數位轉型新思維-打造數據供應鏈

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一、什麼是數據供應鏈

  台灣工具機製造業很強,正是因為有完善的供應鏈存在,可以高效率的滿足各種顧客需求。隨著數位時代的來臨,供應鏈也跟著高度數位化,供應鏈體系運作中產生了許多數據,但迄今,供應鏈對這些數據的應用思維仍聚焦於產能、品質的最佳化,數據的價值創造仍是一種「既有供應鏈體系內」的價值創造,數據只是附屬品,真正創造價值的還是生產線上的產品,數據的價值尚未被完全開發。

  未來的製造業可以試著從供應鏈建構的概念,來思考數據的應用方式,過去製造業會思考,要去找哪些合作夥伴,透過與這些夥伴的不同產品組合來創造價值;那是否可以換個理念,思考「我現在所擁有的數據,能和哪些數據串聯,用以創造價值」,把過去以產品為主的供應鏈思維,轉換成以數據為主的供應鏈思維,過去是「產品有哪些功能、能被如何使用」;未來則是「我的產品能產出哪些數據、我的專業能如何轉換為數據、能和哪些數據串聯來產生意義」,將供應鏈的建構思維由產品轉換成數據,這就是本文所倡議的數據供應鏈思維。

二、案例:不務正業的製造業者

  為了使各位更了解數據供應鏈的運作型態,以下舉一個實際案例說明之:

  A企業以模具工具母機的客製化組裝為主要業務,承接各種高度客製化訂單;過去的運作型態是根據顧客需求,從供應鏈體系中找各種相關零件來進行組裝,其中企業的核心能耐是「探測模組」,該模組能提供溫度、距離、密度等生產所需之精密數據,用以呼應各種特殊規格之模具製造並確保所產出品質。雖然業務量還算穩定,但受限於企業規模,營收與獲利很難有大幅度的突破,而企業主也不敢貿然擴大產線規模,深怕投入難以回收。

  就在其設法創造新獲利模式時,其從顧客需求上得到一個啟發,因應智慧生產之趨勢,越來越多顧客都要求其所生產之工具母機,要具備能即時反應各種生產狀況數據之功能,同時要能分析良率與這些數據之關聯性。看著顧客日益注重數據,企業主就思索「既然我擁有的收集數據的能力,那有沒有可能,從數據收集與應用的角度,讓企業的核心能力,在別的領域可以創造高附加價值」,據此開發各種精密數據收集技術,尤其是應用於小空間的精密探測技術。由於過去多是走高單價的銷售模式,所以他就從較有可能採購高單價設備的生醫領域找機會,結果就讓他發現了牙醫領域有其發揮空間。

  過往在製作假牙時,多會用石膏來建模,用以確認假牙的安裝妥適度;近年雖有開始導入口內數位掃瞄機,但還是要射出模型,該企業就設法連結牙醫診所與學校專業教授,試圖建構一個牙齒的「數位口腔建模」運作模式,將傳統的實體牙模轉成數位數據,並且追蹤安裝假牙之後的口腔狀況,以此建構成數據庫,再透過學界對相關數據的解讀與分析,形成更佳的假牙製作建議。如此一來,除了節省儲存空間更可提供患者更好的醫療預測服務,透過這個新模式,企業在不大幅新增投入的狀況下,開拓了新的業務領域。

三、案例解析:數據供應鏈思考

  數據供應鏈的建構跟實體供應鏈類似,約略可分為數據來源、數據採集技術提供、數據整理與儲存、數據解析與應用等階段,在上述案例中,該企業在數據供應鏈中扮演的主要角色是數據採集技術的提供者,靠著他的技術優勢(精密與多重數據採集能力),來站穩在供應鏈中的位置。但真正讓這家企業成功建構數據供應鏈的重點,是企業主將「數據視為產品」的思維,並且看清既有服務模式背後的數據組成。

  在本案例中,主要的關鍵數據轉換點有二,一是把實體牙模轉換成空間大小、密度、與各種相對位置的數據組合;再者是把假牙裝置結果的好壞,轉換成醫學關鍵數據。前者是該企業的核心專長,屬於供應鏈中的數據採集技術提供者;後者則需要合作夥伴來提供醫學專業知識,屬於供應鏈中的數據解析與應用者。這兩者各自負責「把事件轉化為數據組合」以及「將數據重新組合為事件」兩個關鍵工作。當然,扮演著數據收集的牙醫診所也是供應鏈中不可或缺的角色,很多數據來自於社會生活,就必須要有與數據來源密切接觸的管道。

  此外,企業在數據供應鏈中的角色扮演,也如同實體供應鏈一般,需要考慮自身角色的獨特性與競爭力,才能確保不被取代。在本案例中A企業的核心競爭力是其探測技術能跟上既有的國外產品,能彈性整合且成本更低;合作的牙醫診所就必須具備有大量做假牙顧客的能力;學術單位則要具備能將影響假牙安裝成效數據化之能力,各個合作夥伴都必須有其不可取代性,在供應鏈中的位置才會穩固。

四、企業該如何建構數據供應鏈

  解析完上述案例,以下就企業的實踐面提出建議,雖然各個企業的條件不同,也未必能如本案例之企業在數據供應鏈中佔據同樣角色,但總體考量要點皆可歸納如下:

(一)改變對數據的應用認知

  在國外曾有研究機構對數據供應鏈做過一個廣泛型定義「其為一個組織從產品生產、配送到消費者購買行為過程中,透過人的參與和科技應用來收集、傳遞與整合數據,進而進行分析應用之過程」,在此定義中雖然未被凸顯,但「人的參與(human-involved)」才是數據供應鏈建構的起點。過往,我們習慣透過既成的系統數據來進行各種管理,變成了一種「事情可以由這些數據來控制」的認知,卻未曾去思考事情與這些數據間的因果關係,就如同我們常聽到「ERP系統不好用…」之類的批評,因為系統的設計是用一種對大多數企業的想像觀點來設計,到個體企業中,當然會因為各種不同情境與企業特質而有差異,要讓其變實用就要思考「有哪些數據定義要改變、哪些數據要納入…」,這樣的思考就是數據供應鏈建構的最基礎認知「將事件轉換為數據的能力」;不要再被動得看既有系統(或管理理論)所設計出的數據架構,而是重新去解構事件(某個生產或管理流程),能被解構成哪些數據,進而找出關鍵數據來進行整合。

  案例中的企業主,是先在腦海中存在著「裝假牙應如何做,以及確定成效」這件事情涉及哪些步驟、有哪些可能的關鍵數據這樣的想像力,再逐步驗證與找尋這些數據要從哪裡收集與需要哪些專業來共同參與等資訊。企業主無須於一開頭就有完整的數據供應鏈藍圖想像,而是要能具備觀察社會事實或企業營運狀況,再將之數據化思考的能力,逐步與相關人員一起來完善這些數據邏輯關係,慢慢地建構出數據供應鏈藍圖。

(二)供應鏈藍圖建構與實踐

  1.在數據供應鏈中確認自身定位

  當有初步供應鏈藍圖之後,企業要先釐清自身要在供應鏈中扮演何種角色,有這樣的認知才能釐清自身當下的準備條件,以前述案例為例,該企業主預定自身扮演數據收集技術提供者角色後,他就要去進一步探詢相關技術在當下牙醫產業的使用情形,然後才能妥善的與未來合作夥伴說清楚與自己合作的好處,同時將供應鏈中每個角色的責任釐清,也才能與合作夥伴清晰討論分工與具體的達成目標。

  2.跨領域的產業認知

  由於新藍圖很可能涉及其他產業領域,所以在確認自身定位的同時,也需要加強對目標領域的產業認知,至少,知道需要哪些相關專業、去哪裡找合作夥伴。要做好這一點,除了做好書面資料研讀的基本功,建議可以找該產業中的公、私立協會團體合作,或是透過參與專案計畫的方式,讓該產業的法人單位來協助引介,這些單位通常會有比較多的跨產業管道。

  3.不能花太多額外成本

  不要一起步就規劃一個需要龐大資源投入的供應鏈體系,對參與合作的各方來說,這可能都是一個沒有明確收益預期的創新嘗試,所以盡量以低成本之方式來做一個初期運作測試,等有初步成效再逐步擴張規模。案例中企業一開始所用的也是自身之成熟技術;合作的醫療診所,也無須購置新設備或改變流程;參與的學界專家也是應用既有的研究成果,可以說合作的各方都沒有太大的額外負擔,如此,供應鏈的建構才容易啟動。

(三)數據核心競爭力培養

  完成前兩步驟後,與傳統供應鏈相同,企業宜逐步加強自身在供應鏈中的不可取代性,這種供應鏈內的競爭力培養是多元性的,與過去供應鏈競爭力聚焦於產業內不同,數據供應鏈的競爭力在於「以數據創造價值」的能力,而數據加上知識應用創意,就可以透過跨領域串聯來發揮價值。雖然案例中的企業是以數據採集的技術為核心競爭能力,但企業在思考競爭力培養時可不限於技術或專業,競爭力比拚的不一定是技術能力,跨領域公關與整合能力也可以是競爭優勢(甚至對大部份製造業者來說,這是最欠缺的能力),以前面舉例來說,如果在這個供應鏈中,加入一個新角色,其背景是一個技術法人,擅長在各領域中促成創新合作,那將會占有很關鍵的地位。當然,將本業的核心知識轉成數據know how是最基礎的競爭力,但在此之外,企業可以有更靈活的競爭力想像空間。

 

參考文獻

  • 2021,What Is the Data Supply Chain? HEATHER DEVANE.
  • 2021,DataOps Dilemma: Survey Reveals Gap in the Data Supply Chain.IMMUTA 451 research.
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