未來十年：生成式AI如何改寫製造業？管理實踐與技術結合｜蘇仲成

十多年前，我在東莞的小家電工廠中管理生產，當時工業化的背景已發生變化：隨著工資上升和勞動力短缺，廉價人力資源的優勢逐漸消失。如何優化人力資源配置、推動生產自動化，成為最關鍵的管理議題。然而，當時缺乏數字化工具，我們在設備投資和技術應用上面臨極大的不確定性。如今，生成式人工智能（GAI）技術讓這些難題變得更加可控。以下是技術與管理結合的深度分析。

文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）

⁠1. 人力資源管理的挑戰與自動化的契機

當時在東莞招聘廉價勞工已經變得越來越困難，我們不得不提高工資吸引工人，導致成本迅速上升。為了應對這一挑戰，我們嘗試引入一些半自動設備和機械臂來分擔重複性工作的壓力。然而，在這個過程中我們遇到了兩大問題：

缺乏標準化數據：當時沒有數字孿生技術來模擬生產流程，所有的設備選型和效率評估都依賴工程師或師傅的經驗，對管理者來說，無法精確判斷設備投資的回報。

靈活性不足：即使購置了設備，也因為機械設計的單一性，難以快速適應不同產品線需求。

GAI的應用：

人力替代方案：GAI可以通過設計生成靈活的協作機器人（Cobots），這些機器人可以根據生產需求調整任務，並學習多樣化的操作技能，減少對熟練工人的依賴。

生產力模擬與優化：利用數字孿生技術，管理者可以在引入設備前模擬其對生產效率的影響，做出更準確的投資決策。

如果當年有這些技術，我們可能不需要花費大量時間在設備選型的試錯上，而是可以直接找到最適合生產需求的自動化方案。

2.⁠ ⁠技術投資的風險與管理的困難

當時，我們引入了多台小型機器來進行半自動化生產。然而，沒有數據模型和參考工具的支持，我們很難評估這些設備的實際效果，甚至不知道投入資金是否能帶來回報。這對於管理層來說，是極大的壓力：

信息不對稱：現場工程師的經驗和管理層的理解之間存在差距，導致設備選型和實施策略不一致。

資金風險高：每一次購置設備都可能成為財務負擔，卻無法確保其效果。

GAI的應用：

虛擬模型驗證：GAI能生成設備運行的虛擬模型，提前測試其運行狀況，預測可能出現的問題並進行優化。

數據驅動的決策支持：生成式AI能根據歷史數據生成多種投資場景，提供對比分析，幫助管理層進行最佳選擇。

例如，未來在選擇新的機械臂或半自動化設備時，GAI可以根據產品需求生成精準的生產規劃模擬，避免不必要的試錯成本。

3.⁠ ⁠從經驗到數據：管理透明化的實現

過去的管理模式高度依賴師傅或工程師的經驗來指導生產決策。對於非技術背景的管理者來說，這意味著需要花費大量時間學習技術知識，卻仍然難以全面掌控生產細節。例如，當年在東莞，我經常需要在工廠現場和工程師進行長時間的討論，以理解每個零件如何安裝，整個流程的瓶頸在哪裡。

GAI的應用：

自動化流程分析：GAI可以基於生產數據自動生成流程圖，並標註出流程中可能的瓶頸或低效環節。

直觀化數據呈現：利用GAI生成的可視化模型，管理者可以更直觀地理解生產流程，減少對專業知識的依賴。

這些技術的應用不僅提升了管理透明度，還幫助非技術背景的管理層快速掌握生產全貌，進一步提升決策效率。

4.⁠ ⁠供應鏈與產品定制的革新

供應鏈管理也是當年的一大挑戰，尤其是在應對多零件組裝的小家電產品時，原材料供應的延誤會影響整條生產線的運行。此外，隨著市場需求的多樣化，產品定制成為一個新趨勢，但傳統的生產模式難以快速應對。

GAI的應用：

動態供應鏈調配：GAI能基於市場變化和物流數據，快速生成最佳的供應鏈調整方案，確保原材料供應穩定。

個性化生產：生成式設計技術讓工廠能夠快速適應不同的產品需求，實現“按需生產”。

這些技術讓工廠在應對市場波動時更加靈活，避免了過去因供應鏈不穩定導致的生產中斷。

結語：技術與管理的融合是未來製造業的關鍵

回顧十多年前，我們在東莞工廠面臨的挑戰，無論是人力資源短缺、設備選型風險，還是管理層與工程層的信息不對稱，都是制約生產效率的主要障礙。而如今，生成式人工智能技術不僅提供了解決方案，還為管理者帶來了更多數據驅動的工具。

對於未來的製造業，技術只是手段，管理的核心在於如何利用這些技術提升決策透明度和效率。我相信，隨著GAI的普及，管理者將不再是技術的追隨者，而是變革的推動者。