智能制造（Smart Manufacturing）是近年来的热门议题，想要了解智能制造就要先了解智能制造的背景概念“工业4.0”。过去历史经历过三次的工业革命，从蒸气机引进而开启了机械化时代的工业1.0开始，再到运用电力创造大量生产的工业2.0，以及透过PLC/CNC控制器和机械手臂来提高自动化控制的工业3.0。如今，全球制造产业开始走向结合软硬件与网络的工业4.0时代。
图一：制造业曲线变化
全球制造强国相继推动智能制造政策
智能制造概念伴随着工业4.0一词，最早为2011年Bosch与德国科学院在“汉诺威工业博览会”共同提出。在德国提出工业4.0政策后，许多国家与厂商也相继推出相对应的智能制造政策。诸如美国AMP（Advanced Manufacturing Partnership）计划、日本产业重振计划与中国大陆的中国制造2025计划、韩国智能工厂普及与扩散推动计划等。
目前为止，虽然持续有各式各样产官学研的活动在研究、讨论、推动智能制造或是智能制造的发展，但对于许多业者来说，智能制造仍然是一个模糊且莫衷一是的概念。简而言之，智能制造并无单一、固定的模式或样板，而是各国因应其不同产业结构与未来发展需求而制定。不过之间共通性，就是打破过去既有对制造业的认识与想象，发展出更“智能”的制造模式。
这跟过往熟知的自动化生产有何不同？简单来说，智能制造就是运用基础机械设备，加上信息硬件、软件、系统整合技术与通讯标准，使工厂的生产行为具有感测物联网（IoT）、数据搜集分析（Big Data）、人工智能、虚实系统整合（Cyber-Physical System）且具人机协同作业的特色。以德国智能制造政策“工业4.0”当作范例，便是要将制造业从自动化、大量生产，转为虚实整合，也就是将虚拟互联网应用在实体工厂系统中，并结合数据分析以改变既有制程。
图二：主要国家智能制造推动政策
智能制造席卷不同产业，未来制造将更自主调整、产品更订制化
那么，智能制造会为制造业带来什么样的转变？未来诸如货物、运输、环境、原料、零件、设备、库存、工厂环境、伙伴数据、生产后的产品信息、顾客使用行为等数据，都是被搜集、控管的对象，甚至可以机动性的根据生产状况变更程序、预测且排除故障。未来将可以自主调整上下游供应配送、优化生产环境的资源与能源配置，促成上下游协同与多工厂协调，并实时逆向追踪生产进度与履历，与建立售后顾客评价追踪等服务内容，让产品能够愈来愈贴近顾客需求与进行更订制化的服务。
德国西门子（Siemens）公司的安贝格智能工厂（EWA）便是全球最著名的案例，在工厂生产面积与员工人数，历经20多年不变的情形下，产能竟然可以提升8倍。原因即在于导入工业数据搜集分析机制，整个工厂内所配置的30多亿个组件，都设定有专属的识别ID、每天产生5,000万笔与生产过程有关的数据。透过虚实整合运作，将近75%的生产作业已经实现自动化，仅有25%工作需要由人力来完成，整个工厂可以实现24小时不间断的生产交货。
如今，全球已经有许多大型企业引进智能制造概念，更横跨不同产业，在汽车业、物流业、机械业、化工业等都已经有实例。例如美国特斯拉（Tesla）的超级工厂、美国亚马逊（Amazon）的仓储机器人、德国西门子（Siemens）的安贝格工厂、德国BASF的智能工厂、日本Fanuc的机器人工厂及日本佳能（Canon）的无人工厂等。
随着未来劳动成本上涨与缺工等问题将愈趋明显，智能制造也成为势不可挡的趋势。无论是积极引入、或是被动的跟随潮流，这波产业革新的热潮如今已经席卷全球制造业，未来将一路蔓延至一般产业别，届时对全人类的影响将更加无远弗届。
