—— 從人才斷層到錯估投入成本的真實現場
企業自動化非坦途 深陷兩大難題
從工業4.0的概念提出以來，機械手臂與自動化設備應用，已經逐步深入各工業先進國家的製造核心。根據2024年國際機器人聯盟（IFR）統計，全球工業機器人密度即每萬名員工對應的機器人數量已突破150部，顯示機械手臂已從高度自動化的車用與電子產業，擴散至食品、醫療、物流與中小型加工業等新興應用領域。
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳已多次公開強調「AI將重塑製造業」的願景。從表面看來，自動化產業未來一片光明，但在台灣，企業自動化的道路並非坦途，毫無阻礙。即便產業對自動化需求明確，真正落地執行時卻常陷入兩大難題：一是軟實力不足，企業普遍缺乏真正懂技術的人才；二是受硬實力限制，導致投入自動化的成本，往往遠高於業主預期。表面上看似技術逐步到位，實則挑戰重重。
軟實力缺口 不只缺人更缺對的人
「缺工」不只是產線操作員不夠，推動自動化時缺的更是「具自動化與AI跨域整合能力」的人才。當開始推動自動化時，不少企業才真正感受到：光有想導入自動化的意願，還不夠。例如:根據資策會2023年的調查，具備PLC、SCADA、Robot Arm、AI Vision 整合能力的自動化工程師市場，需求缺口超過5,000人，且這個數字每年以兩位數快速成長。
台灣目前面臨的核心問題之一，就是企業不知道要去哪裡找自動化人才；即使有現有員工，也不知怎麼訓練他們接軌AI或智慧製造的技術。這將導致導入計畫卡在半路，不上不下，成效自然不彰。尤其，當自動化涉及AI與包含機器學習、工業網路等視覺辨識系統相關技能時，現有技術人員若無進一步訓練，很容易造成工具買了、設備裝了，但效果就是達不到預期的窘境。
儘管有越來越多年輕人願意投入智慧製造領域，但企業端普遍缺乏有效的選訓育留等人力發展策略。一方面，企業難以確保投資長期訓練的效益，全心寄望「即戰力」；另一方面，從產業最前線觀察，不少中高階工程人員對AI模型的建立與訓練、AI運算流程設計與影像辨識系統的建構，普遍陌生。導致所謂的AI導入，往往只停留在「買了攝影機與手臂」的階段，離真正轉型為由資料驅動的智慧決策體系差距甚遠。
硬實力限制 投資痛整合成本更痛
企業內部推動自動化過程時，經常低估整合的困難度，是另一個值得關切的議題。許多人以為「買了一台機械手臂」就能實現智慧製造。但實際上機械手臂往往只佔整體專案預算的15~30%。真正占大宗的投資，將來自其他周邊設備，如感測器、控制器、邊緣運算設備、EtherCAT, PROFINET等通訊模組、電控配線、機構件客製化。
更重要的是，許多業主雖口口聲聲談AI，卻常忽略或根本沒有編列，關於背後所需的大量軟體平台購置與開發支出的預算。尤其，後續調校、維護與整合開發人員的人力支出等，更需要有長期投資的打算。在智慧工廠架構中，若以「三層控制架構」來理解，自動化系統至少必須整合感知、邏輯與決策三層面。
其中，感知層（Sensors）主要包括2D/3D相機、力覺、溫濕度、壓力、電流等感測器，以負責即時取得機台與環境狀態；邏輯層（Controllers）指PLC、IPC、嵌入式AI模組，用來執行運動控制、狀態判斷、機台調度；將決策結果導入「機械手臂｣執行優化動作；最後，決策層如AI & MES系統，負責進行製程優化、路徑規劃、品質預測、維護預警。以現今對智慧自動化完整工序的期待，要構成有效的智慧製造體系，這三個環節缺一不可。
虛實交錯 產業演進從虛實到實虛
近兩年許多軟體整合公司主推實體到虛擬（Real to Sim）的概念，強調從現場數據回推製程邏輯，屬於製造產業中的「智慧優化階段」。透過機聯網（IIoT）甚至應用Data Lake 建構，企業可收集像平均故障間隔（MTBF）、稼動率（OEE）、能耗與良率等數據，以進一步建構預測性維護（Predictive Maintenance）模型與數位孿生仿真平台。然而這樣的思維，適用對象往往是已有一定自動化程度的中大型製造業，才會開始以及有能力往這些方向發展。
但對多數尚未導入數位化、自動化的中小企業來說，我認為由虛擬到實體 (Sim to Real)反而是更實用的切入點。以模擬軟體，如 Siemens Process Simulate、KUKA.Sim、NVIDIA Isaac Sim等先建構虛擬製程與相關流程，然後再轉換為實體設備的參數與程式碼，這樣可以大幅減少試誤與實驗停工的時間，特別適合客製化與多樣少量的生產型產業。
解方機會 策略資源技術平台上路
目前，主流的Sim to Real解決方案，已從早期支援G-code，逐步拓展到能直接輸出ROS2控制碼，大幅降低「模擬到實作」的轉換成本與延遲，對中小型企業來說，已成為能否跨入自動化的重要轉機與門檻。
也因此政府正積極補強這些缺口，由所屬機構法人推出50條AI試製線。例如：中企署、中衛中心與冷鏈協會合作，從今年7月將陸續開設免費AI與自動化課程，內容包含AI工具應用、智慧感測、3D視覺與機器人實作，並結合參訪機會，加速業界理解與實踐。
對設備已經到位的大型企業來說，像和碩推出的PEGAVERSE平台，正受到關注。該平以NVIDIA Omniverse架構為基礎，結合DeepStream影像分析、多攝影機AI追蹤與5G串流技術，能將工廠運作資訊即時數位化，進行遠端規劃、模擬與協作，對提升人流效率、優化動線與強化現場安全都有顯著幫助。
導入策略 從KUKA案例察看企業
若企業希望從小型單站或單一流程導入自動化，KUKA機械手臂與其模擬軟體KUKA.Sim提供了值得參考的起點。以德國壁爐製造商HASE為例，透過數位孿生與KUKA.Sim的搭配，工程師可在2小時內完成新型壁爐的焊接程式開發，較未使用模擬工具可省下數天時間。模擬工具不僅節省成本與時間，更可大幅降低新產品開發風險。
HASE透過離線模擬與多機器人動作規劃，實現焊接流程的完整優化與前期預測，可以避免因現場實驗產生的產線中斷。模擬資料也成為製圖師與設計部門早期驗證的重要依據，可以加快設計與量產的接軌速度。更重要的是，模擬結果能直接被製程工程師拿來驗證；模擬結果也能同步做為設計與製程驗證的依據，像這樣有助讓開發與製造流程同步進行，可極大化提升整體開發效率與彈性。
光明前景應猶在 落地人機AI協作
總結來看，機械手臂在技術上已相對成熟，挑戰的關鍵不在硬體本身，而在如何讓企業具備正確的認知與完整的整合能力。從人才培育、資金調度到數位工具的導入，每項都攸關專案成敗。自動化不僅是設備的堆疊組合，更需思維與架構的靈活轉變。
展望2025年下半年，政府已多方面推動AI自動化教育與企業補助計畫，並盡量降低門檻、強化AI供應商與需求企業間的合作；產業界也逐漸跳脫「只買機器手臂就能自動化」的迷思，開始建立起整體系統規劃的永續思維。顯然，台灣自動化的挑戰依然存在，但實踐方向已逐漸明確。重要的不是有沒有機器手臂，而是能否真正知道如何讓人類、機械設備與AI「一起做事」。
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