※ 引述《sevenzgod (7z)》之銘言：
: 其實郭董裁員勢必變成趨勢
: 未來結合工業4,0 大搞關燈工廠
: 作業員通通變成機器人
: 誰還要人力
: 人力麻煩動作又沒機器人快
: 我本身是唸相關科系
: 在算題目人機工作時間都是人類在那邊拖
: 實際通通機器的時候快超多
你有沒有想過機械手程式是誰編寫的？
產品前段來料會不會有變異性？
運行過程中，故障誰來排除？
用機械來處理機械的異常？
說的簡單...
寫程式的都知道 邏輯問題有多難搞。
人力比機械多了數倍的變通性，
機械很快沒錯，但是保養跟異常攔截，
你沒做好就是生產一堆不良品，
你以為公司開放給大家參觀的情況就是真的現況？！
科技廠機台校正到這麼準確都要請一堆技術員了，
傳廠，我先不談機台間的校正跟水平問題。
現場環境有幾個能做到定溫定濕？
的確，智慧製造可以“節省人力”！
不過是：
節省花大錢養一堆工程師的人力，
然後改請一堆22K一直做故障排除。
最好用的還是外籍，
因為耐操又不會跟你爭取福利。
現階段的自動化水準，以股東/管理者的智商，
談智慧製造根本就只是願景、白日夢而已。
機台有的操不到3年就快掛了，
設計者對該機台使用的製造領域還不見得熟悉，
都請專業團隊來設計了還不一定成功，
搞到又要加一堆有的沒的senser/掛件，
然後做完又一堆東西都當作knowhow死鎖不給你看。
老實說，
如果你是走專業領域再跨智慧製造的，
用科學研究跟分析跟模擬來確實解決問題，那我尊敬你。
最討厭那種，從管科甚至商科出來的，
只會看數據，連個生產過程都不懂。
拜託，先到現場走一走，
了解一下生產過程中，產品的應力/應變...等的材料性質。
再來跟我說數據好嗎？！
要求不高，電機/機械/材料/自動控制。
這4大領域至少摸過兩類，
而且願意到工廠環境蹲的。
我覺得才有做智慧製造的本事。
但是這種人，有幾個願意來傳廠跟你蹲？！
智慧製造...還有很長的一段路要走。
先把各領域的專業人才培養起來，
一邊做一邊改進，
不要整天只會做那種理想化的夢比較實際。