驅動式AI的韌性革命　地緣風險下台灣企業供應鏈的迫切轉型路

採訪／楊毓馨　圖／達志影像

　　隨著全球經濟格局快速變動，地緣政治風險已成為企業營運的核心考量之一。川普 2.0時代，美國加強採取保護主義政策、擴大關稅範圍，全球供應鏈面臨前所未有的挑戰。

　　從台積電宣布在美國亞利桑那州追加投資1,000億美元，計劃興建三座晶圓廠與兩座先進封裝廠，預計2026年投產，確保地緣政治風險下的供應鏈安全，即反映出企業應對全球貿易環境變化的策略。

　　面對美中貿易戰、歐洲供應鏈重組、全球半導體產業鏈調整等變數，企業積極分散供應鏈以降低地緣政治風險，台灣企業也亟需強化供應鏈韌性，降低單點依賴與中斷風險。在此背景下，AI的崛起不僅改變製造業模式，也為企業提供數據驅動的決策工具。

中小企業供應鏈轉型路
數位力不足的挑戰賽

　　專長資料數據分析、資訊系統規劃開發，現為中國生產力中心數位轉型與資訊科技應用事業部協理的黃建邦指出，AI在供應鏈的應用已從單點技術導入，逐步走向整體解決方案。

　　「企業可透過 AI進行供應鏈風險預測、動態調度、智慧品質管理、設備預測維護等應用，提升決策效率並降低營運風險。」

　　然而，企業在數位轉型過程中，面臨不同程度的挑戰。「供應鏈數位化面臨的主要挑戰之一，在於數據的分散和管理不善。許多企業缺乏統一的數據管理系統，導致數據孤島現象嚴重。」黃建邦補充，雖然 AI 在供應鏈管理中的價值愈趨重要，但當這些分散的數據無法有效整合，將大大影響供應鏈的整體效率和韌性。他強調，「供應鏈的數位串流，只有在各環節數位化程度達到一定水平後才能實現。」

　　為了解決這些問題，其帶領的數位轉型服務團，在與政府政策協力下，提供分級分階協助，透過數位轉型三階段，提供手冊、活動辦理及低門檻方案，致力普及數位思維。

供應鏈數位化初期階段挑戰與應對建議

• 技術簡化與標準化

導入低代碼／無代碼平台，小微企業無須高深技術背景即可參與數位化。

• 產業生態系統建置

大企業可提供雲端SaaS解決方案平台，帶動產業供應鏈夥伴輕量級導入，逐步提升數位成熟度。

• 政府與公協會推動

透過產業補助、示範計畫，提高中小企業導入意願。

供應鏈數位化，數位轉型的三個階段

關鍵問題

　　企業供應鏈數位化的挑戰包括：投資保守、程度不一、缺乏人才和資金不足，以及不知從何開始。

1. 數位化 (Digitization)

將實體資料轉換為數位形式。這是數位轉型的基礎階段，企業需要普及數位思維，逐步將實體資料數位化。

2. 數位優化 (Digitalization)

應用數位工具和系統改善流程。這一階段企業需要適性輔導，針對不同產業特性提供客製化協助，以工具系統應用改善流程。如，紡織業的聯盟模式、食品業的領域資料庫和塑橡膠業的模組化解決方案。

3. 數位轉型 (Digital Transformation)

以數位優先思維重塑商業模式。這一階段企業需要創新商業模式，打造新產品、新服務、新通路和新市場，創造新營收來源，突破國際市場。

1. Digitization實體轉數位

數位化：普及思維

• 提供低門檻雲端及 AI解決方案

• 數位轉型手冊編撰，線上線下活動辦理

2. Digitalization工具系統應用改善流程

數位優化：適性輔導

• 聚焦指標性產業領域提供客製化協助

• 聯盟模式( 紡織)、 領域資料庫( 食品)、模組化解方( 塑橡膠)

3. Digital Transformation數位優先思維重塑商業模式

數位轉型：商模再造

提供補助政策，鼓勵業者建立以數據驅動新商模，並推動接班傳承數位轉型，創造新營收來源，突破國際市場依產業特性及數位程度提供分階段轉型協助逐步打造新產品、新服務、新通路、新市場、新營收創新商業模式

數位轉型中的關鍵環節「數據治理」

企業面臨痛點

數據分散於不同系統與格式，以及數據可信度不足。

建議策略

• 將數據建置列入企業關鍵績效指標(KPI)。

• 引入專家進行數據盤點與架構規劃。

• 優先處理最能直接產生商業價值的數據。

「供應鏈數位化的目的，是提升整體韌性，確保供應鏈各環節的數據能夠無縫串接。包括數據標準化、數據清理和數據安全，確保數據的準確性和一致性。」黃建邦強調，數據治理可以幫助企業避免數據重複和不一致的問題，每個數據都應該有明確的責任單位，確保數據在整個供應鏈中的流通順暢。

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