几乎所有台湾制造业都在拼智能化，但现阶段划一块概念测试场景（POC）练兵，企业最大痛点都是：单点做，能复制到整厂，甚至跨区域到全球各制造据点吗？第二大痛点则是如何评估投资报酬率（ROI）？
智能制造要有3~5年计划，各业种重心不同
为解决制造业痛点，IBM试图打造智能制造生态圈协助客户转型，3日宣布与专攻边缘运算的凌华科技、定位物联网聚合商（代理商）角色的世平集团、串联台达电软硬集成平台、与纬创集团旗下云服务商纬谦合作，试图打通企业信息系统IT（信息技术）与工厂端OT（运营技术）之间那道墙。
台湾IBM携手产业伙伴凌华科技、大联大世平集团、台达电子与纬谦科技打造智能制造生态圈，加速智能制造落地。IBM
台湾IBM全球企业咨询服务业务群合伙人李立仁观察，制造业数字转型常碰到两难： 难于快速规模化 及 难于落地推广 。另外，制造业首席执行官心中最大的挑战往往是： 担心无法产生有感的经济价值 。
智能制造生态圈成员能利用AI应用协助制造业，更容易看到具体投资收益，并让工厂智能化可以规模复制。
工业计算机凌华董事长刘钧提醒，企业想做小型项目尝试，又要顾及未来可以规模化导入，最关键是选定对的架构，且要给三至五年计划发展，如果想三个月见成效，绝对90%是白花钱。
对智能制造生态圈企业而言，智能工厂规模化最大挑战，其实是“行业别不同”，不同产业需要的AI场景也不同。举例来说，组装代工业最在乎是“生产良率”，金属加工业因为机台昂贵，最在乎“设备稼动率”，擅长A行业智能制造的企业经验，未必能复制到B行业去。
李立仁观察，制造业都想智能制造，半导体及通信业积极做的是AI应用及研发到生产线间的串联，甚至是供应链预测；组装业则导入大量自动化，希望用机器视觉检测取代人工判断。
台湾IBM全球企业咨询服务业务群合伙人李立仁表示，IBM携手产业伙伴合力提供从OT、IT与AI到企业应用系统与混合云的完整解决方案与专业服务。IBM
凌华强攻机器视觉，AOI成本缩减19倍
工业计算机凌华董事长刘钧指出，智能工厂的核心命题就是“提高品质”及“降低成本”，客户马上就会关心导入的是投资报酬率（ROI），凌华长期关注边缘运算领域，最终发现，影响成本跟品质的三大要素是：看人、看机器、看产品。
他举例，看人就是人脸识别及人类行为模式监控，过去一台AOI自动光学检查机要200万元，但在深度学习技术进步下，现在只需要10万元，成本降低，可以使企业在一条生产线各环节上大量导入，当生产产品不良率在某一环节发生，就立刻解决，不必等成品时才发现。
AOI自动光学检查技术出现大突破，带来产业重新打破重组的新契机，刘钧高兴地指出，过去机器视觉图片分析，是在封闭嵌入式系统中写计算机程序，一旦写好放到硬件里，就会长期沿用难以更新，这属于传统运算思维。
纬创集团子公司纬谦科技总经理夏志豪博士指出，纬谦借助母集团在智能制造的经验优势及自身的数据与数字工具，并通过与IBM的合作与两者产业互补性，目标将集团经验扩大并拓展至新市场。IBM
但现在机器视觉跟深度学习结合，软件三天两头都能修正升级，能让AOI精准度不断提升，未来凌华将集成4大（通信、管理、维修及安全）服务导向架构（MSA）的生态圈伙伴，与IT端串联，让未来智能工厂落地。
因此，凌华目标是期望2020年底，2021年初，全球累计有一百家OT合作伙伴，在边缘端提供完整智能制造解决方案。
进入门槛高，智能制造大者恒大
首席执行官最关心智能制造推动后带来的ROI效果，刘钧认为，现阶段智能制造对大企业才有价值，智能制造可以达到做对的决策，采取对的行动；反而30到50人的小公司不需要智能制造。
大联大世平集团物联网解决方案部副总经理钮因任表示，世平身为聚合商，可帮助客户导入最具成本效益的解决方案，并期望与IBM以群策群力方式，共同在物联网生态圈推动应用标准的创建。IBM
李立仁也认同，打造智能制造架构繁多，举例有AI分析架构、OT与IT集成架构、安全强化架构等等，确实不是所有企业都有能力做，也因而造成进入障碍，因此决心做智能制造时，企业要先找到合乎自身能力的蓝图。
他坦言，各产业获利模式不同，绩效指标不一样，建议首席执行官导入智能制造时，应该设置3~10个题目让团队推动，而不是单项，因为AI模型训练也有临界点，多应用场景可以叠加效益。
相对欧美，刘钧也倡议亚洲制造业着眼于人力精简，不必忙于遵循欧美的智能制造标准，凌华积极参加ROS2（机器人操作系统）协会，参与AI模块标准制订，他也鼓励政府应该主导定义AI平台标准，善于运用台湾在智能制造的独特地位。
“我们不只是上了AI这列车，也不是坐在后座看热闹，我们现在已经上到驾驶座！”刘钧说。