智慧供應鏈,重塑企業獲利力
智慧供應鏈,重塑企業獲利力
2011.07.26 |

台灣聞名全球的科技製造業,近年來受到國際市場嚴苛的考驗:品牌大廠庫存失準時有所聞,ODM/OEM毛利持續下探,獲利與營收不成正比。過去二十年台灣靠著彈性供應鏈管理與產業群聚效益打造了科技之島的美名,但在全球化競爭中是否還能保有優勢? 

國內產業架構以水平整合的聚落為主,好處是彈性大、選擇多。以筆電為例,順著中山高往南走,從台北到新竹就可以買齊所有零組件。供應鏈有變動,一個小時內就可以召集相關廠商找到解決之道,這是台灣獨有的機動性。 

聚落式供應鏈,無法支撐台商全球布局?

然而當國內企業開始布局全球,以往的聚落優勢將難以持續。過去產業處於成長期,供應鏈管理問題會被獲利所掩蓋。然而從2008年開始,全球消費需求降低,營收與獲利都受到嚴重考驗,供應鏈的問題也浮上檯面: 

一、產品週期縮短:顧客喜好瞬息萬變,產品推陳出新頻率越來越高。若未能精準預測需求、掌握銷售進度,極可能會造成損失。

二、少量多樣生產:客製化、個性化的產品需求高,供應鏈管理的複雜度也倍增。預測失準不僅讓成本增加,也可能造成呆料損失。

三、產業生態改變:智慧型手機讓國際電信巨人NOKIA黯淡無光,平板電腦令小筆電風光盡失。破壞式創新的產品隨時可能衝擊市場!

四、可視性不足:供應鏈中存在許多提升價值、降低成本的可能性,唯有提高供應鏈可視性(visibility),才能創造優化價值。 

面對這些挑戰,供應鏈需要轉型升級,朝向「提高能見度」與「增加反應速度」,以利做出正確的供應鏈決策。 

提高能見度,從需求預測做起

企業幾乎都已建立了ERP,然而ERP是否足以讓決策展掌握供應鏈全貌?尤其在供應鏈全球化之後,每日營運所蒐集的資料極大,但是能夠有效擷取、管理、分析與優化的比例反而變小了。 

能見度提升不僅限於庫存與運況,還要加入「需求能見度」的管理能力。需求是整個供應鏈的源頭,若能透過滾動式的銷售預測來提升需求能見度,供應鏈運作就越有效率,許多績效不彰的問題也會迎刃而解。 

以某3C品牌大廠為例,其主要銷售對象為全球各地的通路商,為了提升供應鏈效率、降低庫存,該品牌正在建立一套能夠結合市場行銷資料、歷史數據與通路商資訊的滾動銷售分析系統,與供應鏈管理平台進行整合,以精準的需求預測為起點,將整條供應鏈優化校準、提升效率。 

提升反應力,每個決定都有效益

商業環境競爭激烈,造成整條供應鏈的時間都被壓縮,企業常要在有限時間內做出關鍵決定:這筆單,接還是不接?怎麼排程,對公司最有效益? 

一般來說,企業接到訂單需求後,要經過內部資料計算、供應商與產能確認,關關核可後才能給客戶回覆,平均費時五天。但許多訂單或變動需求要求短時間內答覆,若未能仔細評估,硬著頭皮接下後才發現這筆訂單根本無法帶來利潤,反而排擠其他有利潤的訂單,豈不是徒呼負負? 

在智慧供應鏈的管理平台上,這些可行性評估、多情境模擬的運算僅需數分鐘即可完成,可立即算出供應鏈變動帶來的效益與衝擊,以利決策者做出最有效益的決定。回覆客戶的時程從五天縮短到兩天內,不僅客戶滿意度提高,也增加了回應商機的速度與效率。 

國內光電大廠導入智慧供應鏈解決方案後,大幅減少了供應鏈效率低落帶來浪費,其投資報酬率竟高達1000%! 

智慧供應鏈,為產業加分

從產業角度來看,供應鏈管理好比「甩鞭子」:一個客戶端的小變動,就會從訂單、排程、產線、零件、下游廠商產生環環相扣的衝擊效應。最前端的組裝廠、品牌廠銷售預測與供應鏈管理若能更為精準,將能正面提升整體產業的獲利能力與運籌效率。打造智慧供應鏈,將是台灣科技製造業提升價值、降低成本的必經之路。 

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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