“今年以来，向我们询问智慧产线的企业变多了，尤其是在台湾设置示范产线，成功后再复制到东南亚去的需求。”工研院智慧机械科技中心副组长彭达仁观察到，去年以前，智慧产线的需求多半来自升级台湾的既有产线，今年转为在台湾设示范产线，再复制到东南亚，这种转变和贸易战导致的生产基地移动有关。
至于今年有没有台商要去中国呢？彭达仁停顿了 2 秒钟，“嗯，今年完全没有接到要去中国设产线的案子。”的确，这种时候谁要去中国呢？
示范产线 擦亮台湾制造招牌
工研院在台中精密机械园区内，耗资 4 亿元设有 1 条智慧制造示范产线，2018 年 12 月才完工，使用的精密机械、系统整合、机械手臂、自动控制产品，全部都是来自台湾企业。一方面示范给各产业看，智慧机械有哪些运用，提供业者打样；同时也开放国内外客户参观，展现台湾的制造实力。
这波台商回流的热潮，也加持智慧制造的需求。例如，已经成立 35 年、国内第一大飞轮健身车厂期美科技，原本在中国生产跑步机、飞轮，因应美中贸易战，去年底就结束中国厂，回台投资新厂，预计今年营收将倍数成长，达到 44 亿元。新产线如果顺利运行，也可以复制到东南亚，毕竟管机器比管人单纯多了。
然而，期美更长远的企图心不止于成长 1 倍，公司最近和工研院签约，将在台南打造首座健身器材的智慧数位工厂。新厂占地 3,000 坪，将引进智慧制造管理系统、弹性模组化生产线、自动仓储系统、无人搬运车、智慧监控系统等技术，预估 3~4 年完成全厂建厂，营业额估计可达 150 亿元规模。
台湾的人力、土地成本都远高于东南亚，一定是要做高附加价值的产线，除了前述的示范产线，是为了复制到东南亚；还有一些“对成本不敏感”、“对安全很敏感”的产业，会直接在台湾落地生产。
今年 6 月，半导体设备厂、美商应用材料，启用花 30 亿元建造的南科新厂，包括副总统陈建仁、AIT（美国在台协会）处长郦英杰都受邀出席。郦英杰指出，企业投资台湾，知识产权是安全的、营业秘密受到保护，美国主要科技大厂都在大力加码投资台湾。
微软、亚马逊领军 瞄准云端服务
应材是半导体设备龙头，除了设备，还会提供耗材，业界人士表示，应材来设厂，会带来零件、耗材的订单；但应材在意的不是成本，而是信赖，“至少不会设厂没多久，就发现别人也做一样的东西”。
只不过，台湾是自由经济，国家力量不像中国那么强势，能提供一条龙的服务；在台湾，建厂、投产都需要时间，业绩发酵还要等一段时间，但是对半导体设备及耗材绝对有带动的效果。
工研院的智慧制造，除了半导体业，另一个大客户是航太，航太也是高度要求精密、安全的产业，汉翔接波音、空巴订单，能够母鸡带小鸡，带动产业链的智慧产线。而且智慧产线还可让客户随时追踪进度、品质，有助增进顾客关系，是另一项难以量化的优势。
台美再连结的趋势，虽然是今年才真正端上台面，然而，企业的嗅觉远比-更敏锐。微软在 2 年前就来探路，找经济部合作云端服务，瞄准 Paas（platform as a service，平台即服务）商机，没多久亚马逊也来了。因为，亚马逊、微软就是全球云端服务的第一及第二大企业，云端服务已经是他们最赚钱的部门，并不是起家的电商及软件。
为何微软、亚马逊两大市值上兆美元的大企业都看上台湾？彭达仁解释，台湾是制造强国，对于很多产品的制造，都具备场域知识。美国虽然有云端、平台技术，但是要落实到智慧制造，全世界台湾最有优势，而台湾以中小企业居多，不容易直接谈，所以找经济部。
微软、亚马逊都是看上工业物联网的商机，希望提供平台服务，里面需要有一些基本功能、模组，供客户使用，就好像是 Google、Dropbox 都是免费起家，但是供企业客户使用的收费专业版，就会提供很多功能，而工厂需要什么功能，微软、亚马逊不会知道，只有擅长于制造的台商知道，所以要来台湾投资。
洛克威尔 在台启动产学合作
智慧制造在台湾落地的趋势，正从工研院的示范产线、亚马逊和微软和台湾合作建置平台之后，逐渐扩散。全球的工业自动化的龙头企业，来自美国、已有百年历史的洛克威尔（Rockwell），也看上台中。
今年 2 月，洛克威尔和逢甲大学签订合作备忘录（MOU），提供工业 4.0 的智慧制造软、硬件设备及电脑，协助逢甲大学建置“企业联网应用实验室”及展示中心，进行产业合作。洛克威尔台湾区总经理谭世宏表示，产学合作比想像中成功，展示中心也吸引很多企业，今年还要和逢甲在 EMBA 班合开物联网课程。
▲ 洛克威尔台湾区总经理谭世宏说，台湾站在智慧制造的转捩点，好比当年手机要从诺基亚升级到 iPhone。
台湾正站在智慧制造的转捩点，“好像当年诺基亚的手机停留在拼价格的阶段，等到 iPhone 推出来，智能手机完全推翻了诺基亚。”谭世宏用很生动的比喻，说明台湾正站在转型的时机点上，诺基亚好比是传统的制造，如果能够创新，走向智慧的制造，就可以摆脱拼价格的困境，提高附加价值。
制造业智慧化起飞的关键在于，感测科技及大数据分析已经成熟，过去企业自动化，先求机器能动、再来是动得快、动得稳定；现在还要求做到预防性的维护，就是利用感测器收到各种物理化的数据，分析后得到更优化产线的目的，在机器故障前先通知，或者透过 AI（人工智能）预测，让生产更有效率。简单的说，就是加入 AI 的产线。
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