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研究成果

(一)、智慧製造現況研究
我國就業人口逐年下降,現有人力亦將日趨高齡化,而工作年齡人口規模快速萎縮,將直接衝擊製造業所需的勞動力供給。我國15~64歲工作人口佔比(74.0%)於2015年已達到高峰,預估於2040年將降至59.7%,低於美國的60.9%,推估於2060年,15~64歲工作人口佔比將降至50.8%,與日本(50.9%)與韓國(49.7%)相當,同為比重相對最低的國家,如下圖所示。

我國與主要國家勞動力人口數及我國與主要國家丄作年齡人口占比變化之詳細圖檔
資料來源:主計處、國發會
圖4:台灣人口結構變化與各國工作年齡人口比例

除人口逐漸老齡化所帶來的生產力下降問題之外,台灣製造業還面臨因為過度集中於中上游,使得台灣製造業容易受到下游品牌客戶的影響,對終端顧客的需求掌握度低,造成我國製造業發展的自主性薄弱;以「產品/製程技術開發、製造」為主要營運核心,缺乏對於經銷通路佈建與管理的能力,以及對終端顧客需求的了解;歐美等先進國家陸續投入製造業創新服務的發展,全球製造業朝向資訊化服務的趨勢明顯,我國製造業單純以產品製造為主,對顧客的附加價值已受到低成本國家代工生產的強大壓力;全球化競爭激烈,區域貿易協定也帶來了新的挑戰。許多原本就存在於產業結構中的問題,因市場的開放與競爭而更加凸顯產業面臨衝擊與調適。

表1:我國製造業的SWOT分析
SWOT分析
優勢(Strength) 優勢(Strength)
  1. 地理位置:
    地理位居亞太樞紐,有助朝向新興市場發展自有品牌

  2. 綱路建設齊全:
    網際網路基礎建設具備良好根基,企業內部自動化與資訊應用日益普及,企業營運具彈性、供應鏈能快速反應

  3. 供應鏈體系完整:
    國內產業供應鏈體系結構完整,上下游分工細密,具備完整供應鏈體系,關鍵的生產/製造技術具優勢。
  1. 產業自主性低:
    台灣製造業過度集中於中上游,使得台灣製造業發展的自主性薄弱,且對終端顧客的需求掌握度低。

  2. 缺乏行銷整合:
    台灣製造業長期以純製造為主,缺乏對於行銷通路佈建與管理的能力對終端顧客的了解。

  3. 產業過度集中:
    出口過於集中在大陸,且過度集中在「電子零組件」產業。

  4. 整合人才不足:
    台灣跨領域人才不足,產業間知識缺乏整合與系統化支援能力,無法支撐現今異業結合的產業發展型態。

  5. 偏向代工製造:
    產業附加價值創造能力低及經營策略制定與國際接軌仍有不足。
機會(Opportunity) 威脅(Threat)
  1. .發展自有品牌:
    為強化全球布局及發展自有品牌,運用資訊整合與即時化之需求日增,以及卓越經營模式漸趨重要。

  2. 新產品及經營模式:
    新興市場因低生產成本而崛起,新興市場的民間消費購買力亦因此而逐漸轉強,有助於台灣開發新興市場商機,並發展自有品牌,也有助於未來新產品/經營模式的產生。

  3. 資通訊技術應用發展:
    雲端、物聯網、數據分析等智慧化資通訊技術應用發展蓬勃,有助製造業了解顧客購買、使用產品的行為,發展顧客創新服務之機會

  4. 企業應用新資訊科技:
    新資訊科技的發展,有帶動資訊服務業發展企業相關資訊應用服務之契機
  1. 歐美製造業轉型:
    歐美等先進國家投入製造業創新服務的發展,全球製造業朝向資訊化服務的趨勢明顯存在,對我國製造業形成重大壓力。

  2. 亞太區競爭壓力:
    台灣產業所面臨的威脅為東協加一生效,以及中韓簽訂FTA,日幣貶值加大了台灣出口的競爭壓力。

  3. 全球化市場開放:
    全球化競爭激烈,區域貿易協定也帶來了新的挑戰。許多原本就存在於產業結構中的問題,因市場的開放與競爭而更加凸顯產業面臨衝擊與調適。

  4. 代工營運模式:
    新興國家以低生產成本搶佔國際品牌客戶訂單,全球代工訂單分工模式改變,對我國製造業OEM/ODM的營運模式產生嚴重威脅。
資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫

為因應我國製造業將面臨少子化所造成的勞動力老化、人力成本上升、產品生命週期短、客製化訂單、少量多樣等產業環境問題,製造業未來的內部管理與對外營運的發展趨勢,都必須朝向降低人力佔總產能比例、產能提高、提升品質、降低總成本、快速回應顧客需求...等方向發展。為了要因應以上的產業問題與營運管理議題的發展趨勢,製造業的企業主或專業經理人,必須強化工業自動化、物聯網、雲端運算、數據分析等智慧化技術與顧客導向服務模式規劃的應用。

觀察近年來,國外製造業應用智慧化資通訊技術創新商業模式、提升競爭力的成功案例層出不窮。例如,日本企業運用物聯網、人工智慧等資通訊技術,創新顧客服務、研發新產品、運用製造/物流/採購等數據,最佳化訂單處理時間、發展大量客製化營運模式、創造生產現場人員與設備的協作環境....等智慧製造的應用,提升價值鏈的整體績效。

日本系統智慧製造階段詳細圖檔
資料來源:人工知能技術戰略會議,安西祐一郎
圖5:日本企業智慧製造應用藍圖

另外,美國GE公司和埃森哲(Accenture)公司合資成立Taleris公司,這是一家以物聯網技術進行數據蒐集與大數據運算分析的資訊服務公司,由GE公司提供給空公司客戶,作為航空公司管理航空公司的飛機維修需求。這一套服務系統,能在航空公司的飛機落地後,即時把飛機引擎的數據用無線的方式傳遞出去,透過資訊系統的分析運算,量身打造出一套專門針對這架飛機維修的方案。透過傳感設備監測飛機的零部件和系統,並比對飛機整體系統和整體運行情況,以分析異常現象並找出根本原因,進行「預防性維修(Preventive Maintenance)」;藉由對航空公司機群維護需求進行整體瞭解,以選擇最適時間和地點進行飛機維修保養,並安排飛機替飛受影響的航線,協助航空公司客戶降低停機時間(合理的提升飛機稼動率)、精簡備件物流以及替飛班機和機組人員,進行「機隊管理優化服務(Fleet Optimization)」,藉由GE(飛機製造商)、Accenture公司(專業管理顧問)、Taleris公司(資通訊服務)所形成的商業生態鏈(Business ecosystem),創新飛機製造業的營運模式,增加下游企業客戶的黏著度。

由以上的國外成功案例可以發現,無論是機械設備製造業或其他製造業,在工業自動化技術的運用逐漸成熟之後,為了使自動化生產與顧客、市場需求、以及製造業其他部門功能完整結為一體,讓產業價值鏈沒有瓶頸產生,機械設備製造業或其他製造業者過去在生產製造方面已發揮的淋漓盡致,未來則更應著眼於如何將軟體與硬體加以結合,藉由物聯網、雲端運算、大數據等資通訊智慧化技術之運用,以開創智機產業化、產業智機化的智慧製造的新格局,進而達到既提高人均產值又能讓製造業投入具有更高價值的製造服務領域,為台灣製造業轉型升級找到方向。

(二)、智慧製造需求調查研究
針對我國電腦及其週邊設備製造業、其他電子零組件製造業、食品製造業、基本金屬製造業、運輸工具及零組件製造業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、紡織/染整/成衣服飾業、機械設備製造業、金屬加工處理業等10種行業之製造業進行的製造業智慧製造需求調研,發現製造業者在生產設備內部聯網、故障預知智慧化的平均程度仍在工業2.0與2.5(機械化程度),而生產排程規劃與品質檢測數據蒐集自動化與分析智慧化等流程智慧化程度更多數停留在工業2.5與3.0(自動化程度),顯示我國製造業的智慧製造發展,在面對其他高度競爭國家與其產業的快速發展衝擊之下,更需要從個案單點的推動方式,改為供給面國產化的全面性推動方式。

我國製造業-設備/流程智慧化程度分佈(N=516)詳細內容
資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖1:我國製造業-設備/流程智慧化程度分佈(N=516)

然而,在實際推動製造業發展顧客導向的智慧製造過程中,本年度智慧製造需求調研的結果顯示,製造業在推動智慧製造面臨以下困難:
  1. 製造業公司內部智慧製造相關人才不足
    智慧製造所需要的技術項目,包括:商業模式規劃、效益評估、流程規劃、設備物聯網技術、流程資訊化技術、資訊安全技術、統計/大數據分析.....等,從營運管理、自動化技術到資訊、統計....軟/硬/管理整合等技術,所需的知識技能涵蓋範圍廣泛;雖然,製造業者對於本身的營運、生產製造技術專精,但要建立智慧製造所需要的整合人才,多數製造業並不具備此類人才與能量。

  2. 製造業者對於智慧製造應用缺乏規劃、評估能力
    年度智慧製造需求調研的比較及結果顯示,我國製造業者對於生產過程所累積的資料的分析與應用,107年有4成受訪業者「沒有分析,依靠員工經驗判斷(2.0)」,到108年有7成受訪者「使用Excel作簡易統計次數、平均數、百分比..等生產資料(2.5)」的階段,雖然有進步,但總體平均也僅在此階段。顯示我國製造業導入各種資訊系統進行內部或外部管理的時間雖然已長達10年以上的時間,多數企業已經累積了相當多的數據資料(結構性數據與非結構性數據);但是,在實際輔導製造業的過程中,發現多數的製造業對於所蒐集累積的各種格式的數據非常缺乏後續分析應用的構想與規劃,以致對於智慧製造的規劃、效益評估的能力有待提 升或外部單位輔導、協助。


    製造業者生產資料分析應用詳細內容
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
    圖2:製造業者生產資料分析應用程度
    製造業者智慧製造應用的困難點分佈圖
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
    圖3:製造業者智慧製造應用的困難

  3. 3.國內專業技術服務業的智慧製造解決方案不夠完善
    規劃、效益評估、流程規劃、設備物聯網技術、流程資訊化技術、資訊安全技術、統計/大數據分析.....等,從營運管理、自動化技術到資訊、統計....軟/硬/管理整合等技術,所需的知識技能涵蓋範圍廣泛;國內製造業對於智慧製造的需求,顯然需要從數據在管理、決策的應用角度,提供需求診斷、規劃評估到建置整合的一條龍完整服務,以目前國內專業技術服務業的區分(管理顧問業、自動化技術服務業、資訊服務業)而言,每一家專業技術服務業並沒有辦法提供每一種製造業、所有功能別(品管、稼動管理、交期管理、設備管理、供應鏈管理....)的服務,更沒有辦法提供整合性的服務。以致國內製造業在智慧製造的應用上,多以單點、單線的應用居多,缺少整體性的規劃;如何輔導建立國內智慧製造服務整合生態體系、國產化智慧製造解決方案,有待加強努力。

2018

  1. 智慧製造資訊應用診斷及研究
    近年物聯網、人工智慧等數位科技的發展,讓生產技術精進引發第四次產業革命,日本經濟產業省於2015年對於製造產業外部環境的變化展開調查,並提出因應的七大戰略,強調智慧化的技術導入可提升製造產業的國際競爭力,為了規劃產業走向智慧化的進程,日本經濟產業省於2017年針對製造業目前面對之課題進行了解,整理企業實現智慧製造每一階段需克服的課題,並提供企業因應的指導方針。針對製造業目前面對之課題,日本經濟產業省歸納品質、成本、生產效率、新產品量產、人才育成、產品附加價值等六個主題,並根據企業希望達成的目標,提供資料收集累積、資料分析預測、如何利用數據控制與優化三個階段的建議。

    日本經濟產業省歸納品質、成本、生產效率、新產品量產、人才育成、產品附加價值等六個主題,並根據企業希望達成的目標,提供資料收集累積、資料分析預測、如何利用數據控制與優化三個階段的建議
    資料來源:台灣野村總研諮詢顧問(股)公司整理  日本經濟產業省 圖1:日本經濟產業省2017年製造業智慧化調查項目


    在我國國內既有市場縮小的趨勢之下,我國製造業者在國內外市場都面臨與跨國企業的競爭,產業轉型與升級為製造業者提升其國際競爭力之重要課題。根據去年度診斷結果,我國傳統製造業者在製造生產上部分製程依靠人工操作機器設備,產生製造資訊收集的斷鏈現象,增加智慧製造解決方案導入的困難,企業對於哪些資訊需要被收集、資料如何分析及如何應用改善生產現況也有許多疑問。
    因此,我們參考日本經濟產業省針對製造業智慧化需求之調查項目,設計智慧製造需求研究與診斷,了解我國製造業者目前的經營課題,藉由國外成功經驗與典範案例之研究,發掘資訊服務業者提供服務之契機。透過智慧製造精進研習會提供智慧製造需求診斷書給參與的製造業者填寫,團隊收回分析各產業別業者經營課題,根據業者經營課題提出諮詢建議,並依據業者需求轉介產業輔導團。
    因應製造業企業在智慧製造層級(1.0至4.0)需求不同,提供不同的導入建議。

    發掘資訊服務業者提供服務之契機。透過智慧製造精進研習會提供智慧製造需求診斷書給參與的製造業者填寫,團隊收回分析各產業別業者經營課題,根據業者經營課題提出諮詢建議,並依據業者需求轉介產業輔導團。
因應製造業企業在智慧製造層級(1.0至4.0)需求不同,提供不同的導入建議
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖4:智慧製造諮詢診斷企業面臨問題及建議改善方案


    對於傳統產業而言,「提升工站效率優化管理流程」、「機台資料蒐集」、「數據可視化」及「介接生產現場的製造執行系統(Manufacturing Execution System , 以下簡稱MES)」為受診斷企業邁向數位轉型最重要的階段性任務,其策略意義即是將老師傅的經驗逐步地具體化為科學根據,以解決各產業普遍面臨的技師人才老化與人才斷層問題,這個部分亦體現在今年諮詢診斷的執行重點上。
    紡織業根據加工材料與產品的不同,可區分成相當多的次領域,在推動針織業發展智慧製造的過程裡,係以「針織織造設備調整依賴師傅憑經驗盲測調整,耗時且浪費原料;中游染整業需積極發展數位化生產整合;下游品牌強調O2O智慧化服務及客製化設計」等為其核心發展重點。因此,本會偕同紡織產業智慧製造資訊應用跨域服務團,以產業價值鏈的角度就針織產業及其代表性企業進行智慧製造資訊應用研究,如下圖所示。

    因此,本會偕同紡織產業智慧製造資訊應用跨域服務團,以產業價值鏈的角度就針織產業及其代表性企業進行智慧製造資訊應用研究,如下圖所示。
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖5:針織產業製造鏈及其關鍵需求分析


    機械產業為我國政策重點扶持的產業,目前約有13,000多家業者,然而其生產數據多以紙本記錄,亟需輔導升級轉型。在機械加工業者推動智慧製造的過程裡,本研究鏈結機械公會,偕同機械產業智慧製造資訊應用跨域服務團進行企業調查與拜訪,在近150家、營業額超過一億以上的業者接受調查與拜訪中,我們發現「售服問題、快速報價、模組選配、生產履歷、交期延遲、製程當料號」為該產業依序最關心的核心課題,如下圖所示。

    因此,本會偕同紡織產業智慧製造資訊應用跨域服務團,以產業價值鏈的角度就針織產業及其代表性企業進行智慧製造資訊應用研究,如下圖所示。
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫  圖6:機械產業及其關鍵需求分析


    在機械設備製造的領域裡,本研究主要輔導永順利、金展及椿揚等企業,上述業者現行智慧製造程度目前處於1.0,距離智慧製造理想境界尚遠,然而本研究選擇加以輔導的觀察點在於,這樣的企業導入智慧製造的包袱較少,較容易奠定好的發展基礎。因此,本研究偕同機械產業智慧製造資訊應用跨域服務團,以系統化、漸進式的角度,提出邁向智慧製造的具體建議:第一階段將協助企業重新引入ERP與PLM系統整合應用;第二階段是現場組裝的生產履歷建置;第三階段建置售後服務平台與設備智慧化分析運作APP;第四階段引入BI工具並結合Portal系統串接整合各系統;第五階段建立供應鏈管理平台提供整線服務模式。
    金屬製品製造業與機械設備製造業、電子組裝等行業有類似的特性,意即皆包含多段需設備與人力協作的製程,然而跟機械設備製造、電子組裝相比,金屬產業工廠環境辛苦、危險、骯髒(一般稱之為3K產業),且金屬產業業者的生產設備自動化程度更低,與現有ICT技術發展程度有相當程度落差。在金屬製品製造業推動智慧製造的過程裡,本研究偕同金屬產業智慧製造資訊應用跨域服務團,解析其行業特性及管理重點,我們認為「少量多樣,客戶抽插單頻繁;現場進度掌握不易,未依訂單或計畫有效生產;連續委外製程,進度掌控不易,無法確認委外加工廠商生產進度」為該行業最為核心的問題。本研究主要輔導昇台工程、金全益及菘鐿科技等企業,其發展課題、診斷建議及後續輔導資源投入規劃之說明如下所示。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖7:金屬產業受診斷企業發展智慧製造整體分析與建議示。
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫  圖7:金屬產業受診斷企業發展智慧製造整體分析與建議


    食品產業在面臨ISO 22000、ISO 14000、產品召回的社會責任及全球養生觀念抬頭等趨勢的影響下,食品製造業者為了遵守法律、因應召回所帶來的聲譽及成本之影響,並期望順應市場需求推出合適的新型態食品及相關服務,故相當重視「生產履歷的追蹤」,以強化產品的質量管理。
    台灣在近幾年食安問題的衝擊下,對於原物料食品產業推動智慧製造的過程裡,「食材品質監控、物料追蹤及設備預防維護」為其最主要的核心問題。本研究偕同食品產業智慧製造資訊應用跨域服務團,主要輔導洽發、森邦、味丹生物科技及遠東油脂等企業,其發展課題、診斷建議及後續輔導資源投入規劃之說明如下所示。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖8:食品產業受診斷企業發展智慧製造整體分析與建議
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫  圖8:食品產業受診斷企業發展智慧製造整體分析與建議


    今年度診斷之廠商大多以開始規劃或已導入智慧工廠相關功能,對於智慧製造相關的系統與設備解決方案皆有所涉略及了解,然而業者對於哪些生產資訊需要被收集、如何分析生產資訊、導入智慧製造解決方案對於公司的效益皆有不清楚的部份,因此也缺乏整體性、階段性對於智慧製造系統與設備導入的規劃。而部分業者也提到,缺乏包含生產、資訊及經營管理人才組成的整合性的團隊,從上位效益進行整體工廠的檢視與規劃,由生產管理單位、生產技術與資訊人員討論出改善的行動方案、設備與系統的具體需求。

  2. 智慧製造資訊應用需求調查研究
    智慧機械為五大創新產業政策之一,發展智慧機械產品及解決方案時,由於各產業實際運作面臨的問題不同、對智慧化運用需求也不同,本分項工作以德國VDMA(機械設備製造業聯合會)發展的工業4.0智慧製造工具箱為基礎,融合國內工業局過去推動的eBASE、及相關業者對於製造業智慧化程度衡量的方法,綜合提出一套衡量產業智慧化程度的評量工具。
    資訊應用需求評量的工具,以往國內發展過製造業eBASE評量表,民間業者、法人也分別在不同目的下發展出各種衡量企業資訊應用評量量表。但是,對製造業而言,智慧機械的發展及應用並非僅在於系統導入或流程e化,企業本身體質的改善、商業模式的創新才是智慧製造的重要精神。
    配合現行智慧機械相關政策各項措施的推動,本分項工作以調研製造業對於智慧機械、產業智機化應用的現況與需求調查,瞭解製造業目前智慧製造的現況程度與導入問題;同時透過調研所取得的數據,了解製造業目前智慧製造程度的平均值或中位值,作為不同製造業智慧製造的現況基準,除了作為政策推動對產業現況的掌握,也做為智慧製造資訊服務業者在解決方案開發、市場拓展的規劃參考。
    本次智慧製造資訊應用需求評量表的設計,主要是參考德國機械設備與製造業協會(Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau, VDMA)所發展的工業4.0智慧製造工具箱。該協會認為工業4.0應該要促進中小企業也積極參與生產現場的優化。中小型製造業透過創新產品或改善內部作業流程(尤其是生產作業流程),達到體質改善,甚至發展出新的服務或商業模式;因此,VDMA提出一套完整的工業4.0智慧製造導入評估機制,協助中小型製造業投入智慧機械/工業4.0 ,並提供一套工具箱作為導入指引。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖1:VDMA工業4.0智慧製造導入指引工具箱架構
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖1:VDMA工業4.0智慧製造導入指引工具箱架構


    德國機械設備與製造業協會(Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau, VDMA)所發展的工業4.0智慧製造導入指引工具箱架構分為兩個構面:智慧產品構面與數據驅動智慧生產構面,「智慧產品構面」主要是用以評估企業所生產的產品是否具有物聯網、以及遠端監控或提供產品用戶使用階段的服務等功能與商業模式。「數據驅動智慧生產構面」則是用以讓製造業自行評估智慧製造的現況程度,評估的項目包括:生產設備聯網能力、企業內/外作業流程資訊化、設備/作業流程數據搜集/處理的能力、多樣少量生產模式的能力等。
    調研問卷分為4大部分,第一部份為基本資料與行業特性(資本額、製造模式、產業別、客戶關係、生產模式),第2部分為調研製造業者的生產設備智慧化現況(包括:機器感測、自我監控、資料記錄、設備溝通、人機介面),第3部分為調研生產流程智慧化現況(包括:生產流程資料記錄/管理/儲存/交換/分析、生產排程、品質管理、資訊系統整合、需求及市場回應、供應鏈管理與反應速度),第4部分為調研製造業者導入智慧製造應用的效益與困難點。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖2:107年度智慧製造資訊應用需求評量問卷架構
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖2:107年度智慧製造資訊應用需求評量問卷架構


    至於需求評量問卷的調研抽樣方式,本年度已回收622份有效問卷,調研的製造業對象規劃以「家數多/產值高」的製造業為主,以行政院主計總處100年普查資料來看,北部地區無論是「家數」、「營收」、「投入研發經費」均為全國之冠。而進一步比較北部縣市製造業的營收數據,則以桃園市最高,其次為新北市、新竹縣居第三。因此,優先以北部地區作為問卷調研的重點,如有效問卷回覆數量不足時,再擴散到中南部地區製造業。
    本年度智慧製造需求評量既以北部地區製造業為優先,因此問卷發放前先分析北部地區製造業的行業分佈,北部地區製造業的分佈共計可分為26大行業別,同時為了有助於調研結果可作為後續智慧製造相關政策推動的參考,因此本次調研以各行業「家數」與「年營業收入」兩項變數進行分群,以「家數多/產值高」的行業作為智慧製造需求調研的對象。結果顯示共有10種行業(電腦及其週邊設備製造業、其他電子零組件製造業、食品製造業、基本金屬製造業、運輸工具及零組件製造業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、紡織/染整/成衣服飾業、機械設備製造業、金屬加工處理業)符合「家數多/產值高」要求,因此本年度調研以此10種製造業為調研對象進行抽樣。
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖3:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-1
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖3:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-1


    從資本額的角度進行分析,本次有效樣本資本額在8000萬以下的佔62.4%,資本額8000萬~10億的樣本佔30.2%,資本額10億以上的佔4.7%。從營業收入的角度分析,年營收1億以下的佔54%,年營收1億~30億的樣本佔40.7%,年營收30億以上的佔4.7%。顯示本次調研樣本以中小型企業規模的製造業佔多數(資本額10億以下佔92.6%,年營收30億以下的佔94.7%),依據主計處100年工商普查結果,全國製造業共計1,184,811家廠商,員工人數200人以下規模(製造業中小企業)的家數1,181,727家,佔全國總體製造業家數99.7%,本次調研的抽樣也與工商普查結果類似。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖4:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-2
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖4:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-2


    從製程類型(連續型、批次型、連續/批次混合型)進行分析,批次型與連續/批次混合型的製造業者佔89.7%,從生產模式(計畫型、訂單型、計畫/訂單混合型)進行分析,訂單型與計畫/訂單混合型的製造業者佔96.6%,顯示本次調研的樣本對象在生產現場與生產相關部門連結、整合的複雜度較高,特別是訂單型生產、計畫/訂單混合型生產模式的製造業者,面對客戶端需求波動與供應鏈配合度的上下游不確定的因素影響,對於數位化、智慧化的需求項目更值得探討。
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖5:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-3
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖5:智慧製造資訊應用需求評量樣本背景分析-3


    智慧製造資訊應用需求評量的問卷,針對「設備智慧化成熟度」共有五個面向:設備數據感知自動化、設備監控與自我診斷、設備廠區內部聯網程度、設備與外部聯網程度、設備遠端操控程度。透過變異數分析發現,國內不同行業別的製造業者在「設備智慧化成熟度」方面沒有顯著的差異,機械設備製造業、電腦與周邊設備製造業、其他電子零組件製造業、金屬製品製造業、運輸工具及零組件製造業、紡織/染整/成衣服飾業、塑膠製品製造業、金屬加工處理業、基本金屬製造業、食品製造業等10種行業製造業的整體設備智慧化成熟度平均值為工業2.5(人工到智動化之間的成熟度)。
    其中,運輸工具及零組件製造業與金屬加工處理業的設備智慧化成熟度低於整體平均值,運輸工具及零組件製造業與金屬加工處理業的設備智慧化成熟度五個面向中,均為設備監控/自我診斷、設備內部聯網、設備外部聯網等三項偏低。
    另外,進一步比較不同的「營業額」群組之間設備智慧化成熟度是否存在差異;透過變異數分析發現設備智慧化成熟度五個面向中,「設備監控與自我診斷」在不同的「營業額」群組之間是唯一不存在差異的項目,且此項成熟度的平均值較其他四項高。因此,推測「設備監控與自我診斷」此項目,應該是設備智慧化議題中各行業有志一同、需求度最高的項目,「設備監控與自我診斷」項目應該是設備智慧化技術項目中後續推動最主要的重點項目。
    至於「流程智慧化成熟度」方面,生產排程管理、供應鏈管理、品質管理、物料管理、數據應用、數據分析、數據儲存、跨部門整合、製程彈性、市場分析等10個面向議題,其中數據儲存面向,因為相當高的比重均回覆數據資料以「儲存與企業內部主機或私有雲」,另外製程彈性面向也以高比例回覆「少量多樣客製化生產」,顯示「數據儲存」與「製程彈性」此兩項議題無法區分流程智慧化的差異程度,後續應針對此兩項議題進行修正,以有效區分製造業在流程智慧化成熟度的差異。
    運用變異數分析,國內不同行業別的製造業者在「流程智慧化成熟度」方面就會因為行業別不同,而有顯著的差異。先比較不同的流程成熟度面向差異性,「供應鏈管理」此面向各行業的成熟度平均值最高僅有工業2.3成熟度(即多數以電話、email方式溝通的流程方式),平均值為工業2.2;「數據分析」的成熟度平均值也僅有工業2.4;其中金屬加工處理業與食品製造業是低於此整體平均值的兩個行業。
    在生產排程管理的智慧化成熟度方面,基本金屬製造業、金屬加工處理業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、食品製造業等五個行業低於整體平均值(工業2.6)。金屬加工處理業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、基本金屬製造業等四個行業多數為「批次型生產、OEM/ODM、訂單式生產」的生產模式與製程類型,顯然如何因應客戶訂單變化、掌握生產現場進度與提升生產現場稼動率是相當重要的,而因應客戶訂單與生產現場的變化,生產排程智慧化彈性調整,應該是一重要議題。食品製造業則多為「連續型/批次型生產混合、OEM/ODM/OBM混合、計畫性/訂單式生產混合」的生產模式與製程類型,食品製造業更是接近終端消費市場的行業,且「計畫性/訂單式生產混合」的型態,生產排程智慧化更是與「庫存成本」有相當大的關聯性。綜合以上判斷,「生產排程智慧化」應該是基本金屬製造業、金屬加工處理業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、食品製造業等五個行業在流程智慧化的缺口。
    「品質管理」智慧化成熟度方面,是八個流程智慧構面中,整體製造業流程智慧化成熟度第二低(人工檢測紙本建檔)的項目(成熟度工業2.4,即目前多數以「人工檢測、紙本建檔」的方式作業),而「品質」幾乎是所有製造業導入智慧化期望效益的前三大效益,因此推測品質管理智慧化應是下階段的推動重點。另外,基本金屬製造業、金屬製品製造業、塑膠製品製造業、機械設備製造業、紡織/染整/成衣業、食品製造業等六個行業的品質管理智慧化成熟度低於整體平均值,顯示此六個行業在品質管理智慧化有待加強。 依據本次智慧製造資訊應用需求評量問卷的分析結果,針對製造業後續對應各種政策資源的推動做法建議整理如下表所示。

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖6:各行業別智慧製造後續推動建議之一
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖6:各行業別智慧製造後續推動建議之一

    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫
圖7:各行業別智慧製造後續推動建議之二
    資料來源:製造業價值鏈資訊應用計畫 圖7:各行業別智慧製造後續推動建議之二

2017

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。
資通訊技術基礎
慢跑者
·數據蒐集資訊化程度高
·數據整合自動化程度高
·應用數據進行營運決策的項目
應用數據分析的
營運流程決策項目
少
旁觀者
·數據蒐集資訊化程度低
·數據整合自動化程度低
·應用數據進行營運決策的項目
少
領先者
·數據蒐集資訊化程度
·數據整合自動化程度高
·應用數據進行營運決策的項目多
應用數據分析的
營運流程決策項目
參與者
·數據蒐集資訊化程度
·數據整合自動化程度低
·應用數據進行營運決策的項目多
低
資通訊技術基礎
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。
採購規劃的決策
庫存規劃的決策
生產計畫的決策
新產品研發或改良的決策
既有客戶流失率的判斷
既有客戶交易倒帳風險的判斷
既有客戶持續訂單的行銷推決策
新客戶開發的行銷規劃
建立通路與通路績效管理的決策
客戶分類與市場區隔的規劃
•無助料經驗判斷
•用軟體工具製作報表判斷
•用统計模型預測判斷 直條圖
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
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。

困難點:
五金機械業
不同需求規格紙張的
客戶
合約訂單量與實際出
貨量落差,造成半成
冷凍食品業
品庫存周轉率下降
客戶
飲料業
合約訂單
公司
A公司
出貨通知
客戶
工業用紙
瓦楞紙箱
製造廠
造紙廠
紡織成衣業
家紙用品業
客戶
塑膠化工業
客戶
資料來源:本計畫整理
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。
訂單與出貨量相關性係數
五金機械業客戶
冷凍食品業客戶
飲料業客戶
紡織成衣業客戶
家紙用品業客戶
塑膠化工業客戶
資料來源:本計畫整理
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。
訂單與出貨量落小的客戶(冷凍食品業.紡織成衣業.塑膠化工業.紙用品業)
訂單與出貨量落小的客戶(五金機械業.飲料業.)

訂單量和出貨量相關係數
資料來源:本計畫整理
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。
訂單與出貨相符度高
·飲料業
訂單與出貨
落差大
·五金機械業
·冷凍食品業
·塑膠化工業
訂單與出貨
落差小
·紡織成衣業
·家紙用品業
訂單與出貨相符度低
資料來源:本計畫整理
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。
五金機械業客戶
冷凍食品業客戶
飠欠料業客戶
紡織成衣業客戶
家紙用品業客戶
塑膠化工業客戶
五金機械業客戶
資料來源:本計畫整理
圖 47:不同行業客戶的出貨量線性關係比較
(飲料業vs冷凍食品業)出貨量
(五金機械業vs塑膠化工業)出貨量
塑膠化工業出貨量
五金機械業出貨量
飲料業出貨量
(五金機械業vs紡織成衣業)出貨量
(飲料業vs家紙用品業)出貨量
家紙用品業出貨量
呈無相關性
呈負向相關性
飲料業出貨五金機械業出貨量
資料來源:本計畫整理
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。

100年到104年的產品平均單價
資料來源:本計畫整理
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。
熱水器價格區分:家戶月所得.房價/房屋坪數/房屋所在地
資料來源:本計畫整理
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。
新品安裝回信函(消費者基本資料,購買產品型號)
•政府資料:房屋實價登錄
•地區/路段房屋成交價、單價
資料來源:本計畫整理
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。
kaiser-meyer-olkin測量取樣適當性表格及住宅所在行政區.家戶月所得,房價,房屋坪數,熱水器尺寸,熱水器出水量,屋齡
資料來源:本計畫整理
圖 52: 檢定與因子分析
消費者收入/房屋價值/熱水器規格,與sum of squares. df.mean square . f .sig的對應表格
資料來源:本計畫整理
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。
完新品安裝回函(消費者基本資料,購買產碞型號)等流程圖
資料來源:本計畫整理
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。