新型態智慧科技 加速企業轉型發展

圖／中新社、新華社

近年來智慧化應用議題持續延燒，以智慧製造爲例，2018年底起中美貿易戰等外在環境影響，數位化與智慧生產模式已成爲必然，以往促使廠商導入智慧製造以兩大推手爲主，一個是「客戶」、另一個則爲「自身痛點」，而在2020年出現了第三隻手Covid-19，很多廠商開始加速評估導入智慧製造。

在各式智慧化應用中，並不是一昧導入所有新興科技就是最好的智慧應用，而是必須根據需求與使用情境來組合、運用這些技術，才能達到最大效果，而在各式新型態智慧科技中，「資料」扮演關鍵的角色，如何蒐集、傳輸、分析、應用、並符合資安等安全機制，是各種新型態智慧科技發展重點。

資料擷取來源包含人與機器，透過IoT蒐集的資料，亦可分爲非結構化資料（無法完全數位化的資料，如：圖片、語音、影像等），以及根據需求擷取出結構化資料（具固定欄位、格式、順序等），隨着有效資料量快速增加，結合5G傳輸的低延遲、高可靠、高傳輸與大量連結等優勢，同時利用AI（擁有預測、感知、判斷、自適應等功能），依不同任務需求在本地邊緣運算（Edge Computing）或是傳送回雲端進行後續的數據分析，透過中央式雲端運算與本地式邊緣運算的分工，可使整體運作效率大幅提升。

其中邊緣運算具資料篩選／提煉、本地學習、本地運算等特性，雲端則是具有隨處存取、快速、資源共享等特點，隨着資料隱私權與資料安全的重要性提升，資料流通與運作必須在安全環境下進行，網路安全必須具有防護、自動偵測、可靠等功能。

不論數位轉型或是數位優化，對臺灣產業發展皆扮演重要角色，可是不是所有廠商皆需數位轉型，現階段大多數臺灣企業最需要的反而是「數位優化」，而非數位轉型。「數位優化」爲利用數位科技來提升「營運卓越」及強化「顧客體驗」，最終以提升組織整體的競爭力爲目的，若企業所處產業生命週期已位於成熟、衰退的階段，或企業既有營運模式已無法因應市場改變與需求、競爭力大幅下滑，成長停滯，就應該開始思考是否要進行數位轉型，甚至提前進行評估。

企業導入智慧科技的驅動力與應用現況，因產業特性不同，不同產業的驅動力亦不相同。以資訊電子爲例，近年資訊硬體零組件價格上漲、勞工薪資成本上漲，臺灣業者製造成本提高，連帶影響本業獲利，資訊電子廠商多希望運用新型態智慧科技來提升生產與管理效率，以及尋求新應用的發展機會。

金屬產業在新材料篩選上，耗費時間長，所以，透過AI與大數據可大幅縮短新材料篩選時間，紡織業則面對快時尚需求興起，消費需求變化快速，以及消費型態轉變等威脅，不得不改變，食品業則因全球食安議題日益受到重視，且消費巿場變化需快速掌握及迴應。

此外，不論是金屬、紡織與食品業，都面臨人力斷層嚴重、經驗難以傳承，綜合以上，紡織與食品因同屬民生工業，產業發展易受到消費者習慣改變而產生新的營運模式，相較之下，紡織、金屬與資訊電子（半導體、面板等）產業屬高耗能產業，環保議題爲要驅動力，整體而言，資訊電子產業導入多以組織內部應用爲主，而「因應客戶要求」與「提升內部營運效率」則爲各產業導入新興智慧科技最主要、且最基本的驅動力。

進一步分析企業導入智慧科技的目的，以營運卓越、顧客體驗、商業模式再造與企業社會責任四大項爲分析基礎，可歸納出包含：提升品質、削減成本、提高生產力、縮短產品上市時間、對人才不足與養成進行因應、提高行銷精準度、提高社會承諾、增進環境永續與其他等九個大目的，從這些導入目的，可望瞭解企業現階段或未來導入新興智慧科技的誘因，以協助解決廠商導入新型態智慧科技時，會面臨的首要問題。

2020年初受到疫情影響，國際大廠面臨斷料危機，爲能降低缺料風險，國際品牌客戶逐步要求各代工廠未來需提供有效與即時的數據資訊，於是生產履歷與數位管理，已成爲國際合作的基本條件。

企業在導入智慧科技的應用機制上，首先宜從「點」開始，讓企業可以先數位轉型，建議運用感測器蒐集各式結構化及非結構化的資料標準化之後，再將資料呈現圖像化後分析，找出設備的最佳化控制、預測保養或產線精進的方法。再者，延伸到「線」，讓上下游供應鏈可以數位轉型，此時則需找到具領頭羊，來進行供應鏈整體升級的數位轉型，以新興科技影響上下游的資訊流通、甚至達到跨組織供應鏈預測及管理能力，最後則是擴散到「面」，讓產業可以數位轉型，大量運用不同新興技術進行整體產業數位轉型，創造資訊透明化、圖像化及產業敏捷應對能力。

如此一來，可以示範性應用的方式整合不同新興科技導入，藉此創造整體產業由點、線、面的方式進行升級，此外亦可藉助領頭羊來建立最佳產業實務，來達到產業數位轉型目的。（本文作者爲資策會MIC資深產業分析師陳彥合）