SAP替企業打造安全數位勞動力！如何佈局智慧機器人流程自動化？|數位時代 BusinessNext

不用再花時間輸入Excel！SAP佈局智慧機器人流程自動化，如何替企業打造安全的數位勞動力？

德國企業軟體龍頭SAP推出「SAP智慧機器人流程自動化」，在面對解決繁瑣、大量耗費人力的作業流程時，為企業提供輕鬆、安全的解決方案！

企業軟體龍頭佈局智慧機器人流程自動化

2018年，SAP收購著名的機器人流程自動化公司── Contextor SAS 。當時，Contextor SAS已在全球部署1,000,000多個機器人，是機器人流程自動化技術領先的供應商。收購後，SAP將Contextor結合自家的Leonardo人工智慧平台，在強大機器人流程自動化的基礎下，提升資料整合及分析能力，打造出靈活性極高的SAP Intelligent RPA方案，協助企業在複雜的業務流程裡，無須改變任何商業系統或應用程式的情況下，讓機器人自動並快速地完成重複性的任務，以免除人為錯誤、減小操作風險，並藉由其強大的資料分析能力，改善系統回應時間和客戶體驗，亦透過不斷優化系統回應時間、企業業務流程，進而改善客戶體驗及擴大投資報酬。

SAP Intelligent RPA有別於一般的機器人流程自動化（Robotic Process Automation，RPA）技術，它並非只有模仿員工的操作行為，並將其自動化，而是能自動執行重複性工作，並結合機器學習的技術，成功協助全球逾百家企業不斷優化決策的能力。

SAP大中華地區卓越中心主管黃子英表示：「 SAP Intelligent RPA是安全的數位勞動力，可處理表單填寫、驗證流程、整合舊有系統與新應用程式，以及自動化日常報告 。最開心是幫助客戶解決複雜業務流程，節省了80%時間及人力成本，迅速開展，成效立見。」

把繁瑣、浪費人力的工作交給機器人

透過SAP Intelligent RPA，將可以執行現在許多使用者坐在辦公桌前，使用電腦操作不同應用程式與系統的過程，尤其是那些繁瑣、不值得浪費人力的作業流程，例如：使用者每天所需輸入Excel資料、Word文件等文書處理及計算工作，都可以由SAP Intelligent RPA完成。其概念有點類似過去將鍵盤、滑鼠自動化的模擬軟體「按鍵精靈」、「自動點擊軟體」與「外掛機器人程式」的概念，不過，SAP Intelligent RPA結合人工智慧技術、提供流程概念並支援跨系統整合，讓其功能大幅提升。

更具體而言，SAP Intelligent RPA能幫助各個領域原本需要大量仰賴人工作業的流程，像是金融業時常需面對民眾開戶、授信、徵審……等繁瑣的資料核對流程，不僅需要耗費相當多的時間與人力，員工還需全神貫注的避免任何的出錯。不過，日後藉由SAP Intelligent RPA，就能快速的達到自動化，並透過雲端靈活設定方式，以減少資本投入，提升投資回報。

SAP Intelligent RPA以RPA結合人工智慧（AI）的技術優勢，來推動全球企業進入智慧自動化的浪潮中，在數位化與智慧化的道路上再次啟程，協助合作夥伴實現「企業數智化」轉型行同時，將全方位推動RPA產業的發展。

大中華區SAP技術與創新解決方案負責人陳澤平表示：「SAP Intelligent RPA未來將會朝著雲端可視化、低代碼開發、規模化以及超級自動化四個方向發展。」

資料來源：IT Pro Magazine、網易科技、SAP、Forrester
責任編輯：文潔琳、蕭閔云

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。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

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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