四維擁抱AI掀起資訊架構變革，從生產數位化邁向營運支援

四維集團內部，擁抱AI的風氣正在蔓延。兩年前一個實驗性AI膠帶品檢POC專案，為了準備大量的模型訓練資料，四維IT開始研究如何蒐集產線上的生產資料，也促成許多流程數位化的契機，更帶動廠區第一線人員熱切討論，催生了許多AI應用的提案。

這些專案不只開始改善四維集團製造部門的工作流程，其他部門，如研發、採購、乃至人事等部門，也紛紛聞風跟進這個做法：研究AI用例、蒐集所需資料，再翻新工作流程和資訊系統。本來只是導入單一AI應用的一場實驗，竟變成了大規模的資訊架構改造工程。不只員工數位意識提升，工作流程逐漸優化，全集團到處都瀰漫著數位化的氛圍。四維集團資訊長廖俊儒說：「每次一點小改變，累積多了，也有點數位轉型的味道了。」

短短兩年就有如此大規模變革，一切看似水到渠成，但廖俊儒說，要在傳產中推行數位政策，不是一件容易的事，主要有兩大面向的挑戰：人與組織、數據蒐集。

從採用雲端ERP，到開始探索AI

四維是海峽兩岸第一家成立的膠帶公司，已有近70年歷史。四維很早就開始重視IT，1976年成立電腦中心，2004年時甚至直接將IT部門獨立成一家SI公司，成立了速訊數位整合公司。四維也積極採用數位管理系統，每十年就有一項重要的資訊建置。1990年代，電腦中心自行開發了MIS系統，2000年代開始導入商用軟體Notes來打造簽核系統，2010年代為了即時監控產線，更在工廠端建置了內部的連網環境。

到了2019年，四維決定用Oracle ERP取代舊有MIS系統。這套新的ERP部署在Oracle Cloud公有雲，也讓四維IT思考，如何善用雲端的新功能和ERP上的龐大數據，來改善集團的工作流程。

2020年初，四維希望利用ERP上的品檢資料來訓練AI模型，搭配AOI設備來進行膠帶產線的動態品質檢測。這正是揭開一系列改革序幕的首個AI專案。

推動產線資料蒐集，建立工單與生產資料聯結

不過，四維這個專案很快就面臨了第一個挑戰，訓練AI模型需要大量生產數據，但在生產機臺上的數據，卻沒有匯出機制。初期先靠人工到生產現場抄寫，後來發展出資料拋轉機制，透過設備PLC機制自動匯出生產資料。因為是第一次的AI專案，為了搜集第一批訓練資料，從設計資料蒐集方式，研究不同設備的PLC協定，到打造出資料自動拋轉機制，花了半年才蒐集完示範線的生產數據。

不料，四維用PLC生產資料搭配物性檢測資料建模後，發現模型有待改善。主要原因，是兩種數據的時間序列沒有對齊。

訓練這個AI需要兩部分的資料，擁有各種生產參數的PLC生產紀錄，以及在ERP上的品檢資料，但是，廖俊儒解釋，生產機臺系統上沒有工單資料，只有機臺本身的運作資料。所以，四維IT從ERP工單的排程，依據每一張工單的計畫生產時間，來撈取對應時段的機臺生產資料。但是，工廠會依據生產現場的情況來微調，例如因產線清洗作業而調整，生產端執行工單的順序不一定會依據在ERP上的事先排程。只有仰賴現場操作人員，在生產當下即時輸入最新的工單、工號等資料，才能將機臺資料跟工單建立正確的連結。

多了一道工序，現場操作人員一開始覺得麻煩而意願不高。廖俊儒和其他主管嘗試創造更多誘因，例如簡化報工流程、提供外籍作業人員母語介面等，來說服第一線人員。漸漸的，不論是以自身豐富經驗為傲的老師傅，還是認為操作困難的外籍員工，都開始擁抱改變。部分第一線人員，甚至自己開始思考，如何進一步優化流程，主動向主管提出更多調整建議。

AI知識和數位化概念，在廠內激盪蔓延

趁著品檢POC半年數據蒐集期間，廖俊儒也到臺灣人工智慧學校進修，高層看到成效不錯，要求更多主管參加。兩位廠長帶頭跟著參加進修，不只將更多AI知識帶回廠內，在場內進行的實驗性AI專案，更引起了不少討論，進而吸引越來越多的廠內主管前往進修。這樣的良性循環，最終形成了一股廠內的AI熱，四維集團工廠上下都在熱烈討論，如何用AI來支援自己的工作流程，也開始審視製程中的許多環節，紛紛提出了各種點子。

廖俊儒解釋，產線參數設定與調整，過去仰賴老師傅的經驗傳承，多數時候只知其然而不知其所以然，也不曾質疑傳承下來的做法。「當大家開始討論AI時才意識到，還有許多生產環節存在改善空間。」

到了2021年，第一次AI專案實驗結束。廖俊儒坦言，雖然專案模型成果未達預期水準，不過，期間的嘗試、AI知識進修以及大量內部討論，都有助於未來更多AI專案的執行。製造部門內的討論風潮，更傳到其他部門耳中，也紛紛詢問IT，是否也能用AI來優化自己的工作流程。

更多部門導入AI，規模化挑戰伴隨而來

當各部門的AI需求越來越多，四維在2019年ERP上雲的建置發揮了關鍵作用。廖俊儒分析，後續其他AI專案能順利推行，雲端技術帶來的財務彈性是一大助力。AI實驗初期，不容易估算後續運算需求，要在本地端備妥足夠的硬體，前期需要一筆高額的投資。雲端與建置本地端硬體的不同之處，在於可以依據需求調整租用量。這意味著，後續加大力道推動AI時，IT部門能依需求逐漸擴充用量，而不需一次性的龐大硬體建置支出。他說，雲端架構讓四維IT有時間累積實際成果和正面聲量，也能控管AI實驗時的財務支出。他強調，「沒有Cloud，就沒有AI。」

不過，製造部門的AI實驗變多，加上其他部門紛沓而來，雖然提升了IT部門的地位，但也帶來了更多挑戰。

首先是數據蒐集難度提升。隨著AI應用規模變大，四維IT不只要解讀不同PLC系統的通訊協定，還要設計資安機制，才能從過去封閉的工廠網路環境中，安心拋轉多種產線資料到公雲環境。擴大蒐集更多部門資料時，也需花大量時間梳理、清洗後才能寫入資料庫。為此，四維IT還成立專責的數據整合部門，打造系統化的資料介接機制。

不只是數據的挑戰，其他部門開發AI專案時，需要先探討AI應用情境、盤點所需數據，甚至可能還需要翻新該部門的工作流程及舊有資訊系統才能搜集到AI模型需要的資料。廖俊儒舉例，IT搜集人事系統數據時，才發現集團各地系統，會因法規不同而有各自的資料結構設計，無法直接彙整再利用。為了統一資料結構，甚至可能涉及評量辦法等人事制度的調整，光是資料搜集環節，就花費大量時間。這些部門的討論過程，IT人員也都必須參與。AI專案越多，對IT帶來的工作負擔就越大。

為了降低IT人員負擔，四維在2022年初導入Auto ML技術，讓想開發AI專案的部門，能自行先嘗試產生AI模型，協助在工作中提出建議。經過嘗試，決定出執行方向後，IT才加入討論，研擬如何蒐集所需資料。廖俊儒觀察，這些部門使用自助式AI工具後，也展開了許多關於AI的討論透過Auto ML的先期篩選，更可以讓IT 專注在有效益的AI專案上。。

然而，就算縮短IT人員參與專案的時間，或讓使用者分擔更多工作，越來越多的AI題目，還是讓IT備感人手不足，如何管理大量AI專案更逐漸成為一大挑戰。面臨這些難題，廖俊儒決定從組織面下手。

將IT人員培訓成PM及AI人才，只招聘原生雲世代工程師

廖俊儒開始強化IT人員的定位和職能。他認為，工作量增加太快，未來難免需要委外，IT人員應開始學習專案經理的能力，在了解使用者端需求後，來負責管理委外單位的工程師。因此，他設計了一套五年的IT培訓計畫，從資深程式設計師、系統分析師、系統架構師，一路到成為專案經理，參與培訓的人員，完成各階段的任務，表現優異者能升職到新角色。

這項培訓計畫不只可以用來強化現有人員的職能，也有助於招募人才。廖俊儒直言，傳產要招募IT人才，尤其是AI人才，非常困難。四維招聘新人的策略是，先瞄準在學時就接觸過雲端技術的「原生雲世代」，也在招募時就用培訓計畫和升遷管道作為誘因，吸引原生雲端開發人力。AI人才則不從外部招募，而是從內部IT團隊挑選出合適者，轉到AI部門接受進一步培訓。

攝影／洪政偉
四維集團資訊長廖俊儒表示，隨著集團內AI需求增加，IT人員應該學習專案經理的技能，擔任管理內部需求及外部工程師的角色。

未來計畫提升AI在集團內價值，要用科技支援高層營運策略

過去四維集團內推行AI，都是由使用者端提出小型專案。廖俊儒說，用小專案快速做出成果的模式，是為了驗證AI確實有助於改善生產流程，也能盡早呈現實質成果給集團高層。

不過，隨著這種模式執行了兩年，AI專案數量大增後，廖俊儒發現，大量的小型專案，不僅方向發散難以管理，也不見得能跟營運策略結合。

下一步，四維計畫透過訪談聚焦集團高階主管想法，從更全面的角度來盤點集團需求，再集中財務和人力資源，優先執行此大型專案。廖俊儒認為，從管理階層視野，來規畫大型AI專案，才能將AI對於集團的價值，從支援工作流程，提升到支援集團營運策略。文⊙郭又華、王宏仁

 CIO小檔案 

四維企業集團資訊長廖俊儒

學歷：中國文化大學數學系

經歷：曾任立錡科技資訊部副理、Oracle ERP 顧問、元信達資訊經理。現任速訊數位整合公司協理，擔任四維集團CIO，導入Oracle ERP及Cloud架構、AI、AutoML等技術以支援生產管理和品檢等用例，並協助多處部門翻新資訊系統。

 公司檔案 

四維企業

地址：新北市三重區光復路一段83巷1號1樓

成立時間：1954年

主要業務：以鹿頭牌膠帶行銷全世界。產品類型涵蓋產業與消費性市場的各種膠帶產品

員工數：臺灣600人，全球2,000人

董事長：楊慧玲

總經理：張書明

 資訊部門檔案 

資訊部門主管職稱：四維企業集團資訊長、速訊數位整合股份有限公司協理

資訊部門主管姓名：廖俊儒

直屬主管：張書明總經理

資訊部門人數：20人

IT預算：人力預算 2,500 萬，系統維護 1,000萬元

 IT大事記 

1976年：成立電腦中心

1990年代：電腦中心改名為資訊部，自行開發MIS系統

2000年代：導入Domino Notes系統提供簽核

2004年：資訊部獨立為速訊數位整合公司，負責四維集團海內外公司IT開發和維護

2010年：產線建立內部連網環境，支援產線即時監控

2019年：導入ERP，汰換自行開發的MIS系統

2020年：利用 PaaS 自行開發BPM整合外圍系統，汰換Domino Notes。同年成立專責數據整合部門與雲端開發部門。

2020年初～2021年初：啟動第一個AI專案POC，協助品質穩定，引發內部大量AI應用討論，多次派主管參與人工智慧學校課程。花了半年時間進行資料搜集，將示範產線機臺數據集中到數據中台後，提供足夠數據訓練POC的模型。

2021年：展開更多AI專案，建立系統化資料介接機制，經由內部系統改善優化，收集更多資料到資料庫。各部門參與AI實驗，導入AutoML工具提供各部門自行訓練ML。