在 2020 年 8 月中華亞太智慧物聯發展協會第一次年度研討會【AIoT 數位轉型第一步 - 製造業如何從 0 到 1】之後，我就開始跟協會的幹部們籌劃下一次大會，而過程中想到可以幫助中小企業數位轉型的方法，就是製定一張智慧製造全景圖，讓中小企業可以按圖查到自己想做數位轉型時，可以合作的廠商。
這樣的全景圖必須有對應的分類架構，而談到製造自動化常用的架構，國際自動化協會 ISA-95 與 IEC/ISO 62264 定義了「企業與控制系統整合架構」。這也是業界常常拿來應用的架構。
最近發現在歐盟已在 2021 年七月提出「碳邊境調整機制」，對高碳排產品輸歐得課碳關稅，第一波包含肥料、電力、水泥、鋁以及鋼鐵。中小製造企業面對 ESG 需求以及減碳現實，原物料被課碳關稅必然會轉嫁到成本上，這些都會造成中小企業成本上升。加上金管會為了對應此「碳邊境調整機制」，決定從 1/13 起，宣布「上市櫃永續發展路線圖」，從 2023 到 2029 年，採四大階段來達到全體上市櫃公司做「碳排查」。在此壓力下，還沒開始數位轉型之企業迫切需要開始數位轉型三階段之數位優化：裝上感測器以盤點能源使用。短期為減少衝擊及最佳化電力消耗，長期為公司減碳需求，以及因應公司數位轉型需求。故在 2022/1/12 中華亞太智慧物聯發展協會第二次大會【AIoT 數位轉型產業 AI 化實務】，我發表了這份「台灣智慧製造產業全景圖 2022」，以方便中小企業找到自己數位轉型可以滿足需求的合作廠商。
而這份全景圖的廠商名單資料來源是基於經濟部工業局核可技術服務能量輔導廠商名單、2020 年台灣產業地圖內容、2021 年底台灣自動化與自動機器人展參展廠商名單，再針對薄弱處補進了其他來源以強化。
以下就各個 Level 為什麼挑選這些類別來說明：
Level 1 是「感測與資料收集」，分成真正在底層作業具備感測器的「工具機」、「工業機器人」，以及「AGV（自動導引車）」三個類別。
Level 2 是「設備與流程控制」，這個部分最主要強調的是機器設備透過聯網獲取數據，並且可以利用數據達到設備的預測性保養維護，不會等到機器壞掉才去保養。故這個部分也就對應到「生產設備聯網與資料獲取」，以及「設備故障預測、預測性維護」。
Level 3 是「製造操作管理」，工業 4.0 就是要讓工廠使用人工智慧來做生產自動化，甚至檢測自動化，對應到「工廠自動化系統」（如 CIM 電腦整合製造，以及 MES 製造執行系統），「工程 / 製造資料分析系統」（重點是使用得到的數據來做分析，這個部分很多廠商使用 AI 機器學習），以及「品質檢測、疵檢瑕測 」（例如使用 AOI 自動光學檢測或其他檢測方式）。
Level 4 是「商業系統」，這個部分已經不只是工廠產線，而是以公司的系統觀來看所有系統：從訂單來看生產排程，就會對應到「生產排程自動化」（如 APS 先進規劃與排程系統）；而做好生產等商業活動，更需要處理工廠設備等資源管理，也就是對應「全面資源管理」（如 OEE 整體設備稼動率）；而為了做好排程要將供應鏈管理好，物料才能順利且有效率地進入工廠內，這對應到「協同供應鏈管理」(如 SCM 供應鏈管理)；以及為了順利生產，要確認倉庫庫存，管理良好才能讓生產順暢，這對應到「倉儲庫存管理自動化」(如 WMS 倉儲管理系統)。
Level 5 是「治理與規劃系統」，講到規劃系統，大家想到的會是 ERP 企業資源規劃，故對應到「企業資源整合」；而強化跟客戶的關係，並由瞭解客戶而能夠預測市場，這對應到「客戶管理與市場預測自動化」(如 CRM 客戶關係管理)，而更進一步從獲取到的營運與商業數據中思考，可以做到「市場預測與商業分析」(如 BI 商業智慧)；製造好的產品上市後，更要做好「產品生命週期管理」（PLM，Product Lifecycle Management)。
這樣的分類方式也是電子時報過去兩年報告「DIGITIMES 2020 年台灣製造業智慧化調查：發現與建議」以及「DIGITIMES 智慧製造大調查 2021」使用的方式：電子時報依此架構及類別訪談國內製造業廠商，統計得知廠商在智慧製造上各類別的進展，而大家也可以從電子時報的調研報告中了解台灣在這方面相關的進度。
製造業的數位轉型的進展在新冠肺炎疫情中加速，而歐盟在 2026 年 1 月 1 日開始課徵碳關稅，世界各國強調低碳經濟，這讓數位優化的需求加強，希望此「智慧製造產業全景圖 2022」能夠協助中小企業早日數位升級，以應付此壓力！