Re: [問卦] 工業3.0跟4.0差別在哪?已回收
關於工業4.0的議題
小的想在此依淺見說明一下
關於工業x.0
所有的工業化進程 無非跟《效率》二字有關
理論和前面幾位大大相去不遠
但很多人都有疑問，當人類的工作大量被機器取代時，人類不會失業嗎？
我想澄清一下：並不會
原因是，自動化的關鍵是sensor的佈建，佈建的位置最清楚的，絕對不是（工程師）或（
空降的主管），絕對是現場作業的技術人員，對於建設初期，初始參數的設定、工程細節
、以及後續設備維護、參數修正也絕對是現場人員最為清楚，這一切都需要仰賴這些基層
勞工，那試問自動化會帶來失業嗎？
自動化一定會帶來人力上的過剩，有人一定會說：那還不是要裁員！
結果不一定如此，舉個例：在下的公司對於人員的訓練相當重視，對於多餘的人力，會給
予職務上的輪調，或是賦予專案提供基層員工參與，因為他們最懂製程，在製作專案的期
間與工程師相互討論，讓高階了解現場作業、讓現場學會發現問題及分析問題的能力，教
學相長下無形間提高了現場人員的職能讓他們向上提升，試問這樣人才的運用、培育會因
為自動化而造成人員失業嗎？
4.0智慧化
許多人耳裡這是一個虛無飄渺的詞彙，但我覺得它並不這麼遙遠
1. 當sensor佈建時，海量的數據已達人類無法判定分析時，交給電腦這是智慧化的第一
步。
2.當海量數據分析，進入一種常態分佈、規律、循環的時候，就可以依照此一循環讓電腦
自行判斷應當的處置作為，非必要時人類已不需介入。
完成兩階段步驟即達智慧化。
應用：依個人拙見非常之多，但需要先期投入大量資金於監控設備、雲端運算。
舉個例子：交通運輸
試想當所有的路口設置車流監測，由中央行控中心控制交通號誌。前期需要人力介入，se
nsor紀錄時間與車流相關數據，再紀錄人為操作記錄，當若干時間數據形成某種常態分佈
之後，這些數據將成為一大數據，再分析此一數據，電腦將可自行依照車流、時間控制行
車號誌，將號誌轉換效率最佳化，必要時人為介入即可。
再一例：智慧農業
一樣第一步佈置sensor，如：水液位、水質ph、水中含氮鹽類等sensor依據sensor控制水
閘、酸鹼控制、肥料投放時機，長期下來一樣可以累積操作慣性，形成常態分佈，讓電腦
自行判斷；另外還可以整合天氣預報數據，預測溫、溼度、降雨量、日照長短、紫外線強
度，來優化種植參數；也可以定期取樣土壤分析，分析土壤中鹽類變化，調整作物種植週
期，土壤改質......等等舉凡不及備載
以上 淺見提供大家參考
4.0其實沒有那麼遠！
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關於這點，我上面有提到，過剩的人力，可以藉由職務輪調，或是專案等去消化人力，並
不會使人遭到淘汰，。根據六標準差原理，六個標準差的常態分佈佔99.5%，剩下0.5是oo
s那人類的存在就是為了應付這0.5
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你們公司做的應該是優化吧，提出問題》找尋真因〉設計實驗》分析實驗數據〉執行》檢
討〉再執行，這樣反覆優化得出的結果吧，您覺得大幅改善了，應該只是以前的作法沒有
效率，去蕪存菁之後，才有現在的樣貌，我們公司的智慧化也是依循這樣的基礎改建而來
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我說的這些是我老闆交給我的專案...公司對於致力提高場內自動化、智慧化比例相當重
視
，我所在的部門也在持續成長，只問攤提不太客觀；當產業具有前景時，自然會提供資金
，但如何爭取端看我報告寫的多詳盡而已；而且一定能攤提，我們公司產品超貴(1g淨利3
0鎂）又是獨佔市場怎麼不能攤提，這項投資是為了，提高競爭門檻，加大競爭差距，公
司何樂不為
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※ 編輯: JDCarry (101.9.196.231), 11/20/2018 06:37:25
※ 編輯: JDCarry (101.9.196.231), 11/20/2018 06:57:05
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