製造業數位轉型觀點：數位優化v.s.數位聯結
「數位化、數位優化、數位轉型」越來越被企業列為轉型重點，導致「數位優化」一詞越來越常被提及，當下的優化作為多聚焦於數位技術與數據處理效能的提升，但各種數據資料的聯結，是否能幫企業獲利或幫顧客創造價值才是數位轉型的真正目的。中國生產力中心將於Me Bench評量平台上提供一個數位轉型評量系統；包括:組織策略管理、數位科技應用、體系價值創造、顧客與文化生態、商業模式創新等五個構面；讓企業可以評估自身是否已經具備轉型之基礎條件。
【數位轉型全攻略】定義、4大要素、5大執行步驟一篇掌握
面對數位化時代來臨，數位轉型成為近年來各大企業的重要課題，然而數位轉型是什麼？該如何實踐呢？本文將完整介紹數位轉型定義、數位轉型三階段，包含數位化、數位優化 (數位聯結)、數位轉型，並深入解析數位轉型涵蓋的四大要素、五大步驟，幫助企業全面掌握數位轉型做法與重點，順利提高營運效率，加強企業競爭力。
企業數位轉型怎麼做？4大轉型方向、6大效益、成功案例解析
數位技術的蓬勃發展促使企業推動數位轉型，然而企業數位轉型該怎麼做才能帶來實質好處呢？本文將解析數位轉型最新趨勢、6 大效益、4 大策略與 3 個成功案例，幫助您找到適合企業的數位轉型方向，並從實際案例瞭解技術應用情形，最後分享能夠幫助企業實踐數位轉型的專業團隊，讓您的數位轉型之路更順遂。
AI時代必懂的大數據分析：概念、4大步驟、常見方法總整理
隨著數位時代來臨，海量數據鋪天蓋地而來，如何將「大數據」轉化為有價值的決策依據，已成為企業必須面對的課題。本文將帶您瞭解大數據定義、大數據分析的 3 大好處與 4 大步驟，並且介紹 4 個大數據分析方法，幫助您依序掌握大數據概念、分析流程與實際應用，協助企業實踐數位轉型，提升整體競爭力。
建構製造業AI生態系之可能性
若想像AI發展為一生態系，將可以細分為需求端的基石者、生產端的利基者以及供應端的促進者。基石者，擁有急迫想解決的產業難題的企業，是促使整個生態系開始互動的關鍵；利基者，擁有可以解決產業難題的AI技術能力的技術服務業者或是於供應鏈間配合的上/中/下游企業，帶領生態系走向AI化；促進者，作為生態系內彼此溝通的橋樑，如公協會、法人、學校，協助整個生態系的運行。
數據神經系統：製造業AI驅動轉型的戰略藍圖
想像一個場景：一場突如其來的全球供應鏈危機，導致某關鍵元件嚴重短缺，造成市場上的A企業與B企業，都面臨著同樣的斷鏈衝擊。本文透過A、B兩家製造業面臨供應鏈危機時的不同應對，闡述了AI驅動轉型的重要性。成功的關鍵在於建立一套「數據神經系統」，它能感知內外部變化、進行智慧分析並驅動自動化決策。文章提出了實現此目標的四大戰略藍圖。總結而言，製造業的未來競爭力不僅在於技術，更在於能否系統性地整合數據、技術與人，以應對市場變化。
傳統製造業轉型智慧製造的關鍵
在智慧製造工業物聯網的浪潮來臨下，生產力中心顧問在傳統製造業面對智慧機械製造生產轉型升級中扮演關鍵性角色，但如何協助廠商各階層人員能儘速吸收，瞭解傳統生產與智慧製造當中的差異，並以團隊跨部門合作方式，持續推動工業物聯網改善對策與成效檢驗，進而紮根人員形成一股風氣，促進公司的成長與競爭實力，也就需要顧問能率先掌握產業先機，以輔助廠商能得到最有效率的轉型升級推動能量。
智慧製造關鍵技術應用－以日本企業為例
日本企業在豐田式生產、工廠E化、創新價值、綠色永續、提案改善、全面品質管制等活動，都引領世界爭相效尤；藉由本文分享三家日本企業的發展經驗，深知各企業達成智慧製造之前，必須從管理基礎的建構開始，同時也務必要在企業內部建立穩健的基盤，企業的轉型才能有效落實、升級才能永續。
IE看流程AI看資料：傳統工廠的智慧進化
工業工程（IE）與AI的融合，正成為企業轉型升級的重要關鍵：IE看流程，AI看資料；IE找瓶頸，AI找規律；IE強化效率，AI培育智慧。兩者相輔相成，不僅能優化作業流程，更能將經驗數據化、知識系統化。最終，企業獲得的不只是單一AI系統，而是一套可持續演進的AI工作能力，讓流程可分析、經驗可傳承、未來可預測，進而強化營運韌性，加速邁向智慧製造與數位轉型的新階段。
企業於導入智慧製造前必要的自我審視項目
企業在導入智慧製造前，除了評估有關智慧製造相關的IT及OT技術之外，更重要的是需針對企業內部其導入智慧製造的目標是否明確、相關的管理作業方式是否符合智慧製造的需求、現有系統的應用狀況、企業於財務及現場的管理水準、基礎資料的建置狀況…等，皆需要進行仔細的評估，才能在評估導入智慧製造相關需求技術與系統時，清楚的了解企業自身的需求與差距，進而在企業導入智慧製造的目標下，展開其發展願景藍圖與短、中、長期的發展策略及規劃，讓企業得以在導入相關的IT及OT技術的過程中同步的提升企業管理水準，最終達到預設的願景目標，徹底的完成智慧製造的轉型工作，並取得應有轉型效益。
國際智慧製造數位化解決方案廠商之發展趨勢觀察
收集智慧製造數位化解決方案廠商案例，並以台灣經濟部工業局資技服廠商能量登錄向度作為分類，將廠商之服務與應用範疇（雲、管、端）作為分類象限，觀察國際SI廠商發展的策略與服務能量之定位，並從這些標竿個案中整理出相關的觀察，期望能得出業者發展洞見
產業智機化：智慧機械－產業聚落供應鏈數位串流暨AI應用計畫
順應全球少量多樣的生產趨勢，及大數據即時分析的智慧製造發展趨勢，政府推動「智慧機械產業推動方案」，運用雲端、大數據、物聯網、智慧機器人等工業4.0技術，以「連結在地」、「連結未來」、「連結國際」3大策略。透過中心廠帶衛星廠合作模式，協助中小型製造業者與其供應鏈業者進行資訊串接，導入AI應用，帶動製造升級，並藉此提供系統整合設計規劃業者實施服務之機會，提升台灣系統整合設計規劃服務能量。
淺談中小型製造業供應鏈導入AI應用－以汽車及其零件製造業、紡織業為例
依據智慧機械產業推動方案，為提高中小型製造業者之數位化能力，並強化產業聚落上下游供應鏈跨廠之數位連結。導入AI應用其重點在於陪伴中小型製造業踏出智慧製造正確且穩健的第一步。為了落實產業智機化，除規劃4階陪跑機制，亦透過主題式研發計畫補助，針對產業聚落協助製造業鏈結SI數位能量，強化供應鏈協同快速反應市場導入AI應用發展智慧供應鏈模式。
智慧食品供應鏈－台灣食品製造業趨勢與分析
食品製造業者多以經驗法則叫貨，數量不準確易造成原料過期浪費、延遲產品交期。目前台灣半數食品製造業者仍以較為傳統的方式製造生產，本文將分析目前市場現況，並舉2個轉型案例，說明食品製造業未來發展趨勢。食品製造業者可透過智慧機械與數位科技輔助，從採購、製造排程、品質控管、倉儲運輸到售後服務，整合供應鏈各環節資訊並進行歷史數據分析，以達成存貨管理與預測，提升生產效率。
產業供應鏈數位串流－基本金屬與金屬製品製造業
金屬製品製造業在供應鏈數位串流、智慧機械導入與人工智慧應用的需求上，圍繞著以品質為主軸展開的數位轉型，然而許多業者卻自認缺乏轉型的急迫性，需要標竿案例來增加信心。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。