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研究成果
製造業數據智慧化實作應用案例研究報告

建立製造業數據智慧化實作應用服務案例

為配合行政院所核定的「2015年行政院生產力4.0發展方案」之推動,本分項工作以製造業應用數據分析為出發點,研究製造業發展顧客價值為核心的商業生態系統資訊應用案例,作為提供我國製造業規劃顧客導向的生產力4.0執行方案之參考。
我國製造業推行資訊應用已有多年,製造業本身已經累積了不少的數位格式的營運管理資料,這些既有的數位資料進行數據挖掘,對於製造業而言主要的困難點在於應用的議題發掘與分析數據、建立預測模型等方面;依據計畫辦公室實際訪談製造業的過程,製造業普遍在現階段尚未將既有數據進行挖掘分析的原因包括:「資料之間缺乏連結與整合」、「資料蒐集不完整」與「資訊系統支援不足」等困難;因為此種因素,使得「資料不全」所產出的分析結果,即可能與企業內經營決策階層的既有經驗有所衝突,在顯示結果進行解釋的時候,一旦遇到與經營決策階層的既有經驗不同的情況時,「資料不全」便因此結束了此一數據探勘、知識挖掘的專案,使得企業放棄對於數據分析的持續努力。
從「數據分析」應用於企業決策的角度而言,首先企業必須具有「數據蒐集資訊化」的基礎,企業才有依照「企業營運決策的需求」,運用統計分析的工具發展「數據分析、預測與最佳化的分析模型」,進行發展出「智慧化的創新商業模式」。所以,企業是否已準備好運用數據分析技術,創新商業模式、提升企業競爭力,就必須衡量「數據蒐集資訊化」等資通訊基礎能力,以及「數據分析應用於營運流程決策的廣泛度」等兩個面向的現況;其中,「數據分析應用於營運流程決策的廣泛度」還必須考量不同企業、在不同階段(萌芽期、成長期、成熟期、衰退期)的決策需求,因此本分項工作規劃「製造業數據分析應用成熟度評量」,除了「數據蒐集資訊化」與「數據分析應用於營運決策的廣泛度/深度」之外,也將企業的財務分析指標納入評量表中,依據財務分析指標作為參與診斷評量企業規劃「數據分析應用於營運流程決策」方向的參考。
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資料來源:本計畫整理
圖 41:製造業數據分析應用整備度診斷評量概念
上圖所顯示為「製造業數據分析應用整備度診斷評量」的概念,製造業者可透過「製造業數據分析應用整備度診斷評量」的評量結果,顯示出企業本身在數據分析的應用準備成熟度所在的位置,以及透過「數據蒐集資訊化」問卷的問題,明確瞭解企業所要加強的項目為何。但是,對於企業而言,更重要的是要知道企業當前如果要導入數據分析應用,應該優先從那些營運決策的項目應用開始。因此,「製造業數據分析應用整備度診斷評量」搭配企業的營運績效資料進行分析,分別從營收成長、產品平均價格、毛利率、營業淨利率、營業費用佔營收比重、固定資產周轉率與庫存周轉率等數據走勢趨勢,作為協助企業判斷應該優先從那些營運決策的項目應用數據分析,以此為數據分析與資訊應用規劃的參考起點。
為了驗證本分項工作所規劃的「製造業數據分析應用整備度診斷評量」可操作性;因此,發送給6家製造業者進行自評測試。此份製造業自評表,同時也針對製造業應用數據分析進行營運決策的廣泛度進行調查。參與自評的6家製造業所統計的結果,也充分反應了前述製造業在製造、採購、庫存等作業環節數據蒐集不夠自動化,導致製造業應用數據分析進行決策的情況。如下圖所示,「生產計畫決策」、「庫存規劃決策」、「採購規劃決策」果然也都因為製造、採購、庫存等作業環節數據蒐集不夠自動化,所以在生產計畫、採購與庫存規劃決策多數都採取「用軟體工具(Excel...等)製作報表」進行事後判斷的方式,顯示要真正協助製造業提升回應市場的彈性,輔導製造業「強化生產現場數據資料蒐集自動化」、「運用生產現場數據與客戶訂單等數據,建立統計預測模型」為製造業數據分析應用的重點項目之一。
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圖 41:製造業數據分析應用整備度診斷評量概念
綜合本次「數據分析與資訊應用規劃診斷評量表」的測試統計,可以發掘出製造業數據分析應用與輔導重點包括:
  1. 強化製造業生產現場數據資料蒐集自動化、並連結生產排程規劃資訊系統、整合ERP的訂單管理模組資料,運用數據分析模擬,協助製造業者增強製造、採購、庫存規劃的決策品質與能力,以提升製造業因應顧客端需求量的快速變動。

  2. 協助製造業應用產品研發與客戶訂單數據,以發掘、掌握客戶需求變化,發展大量客製化、提前參與客戶產品設計價值活動....等客戶導向的創新商業模式。
案例一、工業用紙製造業-A公司

本分項工作於上半年度完成一案的數據智慧化實作應用研究。本年度第一個案例是以國內紙業公司為研究對象,運用既有的合約訂單、出貨通知單兩項ERP的數據,分析下游企業客戶的採購行為類型,作為案例公司後續規劃顧客導向資訊應用的參考。
計畫辦公室比對案例公司的毛利率、存貨周轉率、平均價格等三項指標,發現案例公司的毛利率與存貨周轉率呈現正相關趨勢,因此推測案例公司的獲利關鍵重點在於掌握客戶對於產品的需求類型與數量」、「原物料採購與庫存規劃的準確度」兩方面。而依據自評表資料顯示,案例公司在營運決策判斷的作業方式,目前均為「用Excel等軟體工具製作報表進行判斷」的事後分析方式,此種分析方式僅能瞭解現況,對於發掘影響決果的因素,仍必須大量的依賴管理階層的經驗判斷。加上案例公司目前蒐集資料的方式,相當高比例的採用「人工輸入公司系統」的方式,顯示如果要提高案例公司在「掌握客戶對於產品的需求類型與數量」、「原物料採購與庫存規劃的準確度」方面的決策判斷品質,必須優先建置生產現場的設備物聯網,將生產現場的執行狀況資訊即時傳遞到資訊管理系統,並建立數據分析模型,以優化案例公司對於客戶需求、物料庫存規劃的精準度。
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圖 43:案例A公司上下游價值鏈架構與問題點
因此,本案例研究的目的,以進行「行業客戶採購行為分類」為主要目標,期望透過行業客戶採購行為的分類,以擬定業務部門針對重點客戶的管理作法與造紙廠生產管理部門規劃生產排程的決策參考。研究小組以運用變異係數、相關係數、決策樹等統計工具,作為「客戶分類」的方法進行可行性測試驗證。
研究小組首先以合約訂單量數據與實際出貨量數據的差值,計算此差值的變異係數(註:合約訂單與實際出貨差值的變異係數,可看出案例公司不同行業客戶本身預測訂單與實際需求的離散程度,離散程度越大,可代表此類型客戶合約訂單與實際出貨落差的穩定度越差,此類客戶將需要業務部門加強管理客戶的下單採購管理)作為區分客戶行為的第一個指標,將客戶區分為「訂單與出貨量落差大」與「訂單與出貨量落差小」兩種類客戶類型。再利用合約訂單量與出貨量的線性相關係數(註:合約訂單量與出貨量線性相關係數,用以評估「合約訂單」與「實際出貨」的相關強度,如果相關係數高,表示可以「合約訂單」建立「實際出貨」的預測算式),將客戶類型再區分為相關係數大、小等兩種類型行為,將不同行業客戶的採購行為進行區分。
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圖 44:案例公司訂單量與出貨量相關性變化分析
從上表顯示,案例公司的行業別客戶從2010~2012年期間,合約訂單量與實際出貨量之間具有一定程度的線性關係,但是2013年則突然所有的行業客戶原先合約訂單量與實際出貨量的線性關係出現轉變,案例公司營業部門也難以解釋造成此種現象的因素,以作為納入預測模型的規劃;因此,在研究建立出貨量預測模型時,將2013年的數據視為「偏離值」暫時予以忽略。
研究小組將合約訂單量與出貨量數據計算出變異係數、相關係數,並分別依據行業客戶全體變異係數、相關係數的平均數,作為區分的標準將行業客戶的採購行為分類,分類架構如下圖所示。
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圖 45:行業客戶依據變異係數、相關係數分類的架構
研究小組依據上圖的客戶分類架構,將案例公司的六大行業客戶依照採購行為區分為以下四種類型。
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圖 46:具可預測性客戶的出貨量預測值與訂單值誤差率比較
透過此種分類客戶的方式,可快速的找出紙箱廠業務部門的重要管理客戶對象(「五金機械業」、「紡織成衣業」、「家紙用品業」等),業務部門應加強對於此類型客戶的需求掌握,以降低此類客戶實際出貨需求波動,影響造紙廠的計畫性生產排程與產能利用率。
另外,研究小組也嘗試將不同行業客戶的出貨量進行線性關係的比較;意外發現有些行業客戶的出貨量與其他行業的出貨量呈現正向的線性關係或負向的線性關係(如下表所示)。從「雞蛋不要擺在同一個籃子」的角度進行探討,如果案例公司有過多不同行業客戶的出貨量呈現強度高的正向線性關係,表示這些客戶的出貨數量變化方向的一致性較高,代表這些類型的客戶很有可能出現一致性的「追加單」或「砍減單」,造成公司產銷不平衡的機率大增;此項風險,公司的營業部門必須多加注意。
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圖 47:不同行業客戶的出貨量線性關係比較
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圖 48:不同相關係數行業客戶的出貨量對比

案例二、家用廚具製造業-B公司
終端民生消費品的消費購買行為,隨著消費者的經濟能力提升,品牌廠商透過各種行銷手法不斷的創造各種促進銷售的行銷方案,讓消費者產生衝動購買的行為。產品製造業者為了要在激烈的競爭中突圍,充分的掌握消費者內心的渴望,並透過虛擬或實體經銷通路正確、有效的傳達產品製造業者的經營理念與產品的價值,以爭取消費者的青睞,對於終端民生消費品製造業者,成為近幾年來非常重要的經營顯學。
目前市面上的衛浴熱水器,依照「能源」的類型,主要區分為「瓦斯熱水器」或「電熱水器」,瓦斯熱水器的規格除了外型的尺寸之外,「每分鐘可加熱的水量」也是消費者購買時考慮的一項規格,出水量越大、水溫越穩定、洗澡的感覺越舒適,但相對價錢也較高。電熱水器則大致有分為瞬熱型或儲熱型兩種,瞬熱型電熱水器多數以家庭空間較小的用戶為主(例如套房、主臥室內的衛浴間...等),顯示家用衛浴熱水器的選購,「居家空間」也是考量的因素之一。
對於消費者而言,選擇適當的衛浴熱水器,必須要考量居家常態人口、家庭空間大小、選擇適合家庭成員安全使用的「能源」類型(瓦斯或電熱)、產品售價、產品規格、產品製造商的品牌印象、安裝與售後服務......等;一般消費者並不容易具體、完整的考量所有因素。因此,消費者在購買衛浴熱水器時,「品牌印象」就往往是購買決策的關鍵因素;而消費者的「品牌印象」除了由衛浴熱水器業者在各種媒體推播的廣告之外,實體經銷通路的「導購」就是影響購買決策的最後一哩路程,實體經銷通路的「導購」能力,也將牽動產品製造商的獲利能力。
以案例公司B為例,研究小組比較101年到104年的營收成長率、產品平均單價與出貨成長率此三項財務績效指標,從營收成長率自103年度下滑、同年度產品平均單價上升且出貨量成長率也呈現下滑(如下圖所示)的情況進行推測,B公司在調整產品策略的同時,對於經銷通路銷售高單價產品的能力提升方面並沒有同步提供協助,因此使得B公司的營收成長率下滑,充分顯示B公司在銷售通路管理方面出現瓶頸。

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圖 49:財務績效指標顯示銷售通路出現問題
進一步分析B公司的經銷通路,經銷商目前在「產品銷售階段」的現況作法,會因為衛浴熱水器產品的體積大小不一,實體經銷通路不可能備有種類齊全的產品現貨供消費者現場觀看實物,另外也因為產品型號、規格眾多,經銷商的銷售人員不易瞭解所有衛浴熱水器產品的差異,在對顧客進行「導購」,協助顧客進行購買決策的時候,「背誦式」的導購銷售,就可能傳達錯誤的產品印象給顧客,也無法建立具信任感的顧客關係,對於產品製造商與實體經銷商而言,均損失商機、機會成本的增加。因此,B公司為了解決經銷通路對於顧客「導購能力」的問題,首先擬定了客戶端的發展策略,規劃提升經銷通路銷售力的成果關鍵績效指標(KPI):「提升爭取新客戶之成功率以及數量」,規劃以資通訊技術來提升經銷通路爭取新客戶的能力。
實際觀察B公司目前的經銷通路在售前階段與消費者接觸、互動的過程中,一定會進行的「導購」行為包括:銷售人員招呼詢問、銷售人員立即回應、銷售人員背誦產品功能,其中以「招呼詢問」與「立即回應」最能拉近與消費者的距離及展現銷售人員的專業度,但是要培養一位良好的第一線銷售人員,所需的培訓時程較長;因此,B公司希望透過資通訊技術的,建立線上導購系統,運用以往的交易記錄,分析消費者的基本資料與購買衛浴熱水器價位類型的關連性,做為第一線銷售人員「推測辨識」潛在顧客的需求,「主動推薦」成交機率高的衛浴熱水器機種;並且透過線上導購系統的多媒體展示,可以有系統的進行產品說明以及介紹,讓潛在顧客透過「視覺刺激」提高購買的慾望,讓各經銷商第一線人員可以在最短時間內展現銷售專業度,進而提高消費者下訂成功率也間接提升第一線人員之銷售技巧。
要規劃線上導購系統以提升經銷通路爭取新顧客的成功率,首要工作在於「找出可以推測潛在顧客類型」的因子。因此,透過討論初步歸納出經銷通路可以判斷潛在顧客購買能力的因子包括:顧客的個人所得或家戶所得(可能會與購買衛浴熱水器的價格有關)、家戶常住人口(可能會與購買衛浴熱水器的出水量規格有關)、安裝空間(可能會與購買衛浴熱水器的尺寸規格有關)等因子;另外,從B公司對各經銷商的銷售績效統計,各區域經銷商的銷售績效不知是否會因為不同的行政區而有所影響,因此也將「地理行政區」納入「推測潛在客戶類型」的因子項目。
研究小組試驗性的以台中市「公寓、大樓」住宅類型的消費者資料,隨機選擇最近兩年台中市消費者新品安裝回函資料的1,775筆資料,並運用「內政部不動產資訊平台」的開放資料(買賣契約價)進行相關性分析,發現「家戶月所得」、「房屋坪數」與「購買熱水器價格」之間具有正向相關性,反而消費者所在地點的「行政區」與「購買熱水器價格」之間不存在相關性;因此,推測在台中市地區的熱水器消費者,並不會因為住宅所在行政區域而影響選購熱水器價格。消費者選購熱水器決定價格的影響因子主要仍以「家戶月所得」為主、其次為「房屋坪數」兩項因子。
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圖 50:推測潛在顧客類型因子的相關性分析
然而,從經銷通路第一線銷售人員與顧客互動的角度來說,消費者在選購熱水器的售前階段,不容易對銷售人員透露「家戶所得」的區間範圍(銷售人員也不好直接探詢消費者此項議題),如果以「家戶所得」來規劃線上導購系統,則第一線銷售人員普遍反應此導購系統的預測推薦功能不切實際,形同虛設。
因此,研究小組假設,「家戶月所得」可能與「房價(萬元/坪)」、「房屋坪數」有關,而這些資料可以透過「內政部不動產資訊平台」的資料查詢取得;因此,如果這些數據資料可以確認與「購買熱水器價格」有關,則經銷通路第一線銷售人員在面對潛在顧客諮詢時,可以透過詢問顧客的居住地點,輸入線上導購系統之後,而取得以往類似房價的消費者所購買的熱水器價位與規格,做為優先推薦的產品機種,並透過智慧終端裝置(平板電腦、電腦或大型數位看板)進行多媒體展示推薦的機種,以縮短潛在顧客思考、猶豫的時間,提升成交的機率。
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圖 51:B公司的線上導購資訊流示意圖
為了確認以上的假設成立,研究小組重新將前述所討論的的各項因子進行預測因子縮減的分析,並且將縮減因子後的主要成分項目進行變異數檢定,顯示測量取樣適當性數值為0.538,表示可以接受此種預測因子縮減的結果,因此將影響消費者購買熱水器價格的各項因素濃縮為3個成分,並分別命名為:消費者收入:包括家戶月所得與房屋坪數、房屋價值:包括房價、熱水器規格:包括熱水器尺寸與熱水器出水量,而此3項成分與「熱水器購買價格」的變異數檢定也顯示此3項成分確實對於「熱水器購買價格」有所影響。
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圖 52: 檢定與因子分析
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圖 53:變異數檢定結果
如前所述,經銷通路第一銷售人員認為,潛在顧客第一次接觸時,不方便探詢潛在顧客的家戶月所得;因此,經過此統計分析的過程,B公司可以運用「內政部不動產資訊平台」的開放資料與消費者新品安裝回函資料進行整合,線上導購系統可透過詢問潛在顧客所要安裝熱水器的地址之後,將安裝地址輸入線上導購系統,導購系統讀取安裝地址的資料之後,比對該地址的可能「房價(萬元/坪)」之後,再由第一線銷售人員詢問潛在顧客安裝地點的「房屋坪數」並輸入線上導購系統之後,線上導購系統即可依照以往的交易記錄,顯示出潛在顧客所可能購買的熱水器價位產品,由第一線銷售人員進行產品介紹。
本案例研究數據分析應用於「售前階段」的「導購」服務,提供經銷通路對於上門的潛在顧客需求進行「預測」;但是,既然是「預測」就表示有「不準確」的風險;因此,經銷通路第一線銷售人員實際面對上門潛在顧客的反應訓練,仍是提高成交率的最後一道關鍵。線上導購系統對於B公司而言應該屬於整個行銷活動的一環,前述所規劃的線上導購系統僅是依據現有的新品安裝回函資料與政府開放資料(房屋實價登錄資料)所進行的統計分析導購系統,建議B公司可進一步在導購系統中,加入第一線銷售人員一方面導購的過程中,一方面對於潛在顧客進行潛在顧客意見蒐集的問卷規劃,以蒐集潛在顧客的意見,如此將可進一步增加導購系統可以統計分析的數據面向,形成完整的PlanDoCheckAction進步循環,而成為B公司獨特的競爭利器,建立其他競爭者不易模仿的競爭門檻。
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圖 54:B公司應用數據分析改造營運流程建議
A.辦理製造業資訊應用暨經管能力政策研究及推動
本分項工作係配合工業局施政需求,分析整合局內資訊應用暨經營管理相關計畫之資源與內容,完成「提升製造業資訊應用暨經營管理能力」之策略規劃及其重點計畫推動內容,以協助工業局順利推動資訊應用暨經營管理相關工作,達成預期之施政目標。