對傳統製造業來說，數位轉型是新概念，因此在目標設定、工具選擇、數據分析、效益評估等方面都有可能出錯，導致建置過程延宕或成效不如預期等情事發生。製造業者對此在轉型前就必須先有清楚認知，才能制定接下來的策略與階段性目標，確保投資效益浮現。

數位轉型成為全球企業近年來最重要的營運策略，製造業由於供應鏈體系龐大複雜，專業需求與產線成本都高，因此轉型遠較一般企業更難，不過數位轉型已然成為產業邁入下一世代的門票，未有相關策略者，將有被邊緣化之虞，這也是近期台灣多數製造業者紛紛著手建置智慧化系統的主因。

不過無論是「數位」或「轉型」，對傳統製造業來說都是新概念，因此在目標設定、工具選擇、數據分析、效益評估等方面都有可能出錯，導致建置過程延宕或成效不如預期等情事發生。業界專家建議，製造業者在轉型前就必須先有清楚認知，才能制定接下來的策略與階段性目標，確保投資效益浮現。

釐清轉型意義 別將手段當目的

對於數位轉型的認知，多數專家都表示必須先搞清楚「數位」與「轉型」的關係，這兩者中，轉型是目標，數位是手段，許多業者常犯的錯誤是將手段當目標，認為導入一些數位化系統後，轉型就會水到渠成的達標，最後才發現效益不如預期，徒然浪費了建置成本與時間。要避免發生此一錯誤，製造業者就必須在導入前先檢視企業內部的作業是否合理？之後再重新梳理、精簡，將之精實化，這部分往往不須導入數位化架構，就會產生有感的效率提升、成本下降等改變。

精實化的下一步是釐清產線痛點或瓶頸，並歸納出優先順序，再從市場上選擇合適的數位化工具解決問題，這即是數位轉型過程中的「數位化」與「數位優化」兩大步驟。其中數位化意即利用數位工具取代現有的人力作業，數位化除了可以提升作業的精準度外，更可透過自動化擷取數據的特色，讓設備與系統的資料可以被即時、完整的以數位化方式保留下來，並將之橫向應用在不同分析系統中，提升數據的可用性。

數位化的下一步是數位優化，也就是前文提到的要先找出產線瓶頸或痛點，再利用數位工具解決的步驟。製造系統就像鎖鏈一樣，一條鎖鏈的強度值並非所有環節的平均數，而是取決於最弱一環的力量，在製程中，只要有一工作站的速度偏慢或品質較差，整條流水線的產能就會被拖慢，產品的品質也會受到影響。

圖1 : 製造業的數位優化沒有完成的一天，製造業者必須持續檢視製程運作狀態，企業的競爭力才能不斷提升。（source：Nano Dimension）

因此，製造業者必須找出整條生產線最需改善之處，透過數位工具強化該環節，當最弱的一環被解決，次弱一環就成為下一次改善的第一優先，如此周而復始的循環，產業的效能與品質就會逐步提升，在此概念下，製造業的數位優化沒有完成的一天，製造業者必須持續檢視製程運作狀態，企業的競爭力才能不斷提升。

找尋市場定位 制定產品策略

滾動式檢討並改進產線效能的數位優化，最主要的效益是降低成本，並讓產能最大化，製造業如果要大幅提升營收，必須要靠數位轉型。企業在決定產品與市場策略時，可透過Ansoff矩陣進行評估，這種評估方式是將產品與市場都分為新舊兩類，互相搭配後找出企業必須具備的競爭力。

其中企業如果決定在既有市場販售既有產品，這時需要的會是產品的品質力與產線生產力。在既有市場販售新商品，需要的是市場認知力與研發能力。要讓現有產品延伸應用到新領域，除了新市場調查能力外，也要兼顧生產力與產品品質，至於要在新市場販售新產品，強大的市場力是必然前提，另外研發能量與產能也是重點。

從Ansoff矩陣中，企業可以審視自身狀態與市場需求，擬定合適的產品策略。除了產品策略外，業者在轉型時也要重新思考市場定位。例如過去台灣製造業多以硬體製造見長，產品或機台銷售後，與客戶的關係就只剩下後續的維修，這種商業模式的優點是在成交當下，營業額就有顯著提升，缺點則是不易與客戶維持長期合作關係，而且產品如果沒有差異化，就非常容易被取代。

為了解決此狀況，這幾年市場出現訂閱制作法，訂閱制講白了就是租賃模式，客戶定期支付使用費，銷售方則須負責維修與升級，以確保產品的可用性。訂閱制的優點在於客戶不必投入大量前置成本，而且無須編列預算成立工程團隊，就可使用新產品，對供應端來說，則是可與客戶維持長期關係，企業後續的營業收入也可預期，至於此機制的缺點則是產品收益是在後期產生，因此供應端必須有足夠的資金做後盾，而除了研發團隊以外，也要成立產品維修專責部門，並配備供配的人力，才能提供客戶優質的服務。

培養數據解讀力 領導者決心決定轉型成敗

另外，無論是數位優化或數位轉型，製造業都必須培養數據解讀能力，才能做出精準的決策。數據解讀能力的基本能力是理解數據。現在製造業都在談總體設備效率（OEE），製造系統業者也以此為訴求，但製造管理者應該知道OEE是由稼動率、生產效率、良率這三大指標所組成，當OEE下降時，管理者應該先釐清是哪一項指標出問題，才能著手改善。

圖2 : 無論是數位優化或數位轉型，製造業都必須培養數據解讀能力，才能做出精準的決策。（source：3D Perspectives）

第二個能力是更進一步探索數據背後的價值，例如生產管理人員提報明年的預估產能時，領導階層必須了解此預估由哪些數據組成？這些數據是否合理？這些質問除了可以確認數據的真實性外，還可以藉此制定生產策略，讓企業有明確可行的成長腳步。

在釐清目標、制定策略、具備數據能力之外，製造業數位轉型要能順利展開，更重要的是領導者的決心。台灣傳統製造業多數是中小型企業，在資源有限的狀態下，錯誤的決策會成為企業難以承受之重，這也讓此族群業者的許多創新腳步常停留在評估階段，最後結果就是錯失先機。

對此，系統業者建議要更大膽一些，不要太拘泥於投資報酬率，業者坦言現在已著手轉型的製造業，大多是摸著石頭過河，先開始導入再視狀況逐步調整，或許企業主會認為這種做法過於冒進，不過在轉型過程中，本來就有大量只會在導入過程中才出現的問題，以現在的技術水準，這些問題也多有解方，因此企業主只要慎選合作夥伴，大膽起動轉型腳步，就可享受智慧製造帶來的優勢。

*刊頭圖（source：The Manufacturer）