客戶有很多中小型的紡織、機械、食品、螺絲、塑膠等業者,生產線主要仍仰賴工程師在現場操作、監控或維護,不但效率較差,也無法收集分析生產數據,並藉此提高良率與產能,甚至更進一步,做到小量多樣的客製化生產。當然,也就越來越沒有競爭力。
工作殺手阿凱的告白
我是智慧製造設備業者工程師,負責輔導客戶導入智慧生產線;不瞞你說,這陣子,我每次接到公司要求去新客戶的工廠駐點,都得花一番工夫心理建設。這一年多來,我是真的被罵到怕了!那些在生產線負責照顧機台的工程師,一看到我就像看到仇人一樣,有些甚至還會對我飆罵髒話……。但我不怪他們,畢竟,我的出現,代表他們之中有些人要失業了!
客戶有很多中小型的紡織、機械、食品、螺絲、塑膠等業者,生產線主要仍仰賴工程師在現場操作、監控或維護,不但效率較差,也無法收集分析生產數據,並藉此提高良率與產能,甚至更進一步,做到小量多樣的客製化生產。當然,也就越來越沒有競爭力。
這些工程師,大多做了三十幾年甚至一輩子,突然要他們面對智慧製造轉型升級,衝擊自然不小。其實,每個產業的製造都有它的「眉角」,懂AI的人,不見得會瞭解這些細節,反而產業從業員去學習如何應用AI,相對較容易。
我在現場,也看到兩種截然不同的態度。有人積極瞭解學習新系統與技術;但也有人選擇逃避、謾罵,不願面對。你想,若未來智慧產線只需要一半的人,公司會留下誰?
我原本也是個只懂傳統設備製程的工程師,二年前,看到人工智慧在製造上的應用越來越成熟,決定減薪跳槽到跨國企業從頭學習,剛進公司時,就被安排上了一堆關於數據收集分析、軟硬系統整合、機械深度學習等AI相關課程。
老實說,我們非商科背景,沒學過統計,剛開始的確有些吃力,只能告訴自己,非懂不可。公司很多年長的工程師,也很積極。站在產業第一線,我們都知道,AI淘汰賽已經開始。