商研良语－数据驱动制造升级

企业推动产品研发，可利用分析大数据，深入了解消费者的需求和偏好，设计出更加贴近市场的产品，以提升客户满意度和忠诚度。图／新华社

随科技的发展制造业正进入全新转型。透过大数据、人工智慧和物联网等技术的结合，制造业如何提高生产效率、降低成本、改进产品质量，甚至创造全新的商业模式，以下为数据驱动可改善制造业的三个面向：

一、生产制程：可从传感器和智能装置的应用达即时监控生产状况，含故障预测和预防性维护，提高了设备利用率和生产效率，例如:通过分析机器数据，制造商可以精确预测机器组件的故障，提前进行维修，避免了因机器停机而造成的生产中断，大幅度减少了成本和时间的浪费。

二、供应链管理：在传统上，供应链的信息流通常存在信息不对称和时滞等问题，导致了库存过剩或者生产计划不灵活。而拥有数据驱动的供应链管理系统，企业可以根据实时需求和市场变化进行灵活调整，实现库存的精确控制和运营成本的最小化。利用高度可视化和智能化的管理方式，使得企业能够更快速响应市场变化，提升了整体供应链的效率和灵活性。

三、产品研发：利用分析大数据，企业可以深入了解消费者的需求和偏好，进而设计出更加贴近市场的产品。同时，数据还能够为企业提供更精确的客户服务，从而提升客户满意度和忠诚度。例如某些先进制造业利用物联网技术，通过连接产品与互联网，实现了产品的远程监控和故障排除，进一步提升了客户体验和品牌形象。

针对数据驱动改善产品研发这部分，商研院于经济部产业发展署「云世代数位转型」计划中已协助数十家制造业者参与「消费数据驱动精准研发制造」计划，据过去辅导经验整理出五类制造业在新品研发上所遭遇的困难：

一、智慧家电业：产品生命周期短。千禧世代为消费主力，生活方式、消费模式及品牌互动方式与传统大相迳庭，如智慧家庭产品生命周期从过去的三年缩短到只有半年。

二、手工具业：缺乏专业工作者数据来研发高阶产品。缺乏车厂或专业师傅使用参数，无法了解专业工作者的使用状况，只能用过去经验猜测，或跟随国际大厂开发为主。

三、食品加工业：市场消费习惯／结构改变。年轻族群不好传统肉制品等，产品开发缺乏新意，中年以下消费族群严重断层。

四、纺织业：缺乏市场数据的掌握与运用能力。纺织业者高度依赖品牌商的市场资讯，缺乏直接与消费市场互动，逐渐失去市场数据的掌握与运用能力。

五、汽机车零配件：品牌发展不易，OEM外销为主，自主创新能力不足，缺乏对环境应变及供应链整合能力，对目前最新的电动车产业不熟悉，整车厂零件整合经验不足。

经协助数位转型后，制造业者逐步建构运用市场数据的C2M新制造模式（Consumer to Manufacturer），导入市场数据于供应链体系中，发展产品需求模型增进制造体系反应市场需求的速度，反馈于产品开发及修正，从而强化制造体系向前整合为主轴，协助产业聚落的中小型制造业者结合上下游供应链及系统数据服务业者，进行资讯串接、导入市场数据应用、带动产品研发升级，建构以转型为主、数位为辅，快速反应市场需求的新制造体系。

数据驱动制造时至今日已经不再是一种新技术，而是一种能改变制造业面貌的方法。随着技术的进一步成熟和应用的扩展，数据驱动制造将会推动更多企业实现制造升级和转型，提升生产制程的效率和新品开发的准确度。