AI人工智慧
科技技術
未來的製造產業趨勢，數據驅動生產，軟體定義製造，智慧製造成為主流的同時，製造上雲也同步成為未來趨勢，如何做好數據管理將是未來企業成長命題....
從中美貿易戰的台商遷徙回流、疫情爆發肆虐三年導致全球供應鏈斷鏈的問題，由於全球共應鏈延遲與不即時，在在影響著各大製造產業面臨訂單交期不斷變動的需求。疫情後，各大科技公司與各國紛紛開始供應鏈重組，或進行重新配置，避免雞蛋都放在同一個籃子內的慘況再度發生。
但科技進步快速，未來產品的生命週期越來越短的情況下，產線因應客製化需求快速變動已是未來必須發展，當結合AI人工智慧、物聯網(IoT)與數位孿生(Digital twin)等趨勢，落實智慧化的數位工廠營運，協助產線擁有更高彈性應對供應鏈細碎化的挑戰，也成為智慧製造的重要枝幹。
未來十年，智慧製造將是製造產業最重要的進化目標，不管從研發的數位孿生協作、生產製造、維運等作業流程都需要軟體協助，這也從以往的被動轉型轉變為主動轉型，以往的數據蒐集在導入新技術與新服務內容的力道加大之餘，如何做到數據整合，並在之後運用數據驅動未來製造模式，儲存數據與軟體運算的資料庫系統將不可或缺。
近幾年雲端技術與資料中心建置成長動能提升，雖最近經濟逆風導致成長動能停滯，卻不減緩上雲趨勢，根據IDC調查，全球企業較過去兩倍的速度啟動以雲端為中心的數位基礎架構，以提升企業整體數據彈性應變能力，DIGITIMES與萬里雲(CloudMile)合作進行「2022智造轉型大調查」結果顯示，台灣近500家製造業中，有超過5成的製造業者已採用雲端服務。
當然以2022年遇到的眾多經濟下行等變數來看，企業採取上雲無非為了成本問題，但在成本考量之餘，危機就是轉機，如何將最重要的資源投入在研發與創新與未來的減碳議題，用創新價值取代代工思維，將是企業降低成本同時，也能逐步提高競爭力的重要關鍵。
依照使用量付費的雲端服務，讓企業未來視人力、訂單、生產規模等營運情形來決定導入雲服務規模，在現今全球供應鏈的重組轉移趨勢下，重新建置生產基地所耗費的時間與金錢成本都相當可觀，採用雲端服務是企業初始降低金錢與時間成本的一大重點，但除此之外，運用數據做好公司營運並呼應ESG趨勢也是未來企業的生存關鍵。
如要執行ESG，企業對內營運管理與對外供應鏈管理將是重要重點。大多數企業溫室氣體排放來自上下游供應鏈，是企業ESG管理困難的一大原因，如何達到數據透明化，透過平台或軟體匯整跨區域與部門來源數據，做到可視化與可追蹤性，企業在規劃數位轉型相關發展，需建立數據平台的概念，避免相關數據分散在各單位，造成資訊落差，管理不當。
未來不論是自有IT影運的自建伺服器結構，到快速的雲端建置，大小企業各有其條件需求，但在這面臨數據驅動未來製造的必要時刻，企業該如何運用資源花在刀口上，降低成本與未來產業成長都是重要的轉型關鍵，但如何弭平數據誤差，讓準確度提升精進企業決策，將是未來企業轉型思維再造的關鍵。
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