可視化與透明化成為製造業在供應鏈活動上的必要因素，當前企業佈局除商業考量外，政局變動的影響力可能更讓業者憂心，加上過去缺料塞港問題依舊尚未解決，投入轉型也尚在發酵階段，更重要的是，為提升應變能力，供應鏈的數位化已是刻不容緩的營運議題。

圖片來源 : shutterstock、達志影像

政治逐漸主導經濟發展，產業需從中尋找新機會

地緣政治除帶來不確定性外，也同時影響物流、金流、資訊流，與人流的限制。以俄烏戰爭而言，加劇了供應鏈中斷和通膨危機，印度電子與資訊科技部長 Rajeev Chandrasekhar 指出「俄烏衝突影響包括半導體產業在內的眾多供應鏈。持續的衝突可能對氖氣和六氟丁二烯氣體的供應產生不利影響，這些氣體是製造半導體晶片的基本元素。」；同時，為對抗中國半導體供應鏈的崛起，美國通過520億美元補助的晶片法案（Chips and Science Act）強化關鍵物資掌握度與供應鏈韌性，同時預計在十年內投入2,000億美元作為半導體研究預算。由於晶片供應鏈問題已衝擊汽車、武器、電動遊戲等產品的生產，已成為美國國安問題，該法案由兩黨支持並通過。當產業問題與地緣政治連結時，各種政府措施相繼而來，在政治逐漸主導經濟的風險持續，產業政策由過去的開發逐漸走向封閉與區域化時，建立數位供應鏈的重要性不言而喻。

2020年至今，供應鏈的問題至今仍無完善解決方法，多家調研機構指出，問題可能一路延伸至2023年。其他總經數據也不容樂觀，塞港、缺櫃最直接的問題即是通貨膨脹上升，運費整整提高500%-800%，交貨時間難以確定；而短期的生產佈局因為疫情關係被迫中斷，導致必需品的價格全面攀升，引發通貨膨脹大幅上升。而綠色供應鏈與零碳經濟的崛起也讓業者在挑選夥伴時更加仔細，在全球即將進入「零碳經濟」的新階段，不只各國訂出更全面的減碳路徑，同時，碳關稅的出現也影響產業之間的互動，供應鏈的碳足跡，則會被更嚴格的檢視。

製造業者運用數位技術在複雜營運環境下建立韌性供應鏈

在競爭日益激烈、政治逐漸主導經濟的市場中，尋找供需之間的平衡是每家企業管理階層面對的重大挑戰。除了採取被動防禦措施外，企業也應主動投資於多元化的供應鏈技術以因應未來不穩定的外部環境。顧問公司Bain & Company指出，投資於供應鏈科技的企業在產品開發週期上縮短 60%，同時擴大高達 25%產能。事實上，業者的反應並不慢，而是需要更確定的因子來促使推動相關投資，在 COVID-19 的影響之前，美國企業即開始減少對海外製造商和供應商的依賴程度。由於國外關稅和貿易政策變得越來越難預測，美國業者正尋找技術解決方案，力求供應鏈自給自足並更具彈性：將數位轉型與工業 4.0 技術整合至供應鏈中正成為管理階層關注的優先事項之一，技術整合重點如下：

(1) 人工智慧與機器學習：Gartner顧問研究公司指出，直至2025年，人工智慧與演算法將會被應用於超過80%的供應鏈應用程式，透過許多不同數據源獲取和分析數據，人工智慧驅動的供應鏈解決方案可以提供深入的營運流程洞察力，例如協助計算及規劃庫存量，更能透過過去的經驗學習做出採購決策。預測分析和數據分析可以協助預測潛在風險和需求變化，使企業能及早擬定策略。 以施耐德（Schneider）為例，公司希望降低全球240個製造工廠和110個配送中心現有供應鏈流程的成本，有鑑於此，公司與供應鏈軟體業者Llamasoft合作，建立供應鏈預測模型，為原材料供應鏈自動創建最佳路線選擇，同時清理企業供應鏈數據，如運輸費率和政策、產品運輸路線數據，其使用的軟體能在2-4小時分析200,000個運輸據點，以及130,000個流量據點。

(2) 工業物聯網 (IIoT)： 供應鏈中的IIoT 網路由配備感測器和連接設備組成，用以蒐集自動化機械、貨運追蹤、機器對機器和機器對人通訊等數據資料，使設備能發送和接收數據。透過收集數據並回傳企業中央系統，可讓人工智慧進一步分析和解釋數據，為整體供應鏈的營運流程建立的快速決策與自動化提供資訊。 除人工智慧技術成熟、雲端業者投入物聯網領域，以及日益成熟的網路連接，為應用工業物聯網帶來利多外，當前眾多外部因素也對工業物聯網市場產生正面影響，例如在地緣政治緊張下，企業開始採用離岸委外（Nearshoring）方式生產，供應區域或多區域市場，以因應供應鏈中斷挑戰。事實上，在美國印太經濟架構、CHIPS法案、AKUSUS聯盟的形成下，未來商業行為幾乎均與國際陣營有關，設備與產品的可追蹤性便成為企業部署供應鏈的重心，也是工業物聯網可發揮之處。

(3) 積層製造：積層製造能以成型複雜幾何形狀，一體成型所需的零組件，減少組裝造成的誤差累積，提升產品可靠度與性能同時，也減少供應鏈的複雜度。智慧工廠可以使用積層製造來達到快速與客製化生產，在不中斷營運流程下，應可臨時插單、按需生產的某些產品。此外，積層製造特色為近乎淨成型，能降低原物料使用，同時大幅減少加工的時間與刀具的耗用，使得生產不再以量制價，成本可固定化，讓小批量生產具成本優勢，這於因應供應鏈斷鏈相當有效，未來採購可能因外部因素使得採購頻率與採購量變得不穩定，而積層製造能適應不同數量的原物料採購量進行彈性生產。

(4) 機器人和自主運輸工具：機器人和無人機可以根據需要調整其流程，以滿足快速變化的需求。傳統工業自動化設備投資成本高、回收期長且技術門檻高，產品規格樣式一旦調整，原先的設備很可能完全無法再使用，而機械手臂具可程式化特性，搭配周邊相關硬體的調整，就能夠彈性針對製程調整。設備再利用率高，製程可複製、可重現，高度的生產彈性能夠協助企業主彈性因應市場變動及多變的客戶需求。此外，自主運輸工具的市場也因供應鏈挑戰而快速成長，根據預估，自動駕駛卡車於2026年的年產量將達1萬輛，而到2031年時將增至7萬3,000輛。送貨機器人也呈現相同的趨勢，估計2026年的年產量為9,000台，到2031年時則增至50,000輛，而Waymo、Plus、Pony、Ike/Nuro、Aurora、Embark、Kodiak和Pronto等業者都可能因此受惠。

透過技術部署建以迎戰供應鏈區域化挑戰

疫情前的供應鏈標準化與規模化為企業與消費者帶來一定便利性與營運成本優化。疫情的衝擊徹底改變這一狀態，根據調查指出，71%的業者認為在企業持續營運計畫並不完善時，處理斷鏈議題與物流倉儲優化便成為業者提高韌性的首要之務。在此情形下，全球供應鏈從長鏈變成短鏈或兩者結合的混合鏈。消費者會要求在地供貨，但因應市場變化，廠商會降低囤貨風險，因此下訂頻率增加、訂貨數量會減少等少量多樣的消費潮隨而興起。業者透過AI演算法，找出客戶的訂貨頻率與數量；或透過倉儲管理系統，即時掌握商品庫存，藉此將倉儲貨架的管理發揮最大化，提高相關KPI，如揀貨正確率、存庫正確率與廠區的衛生安全。同時，業者亦可運用車隊管理機制，精準調度派送無人車，藉由上述作為，強化整體企業的供應鏈韌性。

此外，由於台灣製造業有許多企業正在投入數位轉型，以製造業三大元素，「機、廠、鏈」而言，多數業者仍處於機械設備數位化、工廠數位化的階段，且這些投入成本相當高昂，並多為進行式，需3-5年，甚至更長時間才能完成，直接投入供應鏈數位化的比重相對較少，以大型跨國營運的電子業者居多。此外，台灣製造業者轉型程度有相當落差，導入數位軟體並非完成轉型，而導入後各部門間可能協作方式改變，甚至是營運流程的調整，也需一段時間因應。因此，政府在數位供應鏈的建立上應比業者早一步規劃，由於當前地緣政治對企業的影響程度不斷提升，甚至形成以「陣營」而非商業考量的友案供應鏈形成，未來生產端與市場的變動將更加劇烈，也讓供應鏈廠商間的協作更緊密，趁多數製造業還在投入營運端轉型時，提早協助業者規劃供應鏈議題，方可在未來趨吉避凶，降低營運的不確定性。

【本文僅反映專家作者意見，不代表本報立場。】

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