講師介紹

鼎新數智 IoT 事業部 副總經理 曹永誠（Frank）現任鼎新數智 IoT 事業部副總經理，長期深耕智慧製造、機聯網與工廠自動化領域，擁有豐富的兩岸與東南亞工廠實戰經驗。曾協助多家電子、金屬加工、生技等製造業客戶導入機台聯網、設備健康管理、戰情看板與物流自動化方案，專長於以 IT+OT 數據整合、OEE 優化與精實管理，協助企業在缺工、3K 工作難招、人力素質不一與供應鏈尚未完備的情況下，透過數位化與自動化達成「少人化、去瓶頸、看得見效益」的智慧工廠升級。

新南向不再只是「便宜人力」：為什麼還要談自動化？

提到南向，大多數人第一個聯想到的，仍然是「人力便宜」。但曹永誠點出，這一波新南向，條件已經完全不同！

人力成本在東南亞持續墊高，資訊流通之後，3K（骯髒、危險、辛苦）工作沒有人願意做，就算開出更高薪資也未必招得到人；加上部分區域的供應鏈尚未完備、員工素質與穩定度仍在建立中，「只靠人撐起產能」風險愈來愈大。

同時，全球市場的規則也在改變： 產品生命週期變短、少量多樣成為常態，客戶喜新厭舊、訂單變動頻繁。企業必須用更快的節奏完成換線、新品導入與品質穩定，才能在競爭中存活。在這樣的背景下，自動化不再是可有可無的「加分題」，而是與新南向綁在一起的「必要題」。

但他也提醒：

自動化必須有新的思維，不是用舊觀念把機器搬到新工廠。

要真正在海外做到彎道超車，第一步不是買設備，而是 重新開機，檢查自己的數據基礎是否可靠。

自動化之前，先讓數據變真：從紙本 + 經驗走向數位化

曹永誠分享一段令他印象深刻的經歷：早年某位同事隨公司南向到越南設廠，負責生產管理。台灣總部每個月都會調整 KPI 指標，要求越南工廠持續改善。

同事一開始很認真思考改善措施，結果發現：當地廠長對新的 KPI 似乎毫不緊張，也沒有做什麼變革；到了月底，卻每次都能準時「達標」。

原因只有一句話：

「老闆要什麼數字，工廠就給什麼數字。」

如果數字不能反映真實現場狀況，那所有基於數字做出的管理決策，都只是「看起來很漂亮」。因此，他強調 第一步是數位化——不是為了形式，而是為了讓數字變得真實、可追溯。

2-1 IT 端：把紙本流程收進系統

在多數工廠，訂單、工單、製令、點檢表、檢驗報告、材料領退料單等，仍高度依賴紙本與個人經驗。這帶來幾個常見問題：

• 資料分散在紙堆與個人筆記本
• 同一件事有多個版本，查無定論
• 盤點與追查耗時，難以即時反應

透過電子化、無紙化，將這些資訊統一放入系統，可建立起 資訊流的基本骨架，讓後續分析、追蹤與稽核有據可循。

2-2 OT 端：讓機器與感測器說話

然而，只有 IT 還不夠。真正決定產能與品質的，是現場機台與設備的狀態。

在不少工廠，磅秤仍是指針式、量測靠人工抄寫。數字模糊、字跡不清、標籤重貼，常常讓人無法確定哪一筆才是正確資料。這樣的資訊，無法真正拿來算耗損、推估效率，也無法做良率分析。

因此，他提出 OT 端的數位化方向：

• 透過 機聯網（IIoT） 讓機台說話，收集機況、產量、模次、停機原因、製程設定與實際值。
• 透過 物聯網（IoT） 讓感測器說話，取得溫度、壓力、震動、電力等工業數據。
• 將瓶頸機台、非瓶頸機台、周邊設備（模溫機、排屑機、烘料機、空壓機、冰水機等）納入監控。

同時還要收集品質數據：無論是 AOI 自動檢測、量測儀器紀錄，或是人工檢驗結果，都是生產機台的「成果」。

生產機台是「因」，品質數據是「果」；要改善，就必須把因果關係整合起來。

2-3 IT + OT：看懂「機台的一天」

當訂單／工單／製令等 IT 資訊，與機台／感測器／品質數據等 OT 資訊整合後，就能描繪出完整的「機台的一天」：從開機、派工、領模具治具、調機、試產、首件檢驗、量產，到上料、補料、卡料處理、下料、清潔、保養，每一段時間與狀態都有數據紀錄。

這樣企業便能真正「看透」機台—— 知道它何時在生產、何時待機、為何停機、停在什麼原因、影響了多少產量。

在此基礎上，再談 OEE（Overall Equipment Effectiveness，設備綜合效率）才有意義。國際標杆可達 85%，但許多工廠連自己實際 OEE 都說不準，原因就是缺少可信的底層數據。

用即時通報取代事後檢討：設備健康管理與戰情看板

許多工廠的改善會議，都集中在月底、季末或年終：拿著報表分析、比對數字、責問原因。

但曹永誠直言：

「與其事後檢討數據、追查根因，不如即時通知、立刻處理。」

當機台發生異常停機、產能掉落、良率異常時，若系統能透過手機 APP、平板或電子看板即時推送通知，相關人員便可以立刻到現場處理，避免損失擴大；若沒有處理，主管也會同步看到，形成自然的壓力與追蹤機制。

同樣地，點檢、巡檢、保養與維修也需要數位化：傳統紙本勾選，很難確認是否真的執行；透過行動裝置拍照上傳、即時填寫數據，系統可以依周期主動提醒，並追蹤是否完成，有助於提升機台妥善率。

他分享一個生技產線案例：

僅僅透過爐管機聯網，加上點檢與巡檢移動化、戰情看板與 APP 即時通報，短短一個月內，產線稼動率提升 10%，生產效率提升 75%，每年實質成本降低超過百萬元，連業主都驚訝於數位化帶來的效果。

這個案例凸顯一件事： 很多時候提升 OEE，不是靠更大的機台，而是靠更即時的訊息與更透明的現場。

從資訊流智慧化走向物流自動化：眼、手、腳一起進化

在數據基礎穩固之後，自動化才真正登場。曹永誠把工廠自動化比喻成人的「眼、手、腳」：

• 自動眼：以機聯網取代人工抄表，使用視覺 AOI 進行瑕疵檢測，搭配 AI 演算法提升判讀準確度。
• 自動手：使用機器手臂進行取放、上下料、包裝、焊接、塗膠、研磨、加工等，減少繁重或高風險作業。
• 自動腳：透過輸送帶、AGV／無人搬運車、自動倉儲系統進行搬運、疊棧與出貨，減少等待與多餘移動。

鼎新與合作夥伴凱優科技共同提供多種自動化方案，從鎖螺絲、包裝線、自動配料，到智慧倉儲，都在實務現場落地：

• 自動鎖螺絲讓扭力、順序與記錄都有據可查，符合汽車與航太產業嚴格要求。
• 全自動包裝線避免漏放文件或物料，減少國際退貨與人工全檢的巨大成本。
• 自動配料與智慧倉儲確保供料即時與先進先出，降低呆料與過期風險。

但他也再三強調：自動化不是目的，而是手段。

自動化新思維：別為自動化而自動化

在談自動化之前，他提出三個前提：企業存在的目的，是 合法、持續、獲利；自動化投資也必須回到這三點。

許多自動化方案預設「人全部被取代」，卻沒有深究管理議題與瓶頸位置，只看到「缺工」或「品質不穩」，就想用全自動取代整條產線，往往造成高成本、長回收期，甚至干擾既有運作。

曹永誠提醒幾個需要先釐清的問題：

• 真的是「全部」缺工，還是特定 3K 工位缺工？
• 品質問題發生在每一道製程，還是特定關鍵站點？
• 產量瓶頸出在哪一段？是加工本身，還是上料／補料／搬運？
• 耗損與良率問題，真正的根因是人、機、料、法、環還是測試方式？

在許多實際案例中，混合人工與自動反而更具效率：某工作站有六台機器，過去配置四位作業員。經分析後發現，前兩個工位又重又熱又危險，是典型 3K；後兩個工位環境較佳、負荷較輕，較容易留人。

如果追求「無人化」，可能需要兩台機器手臂取代四個人，投資成本高、回收期長； 但若改採「一台機器手臂 + 一至兩位員工」，只聚焦取代前端 3K 工位，便能節省大部分人力，同時保留後端彈性，投資效益反而更好。

他指出：

最有效率的工廠，通常不是全自動或全人工，而是「善用人，也善用機器」的混合模式。

此外，在評估投資報酬率（ROI）時，不能只看「省下幾個人」，還要把 去瓶頸後帶來的產能提升、交期縮短、管理效益與品質穩定度 一起算進去，才是真正的整體效益。

別輸在起跑點：新南向建廠就要想好能管、碳管與倉儲設計

在海峽兩岸營運多年的工廠，往往背負舊有配電與動線的包袱，要再導入能管、碳管與智慧倉儲時，常常得付出高昂的「重整成本」，而新南向建廠，則是難得的「白紙機會」。

6-1 電力與碳足跡：從單線圖就要想清楚

未來碳足跡與碳盤查勢必成為國際標準要求。很多舊工廠配電箱一層又一層，主機與周邊各自拉線，久而久之要追溯哪條線屬於哪條產線、哪個設備，難度極高。

若在新廠階段就依照產線區域、設備類型與碳排計算需求規劃配電架構並安裝可通訊電錶，日後在做能耗分析與碳足跡盤查時，就能大量節省改造成本。

6-2 倉儲與動線：避免把新廠做成「大倉庫」

從產業調查來看，產品真正用於加工製造的時間往往不到 5%，其餘 95% 都耗在儲存、等待與搬運。若倉儲在一開始沒有規劃好，常見的狀況包括：

• 堆高機在狹窄通道來回穿梭，動線交錯
• 物料散放多樓層、多角落，找料耗時
• 未落實先進先出，導致過期報廢
• 找不到料而重複採購，年終盤點出大量呆料

相較之下，如果在建廠階段就以 高度、走道寬度、貨架配置與自動倉儲可能性 為前提規劃倉儲空間，並思考未來是否要導入 AGV、自動倉或視覺導引，就能大幅降低日後調整的成本。

在東南亞彎道超車，要先看得清、再做得對

對準備或正在東南亞設廠的企業而言，「要不要自動化？」不再是唯一問題，真正的關鍵是：

• 數據是否真實、即時、可被追溯？
• IT 與 OT 是否整合成一套可理解因果關係的管理語言？
• 自動化標的是不是選對了位置、找對了瓶頸？
• 新廠規劃時，有沒有把未來的能管、碳管與倉儲自動化一起考慮？

在曹永誠的觀點中，自動化不是炫技，而是一種 以數據為基礎、以效率與效益為導向的長期策略。

南向建廠本來就是一場長跑，若能在起點就把數位化、自動化與管理制度綁在一起設計，企業就有機會在東南亞市場真正做到「一邊南向、一邊自動化」，穩穩地完成彎道超車。

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