July 25, 2024
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高科技產業正在經歷一波由消費電子、汽車工業和高性能運算機器推動的需求高峰，但供應端的挑戰，包括供應鏈中斷、製造限制和原材料短缺，正在阻礙滿足這種不穩定的需求能力。企業正在加快創新，採用人工智能和先進製造技術來提高效率、韌性和敏捷性。同時，部署下一世代計劃和決策軟體解決方案成為優化供應鏈以及在這個快速發展的商業環境中保持競爭優勢的必要條件。
台灣是半導體創新和生產的中心，是o9 aim10x系列活動的一個理想站點，該活動致力於挑戰計劃和決策的現狀。這次活動吸引了來自供應鏈和IT領域的80多位高階領導人，提供了行業領導企業如AKM、日月光、富士康、聯電和台積電等公司意見交換的平台，分享他們如何利用新世代技術提高生產力和效率。
1. 借助o9 Digital Brain進行管理與營運的企業整合經營計劃
許多先進的電子元件製造商已經意識到，在當今日益複雜和不穩定的商業環境中，用Excel試算表來管理全球供應鏈是不可行的。 正是這種動力促使旭化成微電子公司與o9開展數位化之旅，實現了整合業務計劃（IBP）轉型 — 利用新世代技術將企業戰略與作業執行相連的先進計劃能力。
AKM的企業計劃總經理Matsumoto Toshiaki 在開頭強調了AKM所面臨的挑戰，這促使它與o9進行數位化與IBP轉型。他說：“過去，供需計劃遵循一個標準化的流程，需要許多在Excel中的手動操作，這樣的作業相當耗時和仰賴大幅的人力。”
他解釋了o9平台的企業整合規劃能力促進了現場作業到管理之間的無縫資料流，允許 “考慮全階層的情報的決策”。
Matsumoto 描述了這個流程：“借助o9，數據自動匯入，分析以及決策得以在一個上午完成，人員可以在到達辦公室後直接進行有關分析和決策的討論。” 這種效率確保了管理和作業團隊都專注於他們的重點——預測並參與預測管理，以及穩定生產的現場作業。
在導入o9平台時，AKM選擇了彈性的方法。實施團隊並非嚴格遵循瀑布方法，而是基於實務的反饋啟動了試點導入，使用瀑布和敏捷的混和導入方法論逐步添加新功能與切換。
2. 日月光控股：開創智慧半導體製造之路
日月光是世界領先的獨立半導體封裝和測試製造服務供應商，已經採用了4IR技術(工業4.0)，特別是人工智能領域，以改變其運營模式並已顯著地提高其生產力和效率。
日月光總經理室暨資訊中心副總經理李政傑(Michael Lee)上臺分享了日月光如何開創“智能半導體製造”。
轉型之旅始於13年前的ASE高雄晶圓凸塊廠(Wafer bumping)。這個轉型的契機源於全球智能工廠的趨勢，以及由跳脫傳統工廠運作模式的迫切性所觸動。自轉型啟動以來，日月光的自動化工程師人數從100-200人激增至超過600人。
Michael突出了ASE創建高效、自動化工廠的策略願景，受到了德國工業4.0的啟發。“我們利用了眾多人工智能和自動化技術，在工廠運營的各個面向實現了數位轉型。” ，他說，“高效、智能的工廠是我們製造設施未來的願景。”
日月光取得了令人驚豔的成就：公司的產量增長了67%，交貨時間縮短了39%。它還因其先進的製造能力被世界經濟論壇的全球燈塔網絡所認可。 ASE的46個工廠中有超過50%現在實現了自動化，致力於實現零缺陷、縮短交貨時間和提高產量。
日月光自動化製造工廠的速度和適應性也值得注意。 日月光可以在短短18天內建造一個自動化工廠。這種快速部署在不確定的時期至關重要，使日月光能夠迅速應對市場需求和變化。 Michael在總結中強調了他們以人為本的AI整合方法，並解釋說目標不是取代人員，而是增強他們的能力並使他們專注於更高價值的任務。“我們的起點是減輕操作員的負擔，增加人員價值” “通過自動化，在過去，一個人只能操作十台機器，現在一個人可以監管數百台機器。”他說。
3. 規劃未來：成功供應鏈的關鍵趨勢
Patrick Lemoine，o9 全球行業解決方案副總裁，隨後發表演講，分享了企業應對高科技供應鏈獨特挑戰的策略。他解釋了三個主要挑戰：「新產品發布的速度、全球化供應鏈的複雜性和波動性，以及創新者對現有企業的挑戰。」
他詳細說明了一個關鍵機會，即利用歷史數據以及許多其他領先指標來改進需求預測，例如，「利用來自設備的海量數據，理解產品使用情況，並將其用於更好的需求預測。」
然而，Patrick 指出，由於缺乏歷史數據，預測新產品需求仍是一個重大挑戰。他建議透過識別相似產品來提高預測準確性，並識別適當的層級來預測配置產品。他也強調對多層次供應鏈洞察的重要性。「一旦你正確地建模你的供應端——合約製造商、基於交貨時間原因的採購尋源方式、供應商的可靠性等——你可以利用這些知識來改進供應績效。」他建議道。
Patrick 演講中的一個重要觀點是決策靈活性的必要性。善用多層次供應鏈資訊使企業能夠在採購尋源和製造選址方面做出明智的決策。這種適應性對於條件迅速變化的高科技行業至關重要。從供應鏈規劃的角度，他倡導持續規劃而不是傳統的定期規劃，強調需要在新的訊息出現時重新規劃。
他還提供了公司開始利用這些趨勢的實用步驟。他建議識別價值洩漏(Value leakage)的範疇，建立企業數據文化，並組建專門團隊逐步發展能力。Patrick 在演講結束時呼籲觀眾「追求卓越」，即利用現有的先進規劃能力實現「增強決策」
4. 工業雙 AI 人工智慧 驅動的新世代全自動化工廠
聯華電子，全球前三大專精於晶圓代工的全球企業，自 2017 年起啟動了其半導體智慧製造的旅程，致力於創建由工業級雙AI驅動的全自動工廠。這一創新將改變半導體行業，實現全自動化的工廠運營。
那麼，什麼是雙 AI 呢？根據聯華電子公司技術製造處技術經理洪逸琳(Bear Hung)的說法，這是一種將分析 AI 與生成 AI 結合的自動化方法。這種組合增強了工廠運營的動態性和效率。
聯華電子公司充滿企圖心地積極參與國際半導體協會(Semiconductor Smart Manufacturing Initiative, SEMI) ，希望通過完全自動化的工廠來徹底改變行業。Bear解釋說：「AI 正在敲門，改變我們的生活和工作方式。」她承認，儘管生成 AI 降低了 AI 使用的普遍門檻，但真正的挑戰在於提出精確的問題以充分利用其潛力。
Bear描述了聯華電子公司自動化工廠的演變過程，將其形容為一個多階段過程。這一旅程從基礎自動化開始，逐步發展到使用大數據進行智能故障檢測和分類 (Smart Fault Detection and Classification, FDC)以優化排程，最終融合 AI 和機器學習以進行預測分析和決策。
她通過自動駕駛汽車的類比來解釋這一概念，指出自動化類似於在預定軌道上行駛的車輛，而真正的自主性則需要對動態條件進行即時調整。「使用工廠能夠理解的語言，它將自動駕駛汽車的概念與 SEMI 金字塔模型相結合。」熊熊解釋道。
5. 往燈塔邁進：富士康工業互聯網的人工智慧工廠
世界經濟論壇認可的燈塔工廠榮譽，是頒發給那些成功擴展第工業4.0技術(Fourth Industrial Revolution technologies, 4IR)在生產網路中的典範，為其他製造商樹立標杆。而鴻海工業富聯 (FII) 資深處長 吳振廷博士(Tim Wu) 介紹了工業富聯在中國建立三個 AI賦能燈塔工廠的旅程。
他首先簡介了工業富聯，工業富聯鴻海的子公司，年營收超過 4000 億人民幣，擁有全球客戶群。該公司運營三個燈塔工廠，專注於智能終端、網絡設備、雲伺服器和工業互聯網。他強調了目標導向和自上而下支持在數位化轉型中的關鍵作用，警告說如果沒有這些元素，這些努力可能會退化為僅僅是統計練習。「隨著製造過程變得越來越複雜，產品種類不斷擴大，然而公司人員數量可不能相應地增加。」他指出。
從自動化到數位化，最終將端到端的整體供應鏈連接以實現智能化。Tim 解釋說，工業富聯已經在單一平台上實現了 95% 的數據整合，這對於將數據轉化為可行洞察並轉化為知識至關重要。「(系統)如果不變得更聰明，就難以實現真正的智能化。」他表示。
他還詳細介紹了 工業富聯轉型的關鍵里程碑，核心在於建立一個中央數據平台並整合雲原生數位轉型方案。「目前專注於製造機構部件自動化。」他解釋道。「已經實現了所有機構部件的 75% 自動化。」這種高水平的自動化對於處理工業富聯複雜多樣的製造過程已不可或缺。
實現工廠自動化的一個重大挑戰是對供應商的整合。Tim 強調說：「如果不整合供應商，實現工廠自動化是非常困難的。」他還指出數位轉型中的常見陷阱，提到失敗的主要原因是無法從大量統計數據中提取有意義的見解。「數位化失敗的主要原因是找到大量統計數據但無法提取有意義的見解。」他說。
展望未來，Tim 討論了 AI 在製造業中的未來方向，生成式AI扮演關鍵角色。他提到，儘管生成式AI最常見的應用是創建知識庫，但最終目標是開發完全由 AI 驅動的工廠。「未來，生成式AI的大型語言模型演化為將專精於每個獨立功能範疇的模塊。」他預測道。
6. 借助生成式人工智慧優化供應鏈轉型
全球企業面臨的一個長期挑戰是部落知識(Tribal knowledge)。這些關鍵業務資訊常儲存在員工的頭腦中，或通過電子郵件或電話交流，這些關鍵知識散落各處，而通常難以幫助公司在宏觀規模上做出更好、更快的決策。
然而，2009年後 o9 率先採用了一種以科技驅動的新方法，將公司與外部環境的部落知識轉化為易於取用的數位規格，從而在規模上提升決策能力。
o9 的行業解決方案總監 Steven Huang 隨後與觀眾分享了這些創新。他首先追溯了 AI 的自1956年的起源，強調其自近百年來的演變成為現代企業的重要地工具。 他解釋說，o9 的生成式AI願景是通過利用其突破性的企業知識圖譜 (EKG) 核心技術應用來提升服務和客戶價值，而不是取代人工勞動。這項技術連接並組織公司內的數據，使資訊更容易查找和理解。
“圖資料庫(Graph database)技術是下一個時代企業的競爭優勢，通過資料網絡效應建立競爭差異化，” 他解釋說。“o9 使用圖資料庫技術為核心結合 AI 來開發我們的產品並為客戶帶來價值。” 在新時代，善用數據將是主要的競爭優勢。Steven 解釋了 o9 如何使用基於圖結構的資料庫將市場與環境情報整合到其平台中，這個先進的方法在本質上增強了產品開發和客戶價值。這項技術通過對於提升不完整的數據的適應力並促進跨部門以及供應商合作來實現端到端的可見性。 他還強調了生成式能夠為企業帶來的顯著生產力提升，可高達 30-50%。他詳細介紹了 生成式AI在 o9 平台中的三個實際應用：
- 企業知識引擎 - The Knowledge Agent
- o9數據報表引擎 - The o9 Data Report Agent
- o9數據洞察引擎 - The o9 Summarizer Agent
這些使用案例展示了生成式AI如何提升供應鏈管理的核心功能，使平台更加智能和高效。“生成式AI使我們的平台更加智能與友善，並大幅度增強了供應鏈的核心功能。” 他說。
7. 高科技產業數位轉型的經驗分享座談
在活動的最後，高科技行業的領導專家分享了他們對數位轉型之旅的見解。該座談中專家們全面地分享了高科技公司在數位轉型過程中的挑戰、策略和成功經驗。
電訊盈科(PCCW)台灣總經理林信宇(Allen Lin) 在座談的開始強調設計正確流程和橫向整合供應鏈數據（包括供應商）的重要性。PCCW 是一家全球諮詢公司，與 o9 密切合作，目前正推動國際領先啤酒製造集團-百威集團(AB InBev) 的端到端計劃轉型。
日月光副總經理李政傑(Michael Lee) 討論了日月光因需求波動和原物料準備而面臨的重大挑戰。「預測的不確定性和波動性對企業構成最大的挑戰，這些因素直接影響公司原物料準備和提供給供應商的訂單數量」他指出。「因此，生產的前置準備能力成為一個重大的挑戰。」
他還強調了在應對短期需求時的適應性和靈活性，以及利用外部因子進行更準確預測的必要性。「推動數位轉型需要從人開始。通過提升他們的價值，他們更願意參與試驗，從而提供更大的價值並創造成功的循環，」Michael 補充道。
鴻海工業富聯資深處長吳振廷博士(Tim Wu) 分享了鴻海的數位化方法，強調自上而下的轉型策略的必要性。「數位化必須自上而下實施；自下而上的方法不太可能成功，」他解釋道。「在整個過程中擁有熟練的專業人員協助對於確保順利執行至關重要。」
在總結演講時，專家們一致認為數位轉型不是一次性的活動，而是一個需要持續努力和投資的連續過程。「數位化無法一蹴而就；它需要利用數據來建立機制和文化，逐步且系統地推進，」Allen 說。
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