【新興領域：10月焦點10】從演進觀點看智慧製造對傳統產業勞動力的影響

一、前言

政府自105年7月起推動「智慧機械產業推動方案」。之後，因應廠商對導入智慧機械與5G設備之需求逐漸增加，立法院在108年6月19日三讀通過《產創條例第十條之一》修正案，將給予投資智慧機械與5G設備的廠商租稅抵減。有鑒於政府協助產業推動工業4.0轉型時，各界也關心智慧機械導入產業對產業或勞動力市場之可能影響（如替代效果、員工培訓、新人才需求等），政府對此影響須與時俱進加以評估，以作為未來相關政策規劃推動之參考。

國際上的確存在工業4.0或人工智慧應用可能導致「科技性失業」（technological unemployment）的觀點，被廣泛引用的一篇文章是Frey and Osborne（2013）的研究，利用美國資料進行實證研究，他們認為約47%工作因自動化導入而消失。另外，在科技會報第17次會議中，張忠謀委員也談到：「數位經濟與AI替代許多就業機會，也會產生其他就業機會，他認為是錯覺」。

儘管類似假說仍在持續辯證中，但是近期的國際文獻也引進了一些新的觀點，包括：人機協同（人與機器的分工）；勞動/技能配置調整、技術成熟度仍待精進等面向。日本的經驗更顯示影響因素包括：技術類型、發展階段、使用情境、經濟產業結構與企業經營模式、社會條件（如雇用與勞動模式）；故需要多面向的觀點與分析。

二、國際學理觀點：智慧製造對勞動力之影響

就智慧製造對勞動力之影響，國際文獻的討論傾向於採取多面向的論證，可歸納為三大面向，如下：

1.人機協作：如WEF（2018）人力與機器分工型態持續改變；麥肯錫（2019）報告評估「體能與手工能力」工作型態在2030年仍然為最大勞動技能類別，並不會因為導入智慧機械而消失。

2.特定型態且達到高度自動化的任務才會消失：如有學者指出企業導入自動化科技會有成本利益考量，不見得會想要導入高度自動化的解決方案。台灣的實務上也有類似現象。

3.工作內涵的轉變、勞動力配置調整：現場人力的任務不是在生產線上執行生產任務，而是協助機器。相關研究如OECD（2019）、WEF及麥肯錫（2019）。

隨著研究討論數量增多，提升了探討面向和周延程度，目前學理討論或實證分析呈現出來的整體面貌為：因為對象國家地區、實證資料期間或是未來預期年期的差異，自動化技術創新應用對於就業和勞動市場的影響結果也有所不同。這是因為：探討此課題時，必須考慮技術類型和發展階段（年期）、應用情境，以及對應的經濟（產業結構與企業經營模式）和社會條件（雇用與勞動模式）等條件。例如日本學者岩本晃一（2018）指出：技術應用成本將會影響技術替代發生的可能性，而且新技術也會衍生創造出新的就業需求。而所謂的技術創新對勞動的影響，也不僅只於替代勞動、降低就業的總體效果而已，還必須思考衝擊之部門別、行業別的差異。以及，更重要的是：要同時考慮AI與機器人等技術應用，對勞動的正面效果（山本勳，2017）。

我們認為儘管在特定產業有一些關燈工廠的案例，台灣製造業導入智慧機械仍屬於逐步演進的過程，而且目前來看，在考慮多個面向後，導入智慧製造（至少目前）不一定會影響就業，至少不是完全取代，反而有機會新增就業或提升勞工的職能或工作條件。

三、傳統產業廠商訪談案例實務

我們目前初步的研究成果主要運用既有調查資料及傳統產業廠商訪談等方式，以掌握台灣智慧製造之樣貌，並分析衍生的廠商營運、就業等方面之影響。初步研究結果發現，現有關於「自動化替代勞動力（造成失業）」的討論失之於是單一面向的思考，就實際情況而言，仍有相當多的因素會左右自動化對勞動力與就業的影響。根據目前的研究成果，針對智慧製造與勞動力配置間的關係，我們認為需要有更多面向思考（參見表1之案例歸納），包括：

新舊生產線或工廠：如增設新廠或新設產線；此類廠商是將智慧機械導入在新的生產線或新的工廠，對舊的工廠影響並不大；但是在實務上需要考量新廠與舊廠之間的轉換情形。

本勞與外勞的選擇：智慧機械導入後，或許會有部分勞工被取代，但被取代的可能是外籍移工；在此轉換過程中，本國勞工的技能也需要有所提升，進而改變勞動力結構；而這不只是需要人機協作，在生產線上，一些本國勞工也因此需具備障礙排除與電腦操作的能力。

因智慧製造在台灣落地之生產線或工廠：一些過去因為成本考量轉移至海外生產之製造業者，近期因導入智慧製造，反而讓某些生產環節重新移回到台灣，因而增加台灣就業機會。

生產模式（少量多樣vs.單一大規模）：因應美中貿易戰、中國大陸與台灣的分工等因素，廠商試著要去建立另一種型態的生產線，往客製化方向發展；台灣偏向於少量多樣化，而中國大陸比較是單一大規模生產。不同生產模式使得智慧化的影響有所不同。

高階主管支持和參與：從實務經驗上來看，並不是引入智慧製造就一定會影響就業，有些時候反而是增加的。過程中，需要高階主管的參與及支持；在訪談過程中，有企業主特別提到為提升勞工技能，推出加薪等誘因，讓員工願意學習新技能。

表10-1  智慧製造對勞動力配置影響之案例歸納

從「單機/單一生產線」的角度來看，部分案例的確有出現人力縮減現象（多與回歸正常工作量有關）；但是若進一步從企業整體布局來看，這些廠商現階段之整體人力配置反而是增加。依據企業未來智慧製造導入的規劃，對勞動力配置之影響，可歸納為5大種，包括：

1.現場人力維持不變：一家電機業者，主要是因為處於導入初期階段，許多產品設計與智慧製造設備仍待訓練及精細化。同時，在訴求上比較朝向人機協作，強調的效能在省工及品質提升，而非省力。

這電機業者談到：「在既有的生產機台上進行改造，加上一個HMI及模組，可以簡化計算方式，之後把數據傳回雲端；….過程中也遇到不少生產人員的阻礙，雖然員工也了解到這不是人力的取代，而是輔助，但是現場生產人員對電腦能力不足，不會使用MHI，而產生反彈。

經營管理者角度來看，這是必須要做的，因為需要做經驗知識的傳承，為未來做準備，可以用引導式的方式協助新進人員進入，避免師傅的經驗流失。後來製造部門也開設專門課程，對象就是現場的生產人員，培養電腦使用能力」。

2.人力增加（拉長生產時間/提高生產效率）：雖然導入智慧製造，讓生產線的人力縮減，但導入智慧製造後，可拉長生產時間，增加對人力需求。換言之，經由導入智慧製造，提高產線生產效率。

一家航太零組件業者談到：「在採用智慧製造後，採用機械手臂，可以讓上下料的時間集中，讓生產線原本需要3台需要搭配約2-3技術人員情況(任務是機台設定、上下料)，縮減到1人照看就可以。…由於工作性質，本勞多數不願意做，多以外勞為主。因智慧製造的導入，主要製程自動化24小時運作，也因此多申請12位外勞擔任中班、晚班工作。」

一家鑄造業者談到：「導入機械手臂後，人員並無減少，但調整生產線上人員的工作內容；將導入機械手臂站點的員工安排到後處理加工階段(最需要人工)的地方，因為前面的瓶頸站點打開，後端處理人數就要增加，因此在配置上，人員就移置後端的澆冒口分離站與品檢站點。本勞與外勞的數量沒有因此而減少，反而需要增加後段加工的人力。」

兩家企業之情況均因智慧製造導入而增加線上生產人員的聘僱，但勞動力配置結構有所不同。航太零組件業者是拉長生產線生產製造時間，而鑄造業者則是突破需要人力較多的工站，釋放人力，讓產線生產速度加快。

3.人力增加（新增訂單）：有兩家企業因為導入智慧製造後，讓客戶信任度提高，進而也增加訂單的機會，通常為過去想要接單，但是成本壓不下來的訂單。

一家手工具業者談到：「公司訂單的增加，有一部分也是跟導入新自動化產線有關。獲得的新訂單，本來就是在傳統生產線上無法做到的精度，如果沒有自動產線來做，是做不出來。有一點相輔相成。當初這間廠商有找過公司來作，由於是使用傳統生產線來做，沒辦法做到需要的精度，這是公司的瓶頸，當時就把成本抓得比較高，因為需要考慮到不良的部分。後來因為導入新自動化產線，在試行一段時間後，有信心了，就提供一個比較低價格的報價給廠商，廠商就把訂單給公司。」

一家鋰電池模組製造談到：「目前第1條生產線(花園工具鋰電池模組)導入主製程全自動化生產，後續因應海外客戶要求，準備將生產除草機等使用之較大型鋰電池作為第2條生產線，改為進/備料系統自動化、主要製程自動化。最終目標希望完成5條。初步試驗成效成果，也開始在考慮未來是否承接國內廠商單，多為「少量多樣」的產品訂單。出乎預料的效果，智慧製造成為吸引客戶的重要賣點。」

4.人力增加（新業務/新廠）：有手工具業者和鋰電池模組製造業者，因為智慧製造讓原本不會有的業務得以實現。例如，手工具業者很早就有規劃想要導入智慧製造，因為其實很早就認知到只是隨著人力成本而移動的製造模式，容易受限，故此想要把產線拉回台灣。尤其受到美中貿易戰之影響，加快移動速度。

手工具業者談到：「公司在台灣及越南均有設廠，雖越南廠近年開始量產，但很早就意識到人力的問題，..面臨要轉移到下一個勞動力成本較低的地區。…思考如何優化台灣的產業鏈，設法讓台灣生產的成本也不會比越南多。在台灣生產的訂單通常是有專利，或需要比較精緻的產品。比較辛苦的製程還是會移到越南生產，之後運送回台灣..。中美貿易的關係，大家都擠到越南去，也加速越南廠的薪資成本增加..下個月會動工建置智慧化新廠，會把現有自動化產線進行複製…。」

鋰電池模組製造業者談到：「公司改變業務型態的目標，及提高製造良率目標，因而導入智慧製造，涉及範圍從鋰電池模組設計延伸到生產製造(過去為委外)。此為新設生產線，很多的生產製造樣態及人力改變的比較基礎均是外包製造廠商情況。」

 5.人力增加（智慧製造項目導入新領域的人力需求）：此為普遍廠商均有的現象，所有訪談的廠商都提到，因導入智慧製造而聘僱新領域人才之需求。大致可歸納三類，詳見表2，包括：

(1)現場生產有關的部分：如具有技術背景的操作員、製程工程師、程式撰寫人員；

(2)智慧機械設備維修有關的部分：如資訊工程師、自動化工程師、設備工程師、設備維護、機械、電機，通常需要跨領域知識，可以懂得生產設備，也可具有資訊功能；

(3)與大數據分析有關的部分：如數據分析人員，可以加強開發生產數據的應用。

表10-2  智慧製造項目導入新領域的人力需求

四、結語

智慧製造對就業或勞動力市場之影響是一個廣受矚目的議題，而且可能會在兩極化的觀點中持續拉扯。一方面，有專家學者主張：工業4.0或人工智慧應用可能導致「科技性失業」；另一方面，也有專家學者認為數位科技應用及產業發展模式、營運模式的改變有機會帶來新的就業機會。

科技管理領域則有一個傳統，以「共演化」的角度分析科技與經濟社會重要構面的互動關係。我們因此從演進觀點看智慧製造對傳統產業勞動力的影響。儘管在特定產業有一些關燈工廠的案例，台灣傳統製造業導入智慧機械仍屬於逐步演進的過程，藉此我們可以抽絲剝繭地看到一些相關的面向。就目前來看，在考慮多個面向後，導入智慧製造（至少目前）不一定會影響就業，至少不是完全取代，甚至反而有機會新增就業或提升勞工的職能或工作條件。因此，評估智慧製造導入衝擊勞動影響，需考慮發展階段、應用情境與社經條件，以及對勞動（型態、職能等）的正面效益。

進一步而言，WEF與麥肯錫（2019年）合作出版「第四次工業革命：製造業技術創新之光」，主張燈塔工廠是人力資本注入器。作為智慧製造的典範工廠或企業，他們並沒有直接用機器取代員工，而是改變了工作的形式，減少重複性勞動，讓工作本身變得更有趣、更多樣、更富有成效。另外，郭台銘在「2018兩岸企業家峰會年會」提出富士康未來的人力結構配置，現階段富士康擁有技工、工程師等專業人才35萬人，計劃到2023年將增加到50萬。富士康未來還要成立自己的工業網際網路學院，跟當地的教育機構或者職業技能培訓基地合作，共同培育人才，永續保持企業的核心競爭力。

這樣的發展也需要特定的企業內外特定的氛圍與發展企圖加以支撐，畢竟智慧製造所涉及的元素不僅科技，還有發展主體/部門的轉型策略（CEO工程）；也需組織轉型、能力提升、學習過程（企業及勞工）。

參考文獻

1.山本勳（2017），第3回労働政策審議会労働政策基本部会資料2，AIが日本人の働き方に与える影響に関する論点整理。2017年12月5日。https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12602000-Seisakutoukatsukan-Sanjikanshitsu_Roudouseisakutantou/0000186904.pdf, last visited in 2019/11/19.

2.岩本晃一（2018），AIと日本の雇用。日本経済新聞出版社。

3.歐宜佩、陳信宏與溫蓓章（2019年），「智慧製造對產業結構之影響」，中經院國際所。

4.WEF與麥肯錫（2019年），《第四次工業革命：製造業技術創新之光》。

5.World Economic Forum (WEF) 2018. Driving the Sustainability of Production Systems with Fourth Industrial Revolution Innovation.

6.Frey, Carl Benedikt, and Michael A. Osborne (2013). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? September 17, 2013.

7.https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf., last visited in 2019/11/28.