智慧供應鏈，重塑企業獲利力|數位時代 BusinessNext

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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曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。