前言
縱然每一間公司在供應鏈流程與型態各自相異，並且會隨著時間而改變1，供應鏈整合（Supply chain integration,SCI）仍然與公司的表現呈現顯著的正相關2。訊息系統（IT systems）加強了組織間供應鏈整合的能力3,4，公司內的整合與顧客的整合是解釋公司表現的重要參數5，甚至更進一步能夠造成商業流程模式的改變6，然而，許多企業並非資訊科技專精，因此需要藉由委託系統整合（system integration,SI）業者、法人單位或學校研究室協助完成供應鏈整合與串流。
本文蒐集112名個案中供應鏈數位串流及人工智慧應用的資料，藉由呈現特定產業類別對系統整合的獨特需求，希望能協助系統整合業者切入特定產業，具備領域專精的能力。
方法
本文分析了自2018年起獲得政府補助的中小型或中堅製造業112案。案件內容包含供應鏈串流（系統串接、合作模式等）、智慧機械元素（大數據、感測器應用、物聯網等）、人工智慧（機器學習、深度學習等）及與之配合的資訊安全項目。
112案中每案均包含一家焦點公司（focus firm）擔任主導，針對個案進行資料整理後，任一委外單位於單一個案中僅對應至該單位權重最高之工作項目。為有利進行討論，所有委外單位所對應的工作項目均於供應鏈流程上參考SCOR（Supply-Chain Operations Reference model）7模型進行劃分（如表一橫軸），並於性質上依據企業IT系統的整合性質分類8,9（如表一縱軸），對應至以下六種工作性質：
（一）數位串流：將上下游之間的訊息進行儲存、共享與流動，並於呈現上進行統一，但卻較無互動或協作之行為。
（二）平台建立：建立上下游之間共同操作介面，於資訊、物流、金流方面進行資訊的共享與溝通，將對上下游成員產生一定影響甚至是模式的改變。
（三）供需管理：對上下游之供給與需求預測，將對焦點公司與較密切之上下游成員產生較為長期的影響，能輔助公司策略方向。
（四）軟體排程：針對公司內製程作業或專案進行軟體化管理或發展功能性模組，以追求最佳之規劃與執行為目標，較不對硬體條件進行更動。
（五）硬體聯網：於公司製程或產線上管理製造執行，進行自動化與可視化，以優化硬體條件並產生數據以利進行操作或反應為主要目標。
（六）決策輔助：於公司內之製程步驟中進行檢視、分析、建立模型，取代繁雜工作並促使內部成員能依此項目之產出快速判斷。
表一、工作項目對應
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類別 |
供應商-採購 （公司間） |
採購-生產 （公司內） |
生產-配送 （公司內） |
配送-顧客 （公司間） |
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功能性 |
數位串流 |
軟體排程 |
軟體排程 |
數位串流 |
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程序性 |
平台建立 |
硬體聯網 |
硬體聯網 |
平台建立 |
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商業性 |
供需管理 |
決策輔助 |
決策輔助 |
供需管理 |
為避免資料之處理、分類與判斷會因執行人員不同而造成標準不一致，因此分類執行上皆由單一人員完成並進行分析。
結果
綜觀全體產業112案共計191項工作項目（如表二所示），以執行公司間為主的工作項目（數位串流、平台建立、供需管理）佔總工作項目的29%，其中又有36%以供需管理為主，是人工智慧的的應用點。而以執行公司內為主的工作項目（軟體排程、硬體聯網、決策輔助）則佔總工作項目的71%，其中同樣36%以決策輔助為主，人工智慧主要應用於此類別中。
表三考量案件規模的影響去除了經費小於500萬的個案（以下簡稱規劃案），留下約2000萬規模的個案（以下簡稱建置案）。其中公司間工作項目與公司內工作項目分別為與77%，比例大致與全體產業所呈現之數據相近。表三與表二之間的比例差異隱含的是從概念驗證到服務驗證之間的鴻溝，投入資源的遽增讓產業業者必須同時考量可行性與先後順序後做出決策。
表二、整體產業合作概況
註：左欄包含目前已有之產業類別及其案件數（括號內），右欄白底數字代表分類於該類別之工作項目數。
表三、建置案合作概況
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此外，從本案資料中亦能發現在產業業者委託工作的過程中，會考量以營利為目的的系統整合業者。與半公立的法人單位或以創新為主的學校研究室不同，目前的數據顯示決策輔助類別的工作項目以學校、法人單位較為強勢。
結論
（一）總體趨勢顯示各產業工作項目集中於公司內階段，又以硬體聯網為主，較缺供應鏈資訊串流之重視
從結果數據中顯示，雖然個案案件均具備供應鏈串流及智慧機械、人工智慧元素，然而公司卻主要將資源投入公司內部的規劃與建置，項目數量維持在總工作項目數量的70%以上，其中又以硬體聯網如機台資訊蒐集、可視化戰情室等項目為最。
縱然目前的文獻顯示供應鏈整合能夠有效提升公司表現，台灣中小型及中堅製造業對於上下游關係的投入仍然較少。若更深入觀察各別案件，平台建立多為建立上下游之共同操作介面，如網頁或平板APP，較無將公司策略與條件（共同行銷、切入市場、產能負荷）分享而形成策略聯盟或共同戰線之內容；供需管理則大都利用公司之歷史數據如訂單、銷售量等進行人工智慧學習建立模型，未見協同兩間以上公司之學習模型建立；數位串流部分則仍未發現注重引入第三方單位或利用程式確保資訊正確與透明的部分。
由此可知，我國製造業者對於供應鏈數位串流的重視仍不及公司內智慧機械的導入，而供應鏈上下游的連結仍停留在基礎技術與工具的建立階段，因此對於數位轉型中所重視之顧客需求蒐集與商業模式轉換影響有限。
綜上所述，建議系統整合業者向產業主導公司提案時，優先聚焦於公司內硬體聯網需求，引導產業業者思考資料能否運用於串流上下游後，才開始考慮人工智慧的應用。此外，也推薦提案時主動向產業業者提及相關的教育訓練或是講座論壇資源，經由共同對於知識技術議題的探討，將有助於工作中溝通的順利，以及提高對於專案目標的共識。
（二）個別產業切入時應考量產業特性，不同的產業對於系統整合具備不同的需求
雖然無論案件規模大小，整體數據在六種工作性質分類的比例大致維持一定，然而當開始以個別產業為單位進行觀察時，規劃與建置的投入差異就開始顯現。以下重點挑選了數個產業中較為直觀的趨勢變化，並且針對現象提出一些建議。更加詳細的內容與適用性將在分別對各個產業進行剖析時詳述：
（１）機械設備製造業相當重視公司內工作項目。當焦點公司由總數18案聚焦至建置4案時，相較於公司內決策輔助的需求保留了一半，公司間平台建立的項目完全消失。分析過程中發現機械設備製造業相當重視「硬體聯網」，而「平台建立」在建置案被拆散成許多搭配性質的工作項目來滿足顧客與委外需求，因此建議系統整合業者主動對機械設備製造業者提案時從硬體聯網切入，並且大膽提出圍繞著產品與品質展開的平台建立工作項目。
（２）金屬製品製造業同樣重視公司內工作項目，但是當焦點公司由總數22案聚焦至建置4案時，軟體排程、數位串流與供需管理的項目完全消失了。分析過程中發現產業業者將「數位串流」與「供需管理」的注意力集中到了「平台建立」，而「軟體排程」則是在規劃完成之後公司便自行執行建置，只花費相對較少的資源進行外包。因此建議系統整合業者可以考量從機聯網架設切入金屬製品製造業，並應對其對於品質控管的強烈需求建立平台，然後累積數據發展人工智慧。
（３）汽車及其零件製造業忽略公司間「平台建立」工作項目，當焦點公司由總數14案聚焦至建置2案時，軟體排程、數位串流與供需管理的工作項目產生了空缺。不重視公司間工作項目與軟體排程的現象，肇因於個案均來自汽車零組件製造業而非整車廠，而且已經具備一定的數位能力。因此本研究建議系統整合業者可以從公司內「決策輔助」部分切入汽車及其零件製造業，如何妥善利用數據將會是本產業重點。
（４）電力設備製造業的規劃個案只針對軟體排程與決策輔助，建置個案將六大工作性質的項目都涵蓋在內。這顯示的是電力設備製造業者很有可能正在切入新的市場與領域，例如電動車，因此需要在供應鏈管理的範疇內一方面維持既有產品的銷售，另一方面在新的市場領域塑造連貫而完整的配套流程。因此建議系統整合業者將公司的服務與產品包裝成解決方案以進入此一產業，同時也必須掌握目前的電力設備製造業產業動向，避免方向錯誤。
（５）紡織業與金屬製品製造業、機械設備製造業在人工智慧的委託偏好上不同。比起喜好將「決策輔助」委託給法人、學校單位的金屬製品製造業、機械設備製造業，目前案例中的紡織業者幾乎都將運用人工智慧的「供需管理」「決策輔助」工作項目交到了系統整合業者手上。因此建議系統整合業者在此產業將人工智慧相關項目作為優先考慮，同時12案紡織業個案中均較不重視「軟體排程」的現象需要注意，資料顯示目前台灣紡織業者對此一工作項目並沒有很強烈的委託意願。
本文獻給有志於特定產業領域專精的系統整合業者，希望我們看到的現象與分析出的數據，有助於公司發展的路途更加順遂。
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