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。
