台商和台廠能在全球供應鏈裡，占有很重要的地位，其中的優勢之一，是台灣有很強的彈性製造，以及供應鏈管理的能力。這些因應產業變化的動態調適，和資源運籌的核心能耐，得力於台灣早期，高等教育和技職教育的普及，以及國際分工的定位，提供人才做中學的群聚效應，當工廠邁向智能化時，應該整合加進系統，成為台灣製造軟實力的一部分。
產業需要懂技術和管理的領軍人才
愈來愈多工作機會，已因自動化智能化而消失，弱勢族群更不容易找到工作，加大貧富差距和社會不安，年輕人也失去逐步歷練的機會，增加接棒的難度。人工智慧、大數據、工業4.0 正在顛覆各行各業，教育體系和人才培育模式，是不是也必須跟著翻轉？
台灣懂資訊與通訊科技的人很多、懂機械的人也很多，許多老闆對新科技相關的語彙，也都朗朗上口。然而，智慧製造也需要，懂硬體技術和分析工具的跨領域通才，需要更多能應用在不同產業領域的大數據分析和人工智慧專家。
技術不是重點，教育才是
工廠智慧化，人的分析判斷和決策角色會更重要。德國工業4.0 戰略的八個工作項目當中，其中只有三個在講技術，其他五個都在講教育的改變。如果教育跟不上，沒有人才，一切都是白搭。相關部會應該從人力資本優化和國家人力資源管理出發，發展類似PDCCCR 的整合架構，規劃環環相扣的決策，並和學校、企業界密切合作，探討哪一些職能必須跨領域、甚至跨產業，然後區分出哪些職能，先由企業的內部訓練支應；哪些跨領域技能該趕快導入學校教育體制，長期打基礎。
過去，台灣教育體系培養的人才，曾是台灣製造業快速起飛的動力，面對這波來勢洶洶的工業4.0 革命，更是台灣產業轉型升級的當務之急。現階段，在現有的資源裡，如何進行體制內的小革命，拉近產學的落差，其實是個別企業和個別學者自己就可以做的事，怎麼做？
企業數位轉型需要什麼樣的人才？
工業4.0 即將帶來的改變和衝擊，不僅限於製造業，而是任何行業，皆無所遁逃。必須從營運決策、組織架構、人才、設計、生產到服務，整個產業生態系統和商業模式，需要進行換腦、換心、換臉的大手術。
若是智慧製造用無人工廠或「關燈率」當指標，顯得過度簡化這個概念，其實，真正的判斷依據，是建立擁有數位大腦的智慧型製造系統。換言之，夠不夠智慧，差別在於有沒有辦法做「決策」。
＊作者簡禎富為國立清華大學工業工程暨電機工程雙學位學士，威斯康辛大學麥迪遜分校決策科學與作業研究博士、加州大學柏克萊分校傅爾布萊特學者；現為清華講座教授暨美光講座教授，科技部人工智慧製造系統研究中心主任、工業工程與管理學門召集人。著有《決策分析與管理》、《資料挖礦與大數據分析》，本文摘自簡禎富新作《工業3.5》。
