思科協同運作解決方案
思科協同運作解決方案
2008.03.06 |

供應鏈管理為製造業之關鍵課題,若缺乏良善的協同運作工具,將嚴重阻礙整體供應鏈之效益。思科協同運作解決方案能有效協助客戶整合複雜、龐大的全球合作網絡,以一完善管理、具備高協調性之全球網路迅速做出回應,以提高生產力、優化企業效率,並緊密連結與供應鏈夥伴間的合作關係。

台灣思科總經理吳傳輝表示:「隨著高毛利榮景已不復見,製造業無不探求新法以降低成本,例如建立e化供應鏈加速業務流程,但卻又因供應鏈過於龐大雜亂,故阻礙了整體效益向上發展之機會。根據Aberdeen Global Supply Chain Benchmark Report報告指出,標竿企業的主要投資著重於加強供應鏈透明度、以及提升協同運作技術能力,由此可知,協同運作實為當今製造業成功與否之關鍵所在。」

台灣思科企業事業群副總經理李湘梅也進一步說明:「現今企業之業務模式已逐漸具備『虛擬化組織』(Networked Virtual Organization)架構之雛形,毫無疑問地,網路已在智慧型辦公模式中扮演舉足輕重之角色,以支援不同單位之需求;同時企業內部與外部的合作模式也從下達指令和控制,轉為團隊分工和協同運作,在在都顯示協同運作工具之重要性。」

思科協同運作的主要層面有4:協同活動、科技、內容和組織。想要有效落實協同運作,首先必須建立一個整合內部與外部的協同運作平台,並以一個服務導向架構(Service Oriented Architecture, SOA)之網路系統,再配合優化全球組織架構,同時進行建立與加強一個開放且創新的工作模式、改善日常運作,以及供應鏈邁向智慧化運作等3大步驟,即可實現無縫資訊交流平台之目標。

協同運作五大概念 強化供應鏈生產力
**由於產業變化迅速,製造業唯有隨時掌握趨勢脈動、快速反應,並且精實化管理供應鏈,方能領先市場。為了協助企業提升整體供應鏈的生產效率,思科協同運作解決方案以
5大面向協助客戶迅速反應事件,並維持高度競爭優勢:
**1.****智慧控管成本(Cost Management Excellence):
利用Web-based報價與成本估算工具及表單,進行協同運作,並實現資料倉儲集中化以提供報表。
2. 思科精實製造(Cisco Lean):透過虛擬供應鏈進行計畫與執行排程,利用標準介面與合作夥伴互通資訊。
3.****產品生命週期解決方案(Product Lifecycle Solution):使用Web-based工具進行內部與外部協同運作,以改善產品研發和品質管理流程。
4.****品質管理系統(Quality Management System):有效掌握合作夥伴之製造進度與品質。
5.****整合企業供應鏈管理(SCM)、B2B系統:透過如RosettaNet、XML等標準技術,與合作夥伴自動交換資訊。

思科協同運作解決方案 深獲全球知名企業青睞
**思科協同運作解決方案已獲得諸多知名國際企業採用,例如航空巨擘波音公司
(Boeing)、寶僑(P&G)、BMW、全球最大重型推土機器公司Caterpillar等等,可將協同運作的實質效益清楚量化。其中Caterpillar透過思科協同運作解決方案,在Caterpillar知識網路架構下,建立了2,700Internet-based的實務社群(Communities of practice Communities of Practice, CoP),透過員工、上下游廠商以及客戶等全球超過四萬名使用者之間的討論、訊息分享,創造出極富價值之創意及商品,進而提高企業競爭力及獲利,而內部CoPROI則超過200%,外部的ROI甚至高達700%**。

另外,波音公司也導入思科協同運作解決方案。由於航空公司業務流程複雜、工作壓力大,透過即時的協同運作工具以存取設計工作表單與資料庫,可大幅優化了研發部和工程部、供應商以及物流夥伴間的溝通流程和品質,實為值得效法之跨部門、跨企業協同運作的成功案例。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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