2021製造業數位轉型展望調查2：建構預測未來的能力

製造業需要具備預測未來的能力

在過去的10個月中，不同地區的經濟停擺在某些市場先產生了負面影響，再對這些價值鏈中的所有製造商造成了連鎖反應。如航空和重型設備的相關需求均顯著下降；但包括家居裝飾、戶外動力設備、紙製品、消毒劑和健身器材的需求卻激增；醫院、辦公室和其他有意升級其空氣過濾器的商業建築，為空調和相關自動化製造商提供潛在的商機；另外，隨著疫苗的問世，相關供應網路的需求，例如用於運輸的工業冷凍裝置或將增加。以上商業情境均說明，要預測需求不斷變化的最終市場是何其困難。

唯一能準確預測的恐怕是供應鏈生態的變動會持續下去，數據的即時性與能見度所能提供的預測能力，會成為未來製造業能否生存的關鍵。透過提升數據能見度帶來的靈活性使企業能夠迅速降低成本來應對既有被壓抑的需求，或者更快速地應對衍生增長的新需求。

事實上，在本次Deloitte於北美的調查中，76%的管理階層有增加數位轉型的投資計劃並導入更多工業4.0概念的技術；而在《台灣智慧製造關鍵能力調查》中顯示，眼前台灣製造業在進行數位轉型時的驅動力，仍有相當大比例來自於對生產力提升的追求，台灣企業必須認知到未來終端需求變動對供應鏈帶來的影響會愈來愈顯著。

數位孿生(Digital twins)可列為優先投資項目

數位孿生可以支援新常態下需要的彈性與靈活性。簡單地說，數位孿生的概念是一樣東西的藍圖，那東西可能是單一產品或元件，也可能是生產過程，甚至是實際生產環境，製造商可以虛擬地重現產品、生產甚至在真實世界中模擬其性能。2020的大規模停工與不可控的階段性復工反映了這部分的需求，在本次Deloitte於北美的調查中，有24%的受訪高層認為應對疫情流行下產生的新需求是當前最大挑戰，而另有20%表示管理產能是最大挑戰。

儘管工廠端的自動化在過去十年有顯著的成長，但提高生產效率仍舊是個棘手的問題。數位轉型相關投資可以幫助維持產線持續運作，包括減少新產品的開發時間。在生產線上增加傳感器和機器學習功能，在問題發生之前預測甚至是預防性地修復問題；另一個場景是安裝具有數據分析功能的視覺系統，以提高產品或零件的在製品品質。在上述情境中，數據的蒐集搭配數位孿生技術可以幫助製造商為下一次未知的破壞性事件做準備。

本次調查顯示，計劃進行數位技術投資的24%高層認為，數位孿生技術將是公司在2021年投資的最重要技術(與提高勞動力效率並列第一)。藉由蒐集數據並加以分析，企業可以在流程中，找到既有做法中的缺失，並進行優化。 (本文由勤業眾信聯合會計師事務所資深執行副總經理溫紹群、專案經理陳冠仲提供；洪千惠整理報導)