【面對全球經濟轉型重要技能需求】
世界經濟論壇（WEF）中，發布《工作大未來報告》（The Future of Jobs, 2018）。這份報告調查了涵蓋9大產業、15個經濟體中的371家企業，萃取這些企業的人資長和策略長洞察後，指出人類正在經歷第四波工業革命，正在改寫從生產、製造到消費的流程，當然，也徹底顛覆未來就業結構的組成以及對人才的定義。在這份報告中(如下圖Table4) 2018年-2022年前10項技術能力需求的消長比較表中，更指出在未來會愈來愈重要的技能有「分析式思考與創新」、「創意、原創、首創精神」、「批判性思考與分析」、「複雜的問題解決能力」、「推理、問題解決與構思能力」、「系統分析與評估」…等等。我們不難發現前揭能力需求已顯現出重要性，且都是有關高層次的思考分析、創意、問題解決等能力。而企業在面對這樣的趨勢，需要有全面的「增強策略」，讓一些工作變得自動化的同時，精心構建公司內部的終身學習體系、投資於人力資本以及廣泛的合作，都應是企業的首要任務。
WEF所提出的當前正在經歷第四波工業革命，即是指「工業4.0」是全球所面臨的重要經濟轉型趨勢。在工業4.0的趨勢中，半導體製造產業，甚至大多數產業中，多數的企業都會透過SPC、ERP、MES...產生大量數據，然而這些數據，如果沒辦法產生管理機制，創造價值，再多數據也是枉然。因此，要先會「問對問題(PSDM)」，才能「蒐集到關鍵數據」，運用「大數據分析手法」去分析「尋求最加解(田口法，實驗設計)」，透過「類神經網絡、深度/機器學習」達成AI人工智慧，幫助企業提高生產效率，透過IT把人的經驗串聯，透過IoT把人、物、機台串連，大家都在同一平台，有共同的語言，達到智慧工廠，智慧製造，進一步打造BI戰情室，運用JMP、Tableau、PowerBI…這類統計數據軟體，將管理的數據視覺化呈現，達成智慧決策，進而達成工業4.0的核心目標。
工業4.0 分別由「流程面向」、「邏輯面向」與「數字面向」來看，智慧製造的關鍵，在決策數位化、智能化，且決策的價值和挑戰，主要在一開始，如何定義真正的問題，也就是說，從工業3.5到工業4.0，決策能力是軟實力是重要的一環，而決策的第一步就是要能正確定義問題與價值流程。正確的流程與邏輯才能將大數據分析用於價值鏈上。因此，專業職能的訓練均應由其核心基礎-問題分析與決策、大數據分析來發展。
建構工業4.0專業技能訓練策略，即以「邏輯」面向的問題分析與決策(PSDM)為核心基礎，推動以運用PSDM邏輯思考的基礎整合「數字」(SPC與大數據分析課程)面向和「流程」(專案管理課程)的能力提升課程。帶領學員找到目前的問題，將問題拆解成不同的專案進行專案管理，提高執行的效率和品質；針對問題透過大數據分析手段，以數據佐證，找到最佳決策或風險評估。運用資料數據分析之四大目的：整理、比較、關聯與控制預測；連接問題分析與解決之三大面向 (流程的、邏輯的與數字的面向)，協助瞭解現有內外部各類資料/資訊，採用正確適當的分析與決策技術來發揮價值。讓決策者得以強化對現況情境的理解，快速推理、精準追蹤，以提升決策效能與品質，以期能達到生產品質與速度及服務水準下一階段之挑戰。
建構工業4.0專業技能訓練策略，即以「邏輯」面向的問題分析與決策(PSDM)為核心基礎，推動以運用PSDM邏輯思考的基礎整合「數字」(SPC與大數據分析課程)面向和「流程」(專案管理課程)的能力提升課程。帶領學員找到目前的問題，將問題拆解成不同的專案進行專案管理，提高執行的效率和品質；針對問題透過大數據分析手段，以數據佐證，找到最佳決策或風險評估。運用資料數據分析之四大目的：整理、比較、關聯與控制預測；連接問題分析與解決之三大面向 (流程的、邏輯的與數字的面向)，協助瞭解現有內外部各類資料/資訊，採用正確適當的分析與決策技術來發揮價值。讓決策者得以強化對現況情境的理解，快速推理、精準追蹤，以提升決策效能與品質，以期能達到生產品質與速度及服務水準下一階段之挑戰。
