中國疫情再次升溫讓富士康、Toyota部份廠房暫時停工，供應鏈中斷可能重演？|數位時代 BusinessNext

富士康等多家企業廠房停工，「生產泡泡」會是封城解方？

近日中國多個城市傳出疫情，本土案例超過2,000人，多地因而實施管制措施，繼確診病例集中的吉林長春宣佈封城後，傳出66例本土確診的廣東深圳也同樣進入封城狀態，預計封鎖一週時間，並大規模對居民展開篩檢。

雖然與大部分國家相比，中國的疫情狀態並不嚴重，但中國政府追求的清零政策，使得他們對任何本土案例都非常謹慎。深圳從2月就陸陸續續有香港的確診案例移入，過去一個月左右確診案例累計達到400人以上。

令外界關注的是，深圳為中國的製造重鎮，許多大廠、知名品牌都在當地擁有廠房或供應鏈，例如富士康等多家台廠都宣佈位於深圳的廠區停工。富士康是蘋果的重要供應商，外界擔心可能因此影響蘋果的產品供應。

各方的擔憂不無理由，2020年中國各地因疫情封城時，許多3C產品都傳出礙於中國停工，出現供貨告急的情況。

不過根據《財星》（Fortune）報導，面對外界的憂心，富士康指出，他們已經調整了生產線，減輕深圳停工受到的影響，聲稱該公司在中國擁有多元化的生產據點。

《路透社》指出，在深圳經營業務的製造顧問公司Victure Industrial創辦人保羅．韋德曼（Paul Weedman）透露，目前的封城措施正在產生連鎖反應，一些深圳外的客戶同樣停止生產，許多參觀工廠的行程也都取消。

「試想你有一間100名員工的工廠，突然間不能完成訂單，也不能接新訂單，這個影響不是只有2、3週，是3到6個月。」韋德曼表示。

不過，中國也並非完全限制任何製造業營運，有消息人士透露，只要企業有辦法建立一個生產泡泡，讓員工能夠在泡泡內工作及生活，中國政府就能夠允許廠房繼續營運。

多家車廠受衝擊，兩年前供應鏈中斷可能再上演？

另外，不只以鴻海為首的台廠受到衝擊，日本汽車龍頭Toyota也宣佈位於長春的合資工廠暫時停工，福斯同樣宣佈其合資工廠將暫時停止生產。

中國同樣是汽車許多零組件的來源，2020年時現代汽車等車廠就因為中國停工缺乏零組件，只好宣佈位於南韓的工廠一併停工。倘若這波疫情繼續擴大，有可能再次延燒到全球汽車產業。

類似的情況從疫情爆發後不斷上演，今年1月在天津展開的大規模篩檢，也使得Toyota等企業的廠房暫停營運超過一個星期。野村控股評論，這些管控伴隨著巨大的成本，這些防疫措施可能會使中國很難達成2022年的成長目標。

儘管疫情爆發已經超過兩年時間，企業要分散供應鏈、避免疫情影響仍然不是件易事，任何國家疫情升溫，都可能牽動全球產業的供應，何時中國能夠度過這波疫情，各大工廠可以重新營運，目前也還沒有答案。

責任編輯：侯品如

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

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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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