工業 4.0 在短短十年內就抓住眾人眼球，看起來小企業大有機會彎道超車，大公司也可能繼續技術壟斷，還能帶動周邊產業發展，然後就能夠直上人生巔峰。
工業自動化
為何 20 年的自動化經驗可能誤導你？
我們正處於一個高度跨界的技術轉型期。在工業 4.0 的架構下，幾乎沒有單一專家能全面掌握從 OT（營運技術）到 IT（資訊技術）的所有變革。
當面對未知的挑戰時，企業領導者最直覺的反應通常是尋求「過去 20 年導入自動化的成功經驗」。然而，這種路徑依賴可能隱藏著巨大的危機。
生存者偏差
數位轉型的致命傷：為何「眼見為憑」會導致決策失誤？
二戰時，美國在戰爭中損失大量轟炸機。專家在統計維修數據時發現，幾乎所有的彈孔都集中左翼下方，認為這是最容易受到攻擊的地方，要在此處加厚裝甲才能保護飛機。
不過，統計學家亞伯拉罕·沃德（Abraham Wald）發現了一個驚人的事實：軍方看到的彈孔分布，僅來自那些「能返航的生存者」，如果這些飛機還能返航，那麼左翼下的彈孔就一定不是絕對致命原因，因為真正被打到要害的飛機都再也回不來了。
軍方採納了統計學家的意見，調整方案改為加強駕駛室、引擎等處的保護，飛機戰損率也隨之大幅降低，證明統計學真的強大。這種基於「眼見為憑」但卻偏離真相的邏輯誤謬後來被稱為「生存者偏差」，也成為經營者應該深入了解的案例。
如果企業數位轉型決策僅來自於表面觀察，在「眼見為憑」的經驗指導下，那些左右企業生死的「關鍵變數」很可能因為從未出現在報告中而被徹底忽視。
轉型第一步：數據資產大盤點
許多企業在推進智能工廠時，常因時間壓力而誤將「自動化經驗」直接套用於「工業 4.0」。然而，兩者雖都服務於生產，卻擁有完全不同的基因。自動化追求的是「執行效率」，而工業 4.0 追求的是「數據驅動的決策」。
導入工業 4.0 的標準流程絕不能是單純地「評估、採購、導入」，而是數據資產的深度盤點。請檢視你的報表，是否存在以下兩種數據偏誤：
- 缺失的過程即時數據： 設備震動、即時溫壓、電流波動、工序間的微延遲
- 高度簡化的結果數據： 生產總量、缺陷率、交貨數
如果你的數據庫裡只有「產量」與「不良率」，那只是在記錄歷史，而不是在創造智能，真正的智能工廠需要的是生產過程中的即時數據流。若缺乏這些細節，你的決策就像在看著返航飛機的彈孔做研判，完全無視那些在生產過程中「墜毀」的效率與品質。
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黃逸華老師主管工業自動化、能源數據及管理節能、流程改善、資訊系統規劃、工業大資料系統等創新服務。並曾擔任中國多個城市工業能源顧問，協助建立城市工業能源管理系統及資訊化建設工作。 專注宏觀數據戰略及流程規劃、工業領域資料採擷及分析、工業流程自動化、智慧製造、服務型製造、 戰略規劃、能源管理、運營管理體系設計等領域，協助客戶有效轉型資料驅動型企業。曾協助世界500 企業、及重要城市進行資料服務頂層設計、導入大區域大範圍能來源資料管理專案。