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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

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。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「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。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

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。

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