智慧製造概念始於1950年的「圖靈測試」(Turing Test)及1955由約翰．麥卡錫等人發起的「達特矛斯人工智慧研究計劃」(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)，搭配近年來演算法、大數據與強大的硬體運算能力的技術突破，開啟了人工智慧的長足發展，智慧製造也成為製造業全面提昇競爭力的唯一途徑！

　　然而所有的產官學界專家面對工業4.0及智慧製造的趨勢時，都認為人力資源的培育與發展，是成敗的關鍵，因此台灣的製造業，不論企業規模大小，如果要維持與世界接軌及長期打造全方位智能製造的優勢，人才議題是不容忽視的重大議題！

智慧製造的嚴峻挑戰
　　根據「連網對競爭力的影響」(The impact of Connectedness on Competitiveness)的調查報告顯示有41%的高階主管認為未來3年工業互聯網，將對產業發展有重大影響，然而卻只有7%的企業大致做好相關的準備；安全疑慮、成本因素及投入智慧製造的技術與管理障礙、人才短缺等等問題，都是讓企業裹足不前的原因！

　　台灣中小企業在導入智慧製造的過程中，將會遇到機台設備資訊蒐集的問題，也會面臨不同通訊協定無法互動的因難，工廠環境、網路效能、精準感測、判讀技術等投資，更可能造成成本的上揚，因此，企業必須審慎評估，並且設定導入的時程與階段化目標。

　　智慧製造絕對是一場成長蛻變的企業變革，但是，面對全球的製造轉型，為了長期的經營優勢及與消費行為快速接軌的目標，這是一個挑戰嚴峻，卻不容逃避的道路！

　　許多中小企業，對於人工智慧及智慧製造的觀念，尚停留在自動化升級的思維，其實智慧製造是一個攸關生產製造脫胎換骨的重大工程，所涉及的層面與技術十分多元，對於中小企業而言，絕不是簡單的自動化作業就可以克盡全功，尤其在導入智慧化的過程中，必須「穿著衣服，改衣服」，更是一項艱鉅的挑戰，企業主如果不能建立長期競爭力的遠見與認知，就很難啟動改變的樞紐！

人工智慧與製造的融合
　　2017年5月27日中國棋王柯潔與AlphaGo對奕，結果三戰皆墨，柯潔面對沒有情感波動、沒有缺陷的強大對手，「與AlphaGo間存在巨大差距、一輩子都無法超越它」是柯潔的結論；人工智慧的高度發展，擬人的思維及犯錯改正的學習進化模式，賦予了智慧製造的自主決策基因；人工智慧必須建立在多項跨領域的知識與技術基礎之上，同時也結合消費者需求及量身訂做的商業趨勢，這都是傳統製造「先生產、後銷售」所無法跨越的瓶頸；以往設計、製造、銷售、服務的分段式機制，已經在人工智慧整合的技術中融為一體；而這個繁複的改造工程，將結合資料數位化、資訊系統的及時分析與判讀、多元智慧的決策，同時也將融合感測裝置、演算法、大數據、互聯網、影音辨識、工業通訊、雲端技術、硬體運算等等的先進科技與軟體的結合，才能完成。

人力資源是智慧製造的急先鋒
　　硬體經濟的時代結束了，「軟體領導硬體」的趨勢正開啟全新的人類視野，傳統的製造業也正面臨新的競爭態勢；許多人擔心未來的三到五年，機器人除了全面取代體力勞動的藍領工作外，富於學習及除錯能力的人工智慧也將敲響白領工作者的喪鐘，日本軟體銀行的創辦人孫正義在2017年全球行動通訊大會(MWC 2017)表示，未來將開發出智商較人類高出1000倍的電腦系統。

　　傳統人力資源的發展，已不足以應付智慧化生產的趨勢，人力資源正面臨重大的改變，首先要確認企業轉型昇級的明確目標，同時重新盤點及對焦人力資源的方向，2016年底以來，各行各業搶奪大數據、演算法、雲端、感測、行動裝置、AR、VR等技術工程師，就是為企業全面轉型而展開的前哨戰！

　　企業人力資源必須將工程技術人才的網羅及培育，視為最重要的目標，因為這些技術人才是企業搶攻智慧製造的生力軍，藉由大專院校的產學合作、中高端人才的獵才招募及企業內長期的培訓養成，同時也要訂定出具有競爭力的薪酬及留才計劃，才能讓工程科技精英，為組織打造出人機共融的智能製造新紀元！