2015 年全球 25 大供應鏈廠商排行,亞馬遜居首位
2015 年全球 25 大供應鏈廠商排行,亞馬遜居首位

圖說明

國際研究暨顧問機構 Gartner 公布了 2015 年全球 25 大供應鏈廠商排行榜。這份名單已經是連續第 11 年發布, 旨在找出全球位居領導地位的供應鏈廠商,並表彰表現最佳實作規範。

Gartner 研究副總裁 Stan Aronow 表示:「今年是我們第 11 年公布年度 25 大供應鏈廠商排行。今年的全球 25 大供應鏈廠商排行榜當中,除了有幾家榜上常客可以提供我們全新啟示,多家來自高科技、消費產品、零售與工業等部門的企業則是近年才打入排行。」

前五名當中有三家和去年相同,包含亞馬遜(Amazon)、麥當勞(McDonald’s)與聯合利華(Unilever),英特爾(Intel)則是重新回到前五名,還有首度躋身前五大的印地紡(Inditex,參見表一)。有三家公司在落榜多年後重新回歸,包括萊雅(L’Oréal,22 名)、豐田(Toyota,24 名)以及家得寶(Home Depot,25 名)。熟悉 Gartner 前 25 大供應鏈廠商名單的人士可能會對榜上常客蘋果(Apple)與寶鹼(P&G)並未出現在今年的榜單而感到疑惑。

Aronow 指出:「今年我們引進了一種全新的分類方式以彰顯榜上常客的成就與能力。因此,凡在過去十年內至少七次綜合評分排行前五的公司,我們都歸類為『菁英』類(masters),和全球 25 大供應鏈廠商名單區分開來。今年首次公布供應鏈菁英名單,我們選出了兩家長期保持領先的企業,即是蘋果與寶鹼。」

Aronow 接著表示,蘋果與寶鹼兩家公司多年來對供應鏈專業做出重大貢獻。寶鹼是第一家導入消費者導向供應鏈概念並以其為特色的業者,而蘋果則是定義了「解決方案」(solution)供應鏈的概念,憑藉該公司創造需求的能力另闢蹊徑。

圖說明

Gartner 分析師從 2015 年供應鏈廠商排行榜中觀察到以下三大趨勢:

雙模供應鏈策略

供應鏈長(chief supply chain officer; CSCO)與手下團隊當前面臨必須要能快速更替商業模式的環境,公司期待他們要能精簡作業並提高效率,同時也要花費同樣甚至更多的時間推動成長與創新。Gartner 稱之為「雙模」(bimodal)策略。過去,供應鏈主管只要降低成本就算成功。但是,現在他們已經體認,除了控制成本,提升並支援營業額的能力也是他們被評鑑的項目。

更貼近顧客

另一項趨勢則是供應鏈開始重視顧客體驗,並視為業務優先考量之一。除了關心銷售的產品,入榜的企業更為專心傾聽顧客心聲,並推出創新的解決方案做為回應。

Stan Aronow 說:「今年我們發現有越來越多公司將能見度與洞察力延伸到第一線的顧客之外,直接接觸產品的終端使用者。他們的供應鏈不只蒐集銷售細節相關資料,也研究終端使用者的使用模式以及用後感想。以強大的營運供應鏈績效取悅顧客,再加上解決方案績效也提升,終究將會大幅改善顧客的滿意度,對營業額也有所貢獻。」

數位商業模式崛起

雖然剛剛萌芽,但認為供應鏈可以利用數位功能來支援新的商業模式並提升價值鏈績效的觀點,今年以來已變得更加明確。目前許多數位應用都以製造業為核心,各大公司都體認到「工廠」並非僅止於公司裡的四面牆,或者是委外合作夥伴。讓製造生產線與上游供應商以及其他供應鏈達成數位同步,商業價值也會隨之倍增。

利用感測器、閘道器、追蹤系統與商業規則達成自動化,藉此預測並警示現有計畫紀錄(POR)是否出現變數,物流在這方面的應用並不亞於製造業。物流控制塔(logistics control tower)功能並非新概念,但若能結合更多成本低廉的感測器及運算能力,就有更多的企業能取得深入洞察力,進而降低風險,同時改善營運成本及顧客服務層級。

本文出自Technews

關鍵字: #Gartner #亞馬遜
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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