也許慢慢逐步調高台灣男性薪資 才能讓社會穩定


scott1904 wrote:
具體一點看影片比較...(恕刪)


我大概用20分鐘跳躍式的看了一下,有些觀念我覺得認同,但也蠻多不認同的,我自己認為過於偏激了一些
我自己有過倉儲自動化的一些經驗,那個不是影片那樣的好用的,但必須說比傳統的有用,可還是得不少的人力,那一定可以取代部分的人力,但人還是需要相當的數量才能運作,我自己會叫這種是半自動倉儲,全自動是根本用很少很少的人,那種我也看過,效率不高,且很容易卡住,要知道不符合倉儲原本設定規範的東西就沒辦法全部電腦自動化處理,需要人介入修正

每一年或每幾年總是有類似的標題出來,但真正非常大改變的似乎還沒有,ERP、雲端、……等等,都跟當時設定的景象有不小落差,我不會說工業4.0沒有改變現有的工作型態,也一定會有一定程度的改變,那要像是媒體說的那樣誇大,我很保留看法,當然我的看法也不一定多準確

影片中有說一些經濟學原理,我比較注重這一塊,但一般人大概比較沒興趣
一雙玉臂千人枕、半點朱唇萬客嚐,還君明珠雙淚垂、恨不相逢未嫁時

大蝸牛 wrote:
你會希望你未滿16...(恕刪)


你在扯什麼啊?

還是你不識字?

我從頭到尾都沒提什麼十六歲~~~~~等

請勿自行補腦
大蝸牛 wrote:
革掉少數佔據多數資源的人,是少見的事

這年頭真的少見了,
中東動亂和宗教派系紛爭多少相關,
連共產兩大哥都變資本主義了..
economic wrote:
我自己根本沒那樣樂觀


討論之前還是先理解何謂工業4.0。根據德國定義:工業1.0,起源18世紀末蒸汽機發明後,以機械化生產取代傳統人力生產。工業2.0,19世紀末福特生產汽車時所導入生產線大量製造概念。工業3.0,始於20世紀70年代,在組裝、加工、搬運、檢測部分,導入電腦程式化控制的自動化機台來取代人力。工業4.0是21世紀導入Cyber-Physical智動化量產系統,以ICT(物聯網+巨量資料+雲端服務)等技術,隨時因應機台老舊、材料或周遭環境變化,能自動調整的量產化系統。

當工業生產方式每升級一次,產品生產效率都將獲得更大提升,此意謂著從事無聊呆板工作的產線直接員工數的需要將再次遞減。隨著效率提升,新時代的員工工作方式也將異於先前一代的生產方式。以紡織業與製鞋業來說,在工業4.0時代,產品設計師必須改變過往的產品設計方式來符合新一代生產方式的產品,如此生產者才有機會在市場下存活。

讓我們再次回顧歷史,工業1.0,一雙鞋的產出可能是3個人力天,但是目前工業3.0已提升到10mins,在4.0的時代有可能是1min;為了達成這目標,在4.0的時代目前看來大量採用智慧機械24小時工作是最可行的。那無法24小時工作的人將何去何從?未來將轉型為達人經濟或手工作坊經濟專門生產極少量但是價高的手工製品或奢侈品。

對於先進國家,由於青壯人口持續減少與勞動費用的節節上昇,過去因為勞工政策與政治因素不敢全面機械自動化的產業將在工業4.0的時代被解開枷鎖。

在1.0的時代,人力成本可能佔產品的50~60%,到3.0時代可能只佔10~20%,未來4.0時代將是3~5%。其實IC產業就是工業4.0的例子,去看看你會發現,越是精密的製程,自動化程度是越高;有些生產段甚至是不需要任何直接員工。

醫生看病也是,未來人一旦生病,將是大量基礎生理資訊被探知機快速汲取後與雲端病理資料庫比對,一來可以避免醫生誤判,二來也可以更快篩檢出未知疾病。至於醫生的角色將會更偏向疾病的治療研究而不在是門診看病。

你說的對,勞動力不可能完全被替代但是勞動力需求將會再次被減少,間接勞動力則是被迫升級,這就是正在發生的4.0大潮流。
time630 wrote:
應該是要調整基層勞...(恕刪)

基本工資大幅調漲也是一個辦法,
只是,到時中產階層就要倒楣了...

何也?
想像基本工資大幅上調到5萬,
原本領5萬的一群要領多少?
就還是領五萬.....

台灣向後退 wrote:
以ICT(物聯網+巨量資料+雲端服務)等技術,隨時因應機台老舊、材料或周遭環境變化,能自動調整的量產化系統。


我說的就是這工業4.0,你上面敘述的跟德國這次推出來的產品有很大相關性?
(物聯網+巨量資料+雲端服務)這三項東西跟後面ERP想要做的重疊性有多大知道嗎?這東西要是沒有疑慮的話,生產管理的人員和採購可以砍掉很多,但實際的狀況呢?
客戶端的大量資料得要經過處理後才能變成資訊,然後排成生產計畫和採購訂單哪有這麼容易全部資訊自動化,這種在ERP時就一直想大量的改善,起碼以我帶生產的經驗來看,進步當然有,可大多數還是靠人,甚至ERP系統跑的資料我常覺得不好用,我自己抓資料下來自己重做生產計畫

台灣向後退 wrote:
工業1.0,一雙鞋的產出可能是3個人力天,但是目前工業3.0已提升到10mins,在4.0的時代有可能是1min


這個數據在紡織和鞋子不太可能這麼大,這兩個行業現在的運行和工業1.0時代沒有差別非常多,如果是紡紗織布這方面,由於設備的速度進步相當大,會有大的差別,但是從成衣這邊看,布料打版、裁切、……等等這些進步沒有非常大,現在縫製還是人力操作縫紉機,然後排流水線一關一關的,變成4.0可以進步十倍?幾乎可以說不可能

從管理面來看,ZARA的資訊管理是一個方案,這可以從銷售端知道哪些賣得好、哪些賣不好,進而回饋給製造調整一下內容,但對於這種每一季都更新很快的東西,每一季都有新的設計,第一次推到底消費者接受度是不太可能可以資料判斷的,很大的程度可能是調查、試用反應、……等等判斷的,這個回推生產跟工業4.0的相關不大,還沒工業4.0時,ZARA也做了

台灣向後退 wrote:
其實IC產業就是工業4.0的例子,去看看你會發現,越是精密的製程,自動化程度是越高;有些生產段甚至是不需要任何直接員工。


IC產業跟德國現在推的工業4.0也關係不大,沒有工業4.0,台積電新的12吋廠也高度自動化,德國要推的應該不是這個

台灣向後退 wrote:
醫生看病也是,未來人一旦生病,將是大量基礎生理資訊被探知機快速汲取後與雲端病理資料庫比對


這個不熟,我只能說我從醫療人員得來的資訊是恐怕跟敘述的還相當大落差,醫療是個需要相當個人專業的工作,現在的資訊化和工業4.0想推的到底有多大差異我不清楚,這我不熟

有看過德國真正有推出來的產品嗎?
那是大量的感應設備配合的自動化,至於物聯網+巨量資料+雲端服務的實際產品我是沒看到啦
感應設備配合更細緻化動作的機器手臂可以做到一些以前無法自動化生產的項目,這是德國真正大量推出的產品,至於這種實際的東西和物聯網+巨量資料+雲端服務,至少我的理解是相差很大的,但這是我的理解

想從銷售端直接做成包含採購在內的生產計畫、完全的順利生產出貨,起碼在現在的科技往後看相當多年是不可能的,工廠的運作狀況一堆,而電腦幾乎不可能自我調整,今天機台故障、產品有品質異常、原料進貨不如預期、……等等,這些狀況一大堆,現在的資訊系統或未來可以看到的資訊系統可以處理這些?沒有真正可以實現真實狀態的ERP,那物聯網+巨量資料+雲端服務這個恐怕更別說了

一雙玉臂千人枕、半點朱唇萬客嚐,還君明珠雙淚垂、恨不相逢未嫁時

economic wrote:
這種在ERP時就一直想大量的改善..

不知這ERP是套裝還是量身的???
哈..羊毛出在羊身上...你提高薪資..你們覺得老闆會自己吸收這薪資成本麼?

結果就是轉嫁給消費者..然後物價整個提高...

而且可悲的是..你不過提升了一點點的薪資..但是卻得比之前付出更多的家庭成本出來..

最後就是大家還是不敢結婚....

台灣向後退 wrote:
討論之前還是先理解...(恕刪)




工業4.0..其實也可以說是第四次的工業革命..(也有人稱他為第二次工業大革命)

人力的需求將會大幅度減少..

很多人都不知道..其實現在你正在做的很高興的工作..很可能在30年.20年.甚至10年之後就消失了..

舉個最最簡單的例子...國道收費員.....

別忘記國道收費員剛考上的時候..各各幾乎認定自己是鐵飯碗..但曾幾何時..一夜之間全部被通知資遣...

因為自動化.不在需要這麼多的人力在收費上了.....

cckm wrote:
不知這ERP是套裝...(恕刪)


量身定做就可以做到?客戶訂單輸入就可以整個排出順利生產的生產計畫和物料安排,且可以面對不定時的意外?
我起碼做新的ERP實有跟開發商做過密切的溝通,雖然是在對方的平台上,但是我會提我想要的方式,那就一大堆做不到,有實際跑過ERP真實案例會知道,那是一大堆參數要設定的,這種越多,每一個參數間彼此的關係幾乎是難以邏輯寫出來吧,這樣怎跑?系統可以自己判斷?可以的話如我前面說的,生產管理的人員和採購這些可以再減少很大量的人力,而目前的系統和可以看見未來的系統還做不到,更遠的不敢說,起碼20年我是看不出能有多大突破,ERP推到現在也很多年了,到底跟MRPⅡ差多少,有實務經驗的可以自己判斷

algerno2 wrote:
人力的需求將會大幅度減少..
很多人都不知道..其實現在你正在做的很高興的工作..很可能在30年.20年.甚至10年之後就消失了..
舉個最最簡單的例子...國道收費員.....
別忘記國道收費員剛考上的時候..各各幾乎認定自己是鐵飯碗..但曾幾何時..一夜之間全部被通知資遣...
因為自動化.不在需要這麼多的人力在收費上了.....


那得要看實際的狀況,如我前面說的,光一個縫紉機的操作,目前還沒看到機器可以很順利的操作,以德國目前推出的設備看,當然可以在某些項目進行自動化,但說大規模的取代人力(會取代一些,尤其一些小又精密類的),我是沒覺得可以做到
一雙玉臂千人枕、半點朱唇萬客嚐,還君明珠雙淚垂、恨不相逢未嫁時
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