的風潮，一時處處聞啼鳥，各家公司都推出所謂最先進的自動化活動。我也因緣際會，有幸參觀了某公司的『工業4.0』活動內容，現在我們公司也在推行Smart Factory的活動，希望藉此能夠提升工廠的生產效率與產品品質。
我參觀的這間工廠介紹了他們如何把生產數據統合、整理成定期『自動展示出來的推移圖』、現場搬運自動化、倉儲系統的資訊與領料作業的自動對比(避免領錯料與自動計算庫存量)、生產線上SOP的自動更新等等很先進的數據整合系統。 同時在10月中旬我到蘇州廠參加活動，BMS的幹部也介紹了我們的Shop Floor系統，告訴我蘇州廠如何把生產線上的raw data轉換成圖表，我也覺得很棒、很有現代感。 看了兩個工廠的所謂『自動化』活動，內心想起了1990年我剛進入台灣飛利浦當製程工程師的時候，一切的管製圖都是手繪的，管制上下限、標準差、Cpk等等統計品管的數據全部都是手工製作，感覺以前好遜，資訊的及時性不如現在。
但是我也開始擔心『自動化的結果是沒有人關心生產線上的即時資訊，一切數據的統計只是為了告訴人家，我們有在蒐集數據』而已。
1990年代，電腦軟體還沒有像現在這麼發達，我們必須深入了解管制圖、抽樣計畫、線性迴歸等等統計品管的知識(30年前台灣飛利浦的工程師必須修完半年的統計品管，而且考試80分以上才及格)，才能勝任工程師的工作。所以我們都是自己用很陽春的Excel畫格子，然後把管制圖掛在生產線上，每天一點一點地劃，一張管制圖畫完了，自己計算標準差、中心值、Cpk然後製做下一張的管制圖。
因為所有的管制圖都是工程師手工製作，所以每個人就必須時時刻刻關心生產線上的變化，有任何管制圖定義的異常情況，都必須要趕快找原因、下對策，不可能發生沒有人看管制圖的情形。我問起現在的工程師「你有每天在看管制圖或趨勢圖嗎?」得到的答案幾乎沒有人這麼做。這就是我擔心的情形，數據蒐集電腦化之後，因為很方便，到處都是管制圖(隱藏在電腦裡面)，反而沒有人在看了。
另一種隱憂是『設備自動化』後，因為設備不會思考，所以生產出一堆不良品，經過人員檢驗產品後，才發現已經做出一大堆不良品。我在台灣飛利浦時因為會講日語的關係，帶著日本顧問到處診斷現場的問題，以及提出改善方法，其中一項很重要的就是『設備自働化』(請注意有人字邊的働)。所有的工廠都會因為要節省人力成本，大力推行自動化，唯一的目的就是砍人頭、省成本，這原本是好事一樁，但是因為設備本身沒有檢查的功能，以至於機械化的作業，產品有瑕疵也無法立即發現，製造成龐大的損失。
現在很多公司在推機械手臂取代人力，我就很好奇萬一機械手臂鎖的螺絲繃牙，或者焊接的接點有空焊、假焊時，機械手臂會不會舉手向主管報告?為了減少這種情形發生，我以前接受到的教育訓練是：『機械手臂或測試設備要有sensor，一旦探測到產品加工有瑕疵時，會自動停止，並且發出Alarm』。
再談到『自動搬運機-AGV』，我上次參觀的工廠很自豪的說明因為導入AGV，省了多少人力，我以前的公司也有導入AGV取代人力。然而有些公司雖然導入AGV，但是物料、成品的loading、unloading還是需要人作業，因此產生了AGV在搬運途中，人力並無法減掉，只是站在機台旁邊等AGV來的情形。 我們知道，因為物料離我們太遠，或者產品/半成品暫放區離生產點太遠，才需要搬運。假如我們把layout重新規劃一下，或者利用輸送帶把兩個工作站連結起來，就不需要AGV了。當然工廠廠區大的時候，總是免不了要搬運，但是我認為在導入AGV之前，先檢討layout會比較省錢一些。
要是工廠自動化就稱做『工業4.0』，恐怕跟原來德國推『工業4.0』的主旨有差距，而且我認為工廠不必為了自動化而自動化，先把作業程序精簡、Layout改善，讓加工程序變少、搬運作業取消，就不需要投資大筆金錢做自動化了。何況自動化後，為了維修保養設備，勢必又要投入不少金錢。 記得以前日本顧問經常講一句話『掃除現場的Muri(困難的作業)、Muda(沒有附加價值的作業)、Mura(沒有標準的作業)，工廠的成本就會降低』，我很同意這句話，投入大筆資金購買設備之前，先檢討一下我們的設備是不是已經被利用到極限了，這個態度很重要。
【工業4.0】維基百科敘述如下：
工業4.0（Industry 4.0），或稱第四次工業革命、生產力4.0，是一個德國政府提出的高科技計劃。用來提昇製造業的電腦化、數位化和智慧化。德國機械及製造商協會（VDMA）等設立了「工業4.0平台」；目標與以前不同，不是創造新的工業技術，而是將所有工業相關的技術、銷售與產品體驗統合起來，是建立具有適應性、資源效率和人因工程學的智慧工廠），並在商業流程及價值流程中整合客戶以及商業夥伴。
其技術基礎是智慧整合感控系統及物聯網，最終將能建構出一個有感知意識的新型智慧工業世界，能透過分析各種大數據，直接生成滿足客戶的相關解決方案產品（需求客製化），更可利用電腦預測部分原生狀況，例如天氣預測、公共運輸、市場調查資料等等，及時精準生產或調度現有資源、減少多餘成本與浪費等等（供應端優化），需要注意的是工業只是這個智慧世界的一個部件，需要以「工業如何適應智慧網路下的未來生活」去理解才不會搞混工業的種種概念。
