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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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