不想成為明日黃花，這家48年物流老店決定「找自己的麻煩」|數位時代 BusinessNext

不想成為明日黃花，這家48年物流老店決定「找自己的麻煩」

你願不願意為了爭取快速崛起的新市場機會，而去增加既有作業的複雜度和困難度？國際快遞業者DHL的答案是：Yes

DHL去年B2C業務佔比超過20%

DHL是知名國際快遞公司，過去主要都是以B2B，也就是企業間的快遞收送服務為主。但在不知不覺間，DHL去（2016）年全球B2C業務占比已經成長到超過20%。在這個改變背後，跨境電商的蓬勃發展是一股重要推力，DHL Express台灣業務暨行銷企劃處副總裁游裕仁表示，DHL曾做過調查，結果指出，1980年代後出生的這群人，除了對跨境電商接受度非常高，還相當重視速度。他記得有個英國客戶原本是透過郵局配送貨品，通常要花至少一周時間才能到貨，而在使用DHL服務後，送貨速度加快，業務量也跟著成長，還帶動消費者購物車單價提高。

不過如果DHL沒有因應環境變化做改變，或許今天也不會看到20%這樣的數字。

B2B配送相較於B2C單純許多，兩者最明顯的一個不同，就是一般B2B包裹只要在上班時間送達公司，理所當然會有人收件，但B2C服務卻經常可能遇到客戶不在家的狀況。而面對這樣的挑戰，DHL決定要讓事情變得更「簡單」一點，也就是提供客戶更多彈性選擇，諸如收件者可以更改派貨時間、地址，或是可以授權在免簽名情況下由鄰居代為收件，或是置放在消費者指定處，另也可以要求DHL代為保管，最長可達30天等等。DHL稱之為自選遞送服務ODD(On Demand Delivery）。

前端愈簡單，後端愈複雜

「對顧客很簡單，但後面作業非常多。」游裕仁舉例，「如果我今天是目的地派送員，我這個貨早上拿到，已經出去派了，忽然收到通知說，這個貨要再過兩天再派，就必須從幾百件中抽出來，放到暫時的地方再做安排。」而單單是在台灣市場，DHL一天要處理的單量就高達14000件，可以想像提供這樣的免費自選服務，可能會造成作業上多大的麻煩。

實際上，因應這套服務的推出，需要改變的還不只有快遞員，而是牽涉到220個國家、超過10萬名員工的工作模式與使用系統大調整。而且改變可不是在產品開發上線後就結束了，游裕仁表示他們仍在不斷地蒐集用戶反饋、調整，並且也持續開設教育訓練課程。

此外，原本擅長B2B市場的業務員們，現在也得學習如何去做B2C的生意。游裕仁直言這不是一件簡單的工作，表示他們因應B2C做出非常多改變，同時坦言在改變初期，辛苦、抗拒的情形都會有，因此他們在溝通上也做了很多努力。「如果你一直無法接受，你可能就被公司淘汰。」游裕仁表示，「一個公司最怕就是沒有求進步，你留下來代表你改變，你擁抱公司文化和價值。」

沒跟上潮流就可能成為明日黃花

而DHL之所以願意為一個不收取任何費用的新服務投注這麼大的力氣，游裕仁這麼說：「這對我們來說是Game changer，就是一個改變遊戲規則的東西。」他表示，B2C是一個每年可以有25％~26%成長的市場，「如果你今天營業額100萬，三年內會翻倍，如果你沒搭上潮流，三年後你就是明日黃花。」當市場上不論是物流業，還是非物流業者，如便利超商也都開始爭搶跨境電商市場時，那麼自詡為國際快遞專家的DHL，自然也沒有錯失這個機會的理由。

「因為這個餅一直在成長，會有很多玩家來做，但DHL要做的是比其他對手更有競爭性、更能滿足顧客需求，這是我們要專注的。」他說。

為何台灣製造業在「智慧製造」卡關？AWS白皮書點出問題，提供實踐最佳解

AWS 最新《全球地緣新局時代下的製造戰略：台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書，剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會。

全球製造業正處於前所未有的挑戰中，從勞動力短缺、供應鏈脆弱，到淨零碳排與數位轉型需求的成長，每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此，AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略：台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書，深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會，提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術，台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色，但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面，壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計，全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件，凸顯全球供應鏈的脆弱，台灣製造業也難以倖免，特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下，會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展，預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段，並以半導體產業為先導，逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示，已有 18.1% 的企業採用生成式 AI，並積極用於改善營運效率與產品良率，然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入，主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確，使企業在大規模部署時保持謹慎態度；資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示，37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低，30% 缺乏導入知識與技術，27% 不清楚如何實踐，導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際，許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

此外，勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算，2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%，導致技術傳承與產線穩定性受衝擊；同時 2050 年淨零碳排目標，迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化；加上雖然 9 成企業已啟動數位化，但多數仍停留在營運系統，生產端 IoT 與 AI 應用不足，數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局，智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究，全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元，快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元，年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下，不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰，同時也催生了產業升級需求。

所幸，隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟，替台灣製造業帶來更多可能。目前，IoT 透過連接感測器與生產設備，已實現即時監控與資料收集，並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示，IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目；此外，智慧製造上，AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護，企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI，即能以數據驅動決策，提升生產靈活性並降低成本。

同時，隨著「數位雙生」的發展，企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」，在導入新技術前，先模擬其對現有產線的影響，或預測潛在風險與資源耗損，避免浪費；另外，在 AI 大規模應用下，數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練，降低數據外流風險，並支援在地資料中心部署，以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中，將智慧製造的 4 大技術整合，即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場！AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者，深耕台灣市場多年，成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一，提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案，協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中，缺乏統一結構與命名規則，也受到組織文化與部門隔閡影響，導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架，能支援多來源數據關聯與脈絡化，可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發，讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路，企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務，支援模型建置、訓練、推論與部署全流程，助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型，進行微調與最佳化應用。

同時，為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性，AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域，涵蓋三個可用區，將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料，確保資料主權與合規性，同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持，幫助製造業數位轉型。

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