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趨勢觀察/數據+AI 優化供應鏈

晶片製造商ASML運用Google Cloud雲端技術優化流程。Google Cloud/提供
晶片製造商ASML運用Google Cloud雲端技術優化流程。Google Cloud/提供

本文共1265字

經濟日報 柯淑芬(Google Cloud 台灣總經理)

數據和AI科技正在改變每個產業,包含支撐多數產業發展的供應鏈。過去幾年,無論是企業端或消費端,供應鏈的能見度和影響力都與日俱增。然而,如何兼顧效率和環保,卻成了經營供應鏈的一大考驗,企業不僅要滿足永續發展的期望,同時還要克服地緣政治和財務方面的挑戰。

庫存狀況 即時回報

運用數據和AI的力量除了可幫助企業進一步洞悉自家供應鏈、發現可改善之處,更能實現永續發展目標,做出更明智的決策。

企業必須借助科技的力量,建構出以數據為導向的供應鏈,方能創造豐碩成果。以Google Cloud過去與企業及協力夥伴的合作經驗為例,供應鏈若能善用數據與AI科技,將會為企業帶來三大效益:

一、打造卓越的客戶體驗:運用數據和AI科技取得深入見解,提升供應鏈的效率和韌性;精準預測市場需求,並以最佳效率交付產品。

二、節省成本並減少碳足跡:由於企業的洞察能力提升,因此能夠輕鬆找出瓶頸、風險和效能不彰的環節,進而釋放更多資源、盡可能導入自動化程序並改善效率。如此,企業不僅可以降低成本,更能提升客戶和員工滿意度。

三、加速部署各種AI應用的平台:企業能運用最新的生成式AI技術在組織內搜尋資源。舉例來說,只要提出一個簡單的問題,便能取得遠在供應鏈另一端的洞察資訊;企業也能根據即時庫存狀況,提供客戶個人化體驗。

以Google Cloud的數據與AI雲端科技為例,過去曾幫助一家新創公司Coop進行預測作業,並有效減少食物浪費,相較於Coop內部自行發展的解決方案,成效提升43%;Renault公司則用以改善供應鏈能見度、減少庫存成本、掌握庫存零件的停產狀態、降低成本和提升物流管理效率。

晶片製造商ASML則是透過雲端與AI科技,優化其流程效率,加速測試和品質保證周期,並在問題加劇前識別潛在錯誤。透過遷移到雲端環境並建立機器學習模型,不僅讓ASML產品上市速度提高40%,也有利於工程師們進行更多測試,並更快地瞭解結果,以加速研發和生產。

資訊共享 協同合作

在協助企業將供應鏈最佳化過程中,最重要的項目包括:企業能運用AI及機器學習技術制定最佳策略,精準預測作業流程和供貨狀況,以利減少浪費並提供更完善的顧客服務,進而提高利潤;協助企業全面掌握廠商績效,找出潛在問題並採取行動,例如處理延遲出貨或品質不佳的產品。

此外,企業將能以更簡單的方式,與供應鏈上的合作夥伴、廠商和客戶共用資料。除了透過廣泛的供應商生態體系取得各式各樣的資料來源,企業還能在安全的環境中與貿易夥伴分享資料,協同合作和溝通協調因此變得更加流暢,有助於做出更明智的決策。

工研院指出,台灣製造業2024年將受供應鏈重塑、新創加速發展、半導體技術進展三大議題影響,然而在庫存逐步消化,以及通膨趨緩、新興科技應用結構需求帶動的影響下,外需有望緩步改善,預估2024年製造業產值也將由負轉正。

企業要加速數位轉型與創新、提升並加強市場競爭力,透過先進的雲端與AI技是其中的關鍵;近一年多AI科技的突破,更為企業迎來革新的絕佳契機,企業可以思考如何善用先進的AI技術,穩固企業的全球市場戰略與供應鏈布局。

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