本文根據22案執行供應鏈數位串流與AI應用的金屬製品製造業與5案基本金屬製造業資料展開，從供應鏈觀點探討產業業者對於系統整合的需求，並依此引導出數位轉型的方向，給予欲成為金屬產業領域專精的系統整合業者一些參考。
台灣的金屬產業主要區分為上游鋼鐵產業、非鐵金屬產業兩種基本金屬製造業，與下游螺絲螺帽、手工具、模具與水五金等金屬製品產業1，金屬製品產業又在產業價值鏈資訊平台的分類之中，被歸類於鋼鐵產業鏈下游，與機械設備、運輸工具並列2。
本文5案基本金屬製造業包含4案鋼鐵產業與一案鋁合金製造，而22案金屬製品製造業則涵蓋扣件、手工具、模具與水五金。下表（表一）分別為基本金屬製造業與金屬製品製造業實際展開的重要工作項目，本文將先從產業上下游特性開始，逐步深入到個案在供應鏈數位串流的作法與人工智慧的應用，而後對產業走向數位轉型的可能性，以及對系統整合業者的主要需求給予一些討論。
表一中詳細的工作項目性質與方法論請參考<產業供應鏈數位串流－整體趨勢與建置需求>一文，於此我們不多做贅述。
表一、基本金屬製造業與金屬製品製造業重要工作項目
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基本金屬製造業依循經驗法則，發展自動倉儲與穩定製造執行
在目前具備的個案資料中，基本金屬製造業以電爐煉鋼為主。雖然以廢鋼為主要原料相當仰賴進口，因此在發展上受景氣影響波動大，然而基本金屬製造業卻少見在執行過程中與上游進行互動：不只較少平台建立與供需管理，數位串流也用於掌控委外的異常回報及物流而非上游物料。
案件中唯一對於供應鏈物流控管有需求的個案，則源自於該案以特殊合金鋼為主，電爐相對較同產業業者小，已經從多量少樣的基本型態轉變為少量多樣，因此也同時執行公司內決策輔助，規劃完成跨製程的品質優化，情境相當特殊。
在基本金屬製造業的產業環境中，雖然依據經濟部「經濟地理資訊系統」點陣圖顯示，新北市板橋區、台南市永康區以及高雄市岡山區有較明顯的群聚現象，但依據公協會表示，業者較無自覺產生聚落現象。除聚落影響不明顯以外，目前業內產品量多而變化少，同業大多跟著下游市場（如營建、螺絲螺帽）需求走，溝通仍以電話為主，而且比起難以更動數字的平台報價，更偏向於開會討論後協商議價。
因此受限於公司間的慣性與環境因素，公司營運的精進方式都是依循經驗法則，彼此之間互相模仿學習，對於平台建立與供需管理等公司之間數位化互動的需求較為缺乏。因此，業者在數位科技的導入中將重點工作項目偏向公司內，面對檢測單機作業且分析資訊未共享的問題狀況，以製造執行的穩定為主要目標，蒐集產線參數與材料成分參數管控品質；而針對協力商庫存、排程與交貨數據機本缺乏的狀況，個案發展自動倉儲管理庫存並建立數據做為對應，此兩項為目前主要的發展內容。
金屬製品製造業規劃多建置少，傾向自行完成排程
基本金屬製造業下游之一便是金屬製品製造業，雖然申請業者眾多，但是其中僅包含4案規模較大的建置案，其數據如表二所述：
表二、金屬製品製造業建置案合作概況
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規劃（完成概念驗證（POC））多而建置（完成服務驗證（POS））少表明了該產業的大多數業者仍然對於供應鏈數位串流與人工智慧運用的預期效益不夠肯定。另一方面，在投入規模較大的建置案中，軟體排程、供需管理與數位串流的項目完全消失了，若是因建置個案數僅存18%而造成供需管理與數位串流為0還能解釋，軟體排程從規劃9項到建置案0項的差異到很可能代表了此項目在該產業有獨特的變化。
為了明確軟體排程在金屬製品製造業的現象，針對個案更進一步的研究了計畫中欲解決問題點與工作執行分配。在共計22案的欲解決問題點中，建置案4案均將排程管理不佳列為問題點，而規劃案則有三分之二（12案）將其視為須解決問題。
如表三所示，軟體排程除了僅存在於規劃案中之外，去除法人、學校單位工作項目後，9項軟體排程工作依然未減絲毫，顯示本工作項目皆傾向委由系統整合業者完成。
業者在規劃階段很重視排程問題，但進入到建置階段後委託需求卻消失了，經過本研究深入分析，發現是金屬製品製造業者在實際建置軟體排程工作項目的過程中，便傾向獨立完成或是僅外包少量資源完成建置。此現象一方面代表對於金屬製品製造業者而言，委託系統整合廠商對軟體排程進行規劃極具效益，一方面卻也代表系統整合業者切入此工作項目後，建置的期望獲益不高，也較無長期合作機會。
表三、金屬製品製造業合作概況（僅列入系統整合業者）
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金屬製品製造業注重品質，應用預測
除傾向自行完成軟體排成建置外，金屬製品製造業無論規劃案與建置案案件內容經常圍繞著以品質為主軸展開。品質方面對內主要以製造參數的優化與設備的預知預警為主，前者如電流、壓力、震動而後者如轉速、轉數、定位等，主要都以加裝感測器的方式蒐集數據，故與硬體聯網互相連結，而後藉由人工智慧演算法進行品質關聯分析與最佳化學習。
品質方面對外則主要以異常溯源或生產進度追蹤為主，大多以建立平台的方式處理，例如建立品質回饋管理平台要求品質報告或供應商評鑑、建構智慧整合平台要求供應商關鍵製程自主品檢並上傳結果等。
注重品質的起因在於產品的種類繁多，而且從製造、品檢到供應鏈管理都相當依賴人工。產品種類繁多的後果是非週期性訂單，結合製程操作與品質檢驗都依靠師傅經驗，經常有突發事件或非預期問題的產生的情境下，比較容易發生品質不穩或效率不佳的狀況，是本產業的主要痛點，也是希望人工智慧能給予解決方案的問題點。
除了利用人工智慧於公司內進行製造參數優化與設備預知預警外，對外則主要用於預估交貨及減少庫存。大量的委外製程雖然造就了細密的分工與具備豐富彈性的供應鏈，卻在非週期性訂單的影響下使製程時間與庫存備料具備高度不確定性，對公司形成相當大的壓力。
因此在供需管理面，金屬製品製造業期望能以銷售資料如單號、量、交期、銷售金額與商品分類等因子，依時間建立模型提出排程模擬及物料建議。
數位轉型，技術與策略並行
以目前的資訊來看，基本金屬製造業受限於產業特性而對數位轉型並沒有強烈的急迫性，因此對於議題的認知也就稍顯不足。「我們也知道數位轉型是產業發展不可避免的趨勢，但是並不像其他產業具備末端產品，可以直接面對眾多客戶。我們目前依循經驗法則已經足夠，也不太可能有商業模式的變動」某業者表示。
金屬製品製造業則因大量外包、少量多樣與B2B接單的特性增加了數位化的成本並減損了效益，因此業者觀念仍停留在賺取生產財，投資自動化設備並忽略管理與服務議題3。然而產業整體需求由標準化產品轉向短生命週期客製化產品的現象，使業者因應顧客需求走向了自感知、自執行、自決策的智慧製造應用4，而其中的影響則可以從導入智慧機上盒（SMB）的需求中看出：2018年2月到2020年9月，金屬製品製造業架設的數量較第二名塑膠製品製造業多出一倍5。綜上所述，在未來的方向上會建議：
盤點現狀與標竿學習
如前文所述，雖然基本金屬製造業與金屬製品製造業在產業特性上並不如末端銷售產業一般容易取得大量的客戶資訊，然而依據產業特性發展數位轉型也是必要的一環。規劃多而建置少與對預期效益不夠肯定，需要的是對議題的清楚認識、對現狀條件的明確了解與對效益的充分認知。
現行的許多經驗分享管道在取得同業或異業的經驗分享都已經非常方便，也有相當多的公開案例可以進行標竿學習（benchmarking）。因此建議產業公司可以尋找相關的分享如「資訊服務業發展計畫網站」中的案例，挑選較適用的方法切實應用至公司之中，開啟數位轉型的第一步。
而系統整合業者除了可以參考前述案例分享來對照目標客群外，比較少被注意到的案例分享管道是活動報報網站中與能量登錄有關的說明會或媒合會。舉例而言，目前台灣少數擁有「產業領域知識落實」SI6能量登陸認證的公司，便會於此類活動中分享實例，傳達明確產生的效益。
利用品質需求，加強人工智慧
品質是金屬相關產業的強烈需求，也是與顧客或供應商互動中的重要元素。在供應鏈串流，也就是公司間工作項目之中，平台大多為此而建立、資訊大多為此而流動。由此可見，業者的溝通基礎有很大的一部分是建立在品質議題上，造成相關因子如規格、標準等具備一定的共通性。
品質同時也是公司內硬體聯網、決策輔助工作項目的主軸。決策輔助的人工智慧多元而應用方式不一，但是金屬業普遍藉由硬體聯網後產生的數據發展公司內人工智慧。因此建議欲成為金屬產業領域專精的系統整合業者可以在進行提案時以品質議題為主軸，逐步從硬體聯網、數位串流與平台建立，發展到供需管理及決策輔助。
以實例而言，一家發展航太級鋼珠的公司為解決鍛造生產非即時檢測易造成整批鍛胚報廢的問題，而開發鍛造力品質預警分析，即時偵測鍛造數據（壓力、電波、震動、模具對位深度），並拍攝鍛胚進行瑕疵判斷；而另一家以複合板為產品的公司，則嘗試更進一步試圖將品質信譽擴展到上下游，建立由材料中心廠統籌管控的管理平台整合資料，解決IQC無法全檢、客訴時不易溯源的問題。
最後則是提醒，若要單獨以軟體排程切入金屬製品製造業，其做法與後續發展必須被謹慎考量。單就數據顯示而論，本工作項目並不被建議當作一個建立系統整合業者與金屬製品製造業者長遠合作的優良機會。我們期望在數位轉型的過程中，產業業者與系統整合業者能夠彼此長期合作、各取所需，發揮1+1>2的效果。
【參考資料】
- 2020年臺灣產業地圖編撰小組. 2020年臺灣產業地圖. （2020）.
- 產業價值鏈資訊平台. 鋼鐵產業鏈簡介
- 劉一郎、洪雪娟. 我國金屬製品業數位化現況及轉型案例
- 林崇田. 金屬製品產業導入智慧製造應用. MAR 2019 工程 92卷01期 （2019）.
- 關鍵評論網媒體集團. 中小製造業轉型升級 鋼鐵、機械、紡織都受惠