【專欄】斷鏈危機之下，企業怎麼打造「韌性供應鏈」？|數位時代 BusinessNext

隨著疫情的蔓延、地緣政治的紛亂，延燒多年的美中貿易戰從關稅戰至科技戰、金融戰後，供應鏈遭受「斷鏈」危機挑戰，導致全球產業鏈面臨結構重組。被按下「暫停鍵」的這個世界，悄無聲息的啟動「加速鍵」，徑直邁入一個新的階段，這個新的世界需要我們用全新的思維來深切省思、認真對待。

過去十多年以來，優化供應鏈的重點一直是以降低成本、減少庫存或是提升資產使用率為主要標的，然而這些卻在供應鏈斷鏈時，讓原本可以保護企業的緩衝或是彈性競相消失。

不論是從疫情封城、缺櫃塞港、實體清單，到最近各國對俄羅斯實施的制裁手段，這樣的突發性破壞或是災難性影響，讓企業重新回過頭來檢視供應鏈結構時發現，區域化、本土化、分散化的全球性的供應鏈重組勢在必行。而加速產業數位轉型，打造高韌性、高彈性的供應鏈，將會是邁向更為永續的全球經濟新常態時代最重要的產業運籌趨勢。

韌性供應鏈5R特性

世界經濟論壇（WEF）提出「韌性供應鏈」應具有5個R的特性（5R: Robustness、Redundancy、Resourcefulness、Response、Recovery），指的是企業在面對已知或未知的風險衝擊時，有足夠的反應能力與因應對策，能夠在有限的資源下即時調度，讓衝擊影響最小，維持企業不間斷的營運，並且有快速復原的能力。

企業為了分散製造版圖，降低風險，通常會採取雙邊攻略。為了成本考量，會往製造成本更低的國家去做生產布局；而另一方面，企業也會選擇到目標市場設廠生產，朝高附加價值的產業轉型，讓產品出貨速度更快、更有彈性。當製造業從中國走向世界，並不是將設備轉移即可，是需要將整體供應鏈與產業聚落重新挪移，包含全球物流、原物料供應以及人員流動等。當全球供應鏈加速重組，會連帶影響研發、生產計劃、物流與設備管理的流程再造，而產業運籌的數位轉型就是提升供應鏈韌性的關鍵力量。

數位轉型3大面向

為支援國內產業強化全球供應鏈韌性，工研院攜手企業夥伴以供應鏈調適備援為核心主軸，協助企業建立跨區備載、彈性調變、即時回應等決策與管理能力，促進運籌數位轉型。供應鏈數位轉型可包含以下三個面向:

1.建立數位化能力： 透過物聯網數位蒐集技術將產業運籌過程中製造、倉儲、運輸、銷售各項流程與資訊透明整合，讓分散在各個地區或國家的供應鏈由主從關係轉變成協同關係。對供應鏈全貌的掌握與供應商管理可做到即時調整、精準規劃，這樣一來就能有效提升運籌效率，降低成本與風險，並且提升供應鏈的彈性與韌性。

(1)建立遠端監管能力： 產線與庫存據點分布各地，缺乏足夠專業管理人員，難以掌控各場域動態並迅速應對斷鏈危機，將協助企業盡早建立遠端監管能力，精進跨國管理。

(2)機器人流程自動化： 針對分散式廠倉據點，結合機器人流程自動化(Robotic Process Automation；RPA)技術掌握供應鏈垂直與水平整合流程，並建立自主反應機制與協作方案，利用數位串聯技術縮短供應鏈資訊的取得與實際行動間的時間差異，確保品質、效率，並可減省人力與勞力。

2.精進運籌決策： 目前跨國企業調度都靠人工（如，總部製造長），據點分散後調度更難，報廢損失嚴重。智慧科技能有效透過數據分析提高對於事件的覺察能力，提高營運決策的效率，快速地針對事件做出充足的分析，輔助備援與調度，並即時的佈署相關決策來降低風險影響。例如，分散式庫存預測技術，考量產品、國家、區域、歷史生產與銷售資料等，進行分散式配儲演算技術，增加供應鏈靈活度；倉運排程決策技術，考量供應鏈據點位置、角色、產品類別、時間、（跨境）物流成本、前置期（lead time）、運程時間等因素，發展各項動態倉運決策演算法，以縮短作業時間、降低物流成本，增加運作靈活度。

3.建立雲端供應鏈協作平台： 現今供應鏈大多缺乏整合，即時反應力差，阻礙發展。設計涵蓋供應鏈拼圖之關聯平台，透過平台掌握供應鏈群聚生態，促進訊息共享與決策共構，進而引導供應鏈協作，提高體系間之相互支援力，以促進產銷儲運緊密整合；並於平台中收集整理供應鏈相關新聞、可能事件及匯集船運航班等必要資訊，有效掌握供應鏈可能斷鏈事件，並模擬事件連動程序，以設計自主應變流程，提高動態反應力與降低損耗。即從事件偵測/預測、事件準備、事件發生、到快速反應備援，來強化供應鏈韌性。

打造韌性供應鏈，是疫情後的新常態世界必須面對的重要議題。無論是大中小型企業，都能利用這些新興科技所帶來的嶄新視野，對企業本身與供應鏈整體進行數位轉型。善用數位轉型的機會，可對供應鏈風險管理的能見度、預測性、調適性、成熟度、乃至供應鏈間的信任度與協同性，作持續性修正，逐步推向供需同步、多源供貨、透明協作、敏捷高彈性之韌性供應鏈。

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責任編輯：傅珮晴、侯品如

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當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。