缺工影響：製造業面臨的特殊挑戰

人才結構失衡與招募困境

台灣及全球各國正面臨嚴重的缺工問題，尤其是傳統製造業中影響更甚：新一代年輕人對傳統製造業的興趣日漸減少，導致行業面臨著嚴重的人才結構失衡和老年化問題。這種人才斷層不僅影響當前的生產，更威脅到企業的長遠發展和技術傳承。

在一般大眾的印象中，製造業往往被認為是一個較為費體力、工作環境較為髒亂且存在安全風險的行業。這些負面印象嚴重影了求職者的入職意願，使得製造業在人才市場上處於相對不利的競爭位置。

這種招募困境進一步加劇了人才結構的問題：隨著經驗豐富的老員工陸續退休，而新鮮血液又難以補充，企業面臨著技術傳承中斷的風險。這不僅會影響生產效率和產品品質，嚴重的話更會間接影響企業的長期競爭力和創新能力。

面對日益嚴峻的缺工困境，企業主以及員工都必須比以往更積極利用科技幫助自己：員工需要知道如何借用科技來提升工作效率和自我價值，企業主則是以最低成本、勞動力來提升整體產能，進而創造勞雙方的雙贏局面。

從缺工危機到科技優勢:企業轉型的關鍵一步

在現在全球市場競爭越來越激烈的情況下，企業必須擺脫舊有的工作模式，開始引入新技術。電電公會副秘書長宋雯霈指出，企業現在需要利用「物聯網、大數據、雲端運算和人工智慧」等高科技，將每個生產環節變得更智慧、更客製化，這樣才能迅速滿足客戶需求，保持競爭優勢。

在智慧製造的過程中，企業仰賴大量的感測器和訊息傳輸，因此，穩定且高效率的工業通訊網路變得至關重要。像是利用導入5G專網與Edge AI技術，SMT整體設備效率預計可提升30%。這樣不僅能提升企業在市場中的競爭力，也能在人才短缺的環境中找到出路。

物聯網與邊緣運算：技術簡介與應用

那麼，什麼是物聯網（IoT）和邊緣運算呢？簡單來說，物聯網（IoT）是讓各種裝置互聯互通並共享數據的技術。舉例來說，智慧手錶可以與手機連接，即時傳輸使用者的心率數據，一旦出現異常，系統可以立即發出提醒。

而邊緣運算是一種拉近資料產生、處理、分析與儲存距離的技術，能夠實現幾乎即時的分析和快速回應。隨著科技的進步，許多公司開始將資料儲存和運算集中於雲端，整合各項作業。

隨著邊緣裝置的普及，如智慧攝影機、行動銷售點自助服務機、醫療感測器、工業電腦與閘道等物聯網（IoT）設備的應用越來越廣泛，資料量呈現出爆炸性的增長。有研究預估，到2025年，75%的資料將在中央資料中心以外的位置產生，而目前絕大多數資料仍集中於中央資料中心進行處理。這種技術的革新，正推動著從雲端到即時行動的轉變，成為企業在競爭中保持優勢的關鍵。

AI驅動的產能提升

以企業的角度來說，AI技術的應用可以做到以下幾點：

1.預測性維護：AI算法可以分析設備運行數據，預測可能的故障，從而優化維護計劃，減少設備停機時間。

2.智慧排程：AI可以根據訂單、原材料供應、人力資源等多維度因素，生成最優化的生產排程，提高資源利用率。

3.品質控制：AOI的應用可以實現更精確、高效的產品檢測，減少人為錯誤，提高產品良率。

4.供應鏈優化：AI可以分析歷史數據和市場趨勢，優化庫存管理和供應商選擇，降低成本，提高供應鏈效率。

5.客戶需求預測：通過機器學習算法分析市場數據，企業可以更準確地預測客戶需求，優化生產計劃。

6.能源管理：AI可以即時監控和調整工廠能源使用，降低能耗，提高生產效率。

以上幾點都意味著，企業需要建立人機協作的新模式：重新設計工作流程，讓「人」專注於需要創造力和更有價值的任務，將重複性工作交給AI和自動化系統。不僅如此，還要利用AI提供的洞察來實現數據驅動決策的目標。

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人才vs科技的平衡藝術

物聯網、邊緣運算和AI的融合正在掀起一場技術革命，為企業帶來應對人才短缺的新思路，同時也為各行各業開啟了新的可能性。從工廠產線到醫院病房，從商場櫃檯到城市街道，智慧化的浪潮正悄然改變著我們的生活和工作方式。

不過，我們也不能把這些新技術當成萬靈丹。再厲害的AI也需要有「人」的頭腦來駕馭，所以企業在追逐技術的同時，別忘了投資於人才培養和企業文化建設。畢竟，未來的贏家不僅是技術領先，更要在人才戰略上獨具慧眼。

隨著AI技術突飛猛進，物聯網和邊緣運算的應用場景肯定會越來越多樣化，企業需要「知己知彼」，清楚認識自身問題並積極尋求新的方法來應對，像偵探一樣洞察新技術帶來的商機，但同時也要精打細算，權衡實施成本和潛在風險，只有在技術創新和人才戰略中找到完美平衡，企業才能站穩腳步，放眼未來。

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參考資料：什麼是邊緣運算？