威強電與億科拋磚引玉 運用SCPaaS概念提升電子產業鏈韌性

電子業供應鏈升級研討會，威強電與億科拋磚引玉，運用SCPaaS概念提升電子產業鏈韌性。億科

近年「韌性」一詞備受關注，係因任何產業皆需力求在不利環境中存活下來，繼而從困境中迅速復原。談到電子製造業供應鏈議題，亦需融入韌性思考；尤其隨著地緣政治情勢升高，可預見「不確定」將成未來新常態，所以電子製造中心廠須偕同整體供應商，設法提高供應鏈協作效率，以從容應對不確定性。

為此威強電工業電腦攜手億科國際，於日前舉辦「數據驅動、智慧共贏—電子製造業供應鏈升級研討會」，期望探索產業鏈整體效率升級的良方；打造SCPaaS（Supply Chain Platform as a Service）生態系，實現所有利害關係人端到端供應鏈訊息的無縫流動與協同運作，並廣邀包括環隆、佳能、立端、凌華、宜鼎、四零四、全漢、虹光、廣積、訊舟、昱捷、茂綸、元信達、工研院與採購協會等產業代表企業與協會共襄盛舉。

威強電工業電腦資訊副總經理張素碧指出，儘管此研討會主要以威強電、億科聯手向政府提出的「IPC產業供應鏈升級與AI應用之Pilot-Partner計畫」為基底，但她認為該計畫蘊含的供應鏈升級管理內涵，不只適用工業電腦產業，亦適用全體電子製造業。

近年「韌性」一詞備受關注，係因任何產業皆需力求在不利環境中存活下來，繼而從困境中迅速復原。談到電子製造業供應鏈議題，亦需融入韌性思考；尤其隨著地緣政治情勢升高，可預見「不確定」將成未來新常態，所以電子製造中心廠須偕同整體供應商，設法提高供應鏈協作效率，以從容應對不確定性。

為此威強電工業電腦攜手億科國際，於日前舉辦「數據驅動、智慧共贏-電子製造業供應鏈升級研討會」，期望探索產業鏈整體效率升級的良方；打造SCPaaS（Supply Chain Platform as a Service）生態系，實現所有利害關係人端到端供應鏈訊息的無縫流動與協同運作，並廣邀包括環隆、佳能、立端、凌華、宜鼎、四零四、全漢、虹光、廣積、訊舟、昱捷、茂綸、元信達、工研院與採購協會等產業代表企業與協會共襄盛舉。

威強電工業電腦資訊副總經理張素碧指出，儘管此研討會主要以威強電、億科聯手向政府提出的「IPC產業供應鏈升級與AI應用之Pilot-Partner計畫」為基底，但她認為該計畫蘊含的供應鏈升級管理內涵，不只適用工業電腦產業，亦適用全體電子製造業。

供應鏈現狀與挑戰：傳統模式的瓶頸

會中，億科國際業務協理何政勳首先回顧了台灣電子製造業近數十年來的產業數位化歷程。自2000年啟動ABC計畫以來，直至2016年參與大聯大的數位轉型，台灣企業在建立供應鏈管理系統上已取得顯著成效。

然而，何政勳指出，即便大型零件通路商建立了高效的供應鏈管理，整體產業效率的提升仍然受限。他引述億科國際創辦人的觀察，個別企業出貨速度的提升，往往會因為下游客戶端其他物料的延遲而受阻，導致整體供應鏈的流動速度無法有效提升。

近年來，全球局勢的不確定性已成為新常態，地緣政治等因素持續干擾供應鏈的穩定運作。面對這些新挑戰，傳統的供應鏈協作模式已顯不足。

何政勳表示，許多電子製造企業在生產運籌方面仍主要依賴企業資源規劃系統（ERP）和先進規劃排程系統（APS）的資料，或透過人工方式產生的缺料表。這種系統對系統、人工對人工的協作方式，面對未來更趨複雜和快速變化的市場需求時，將難以應對。

億科提出的核心解決方案一：提升需求覆蓋率 （Demand Coverage）

針對供應鏈管理中資訊流動的核心問題，何政勳強調了需求覆蓋率（demand coverage）的重要性。他指出，供應商制定準確的補貨計畫，很大程度上取決於能否獲得清晰且及時的需求資訊。

然而，目前中心廠與供應商之間在預測（Forecast)資訊的傳遞和理解上存在諸多痛點。例如，預測資訊的組成可能包含請購單（PR） 和採購單（PO），但兩者在供應商端的意義和處理方式可能不同。

此外，中心廠更新預測的頻率不一，可能每月更新一次，而採購單則可能每週變動，這使得供應商難以判斷真實的需求總量。

為了解決這些問題，何政勳宣布億科國際正在建立SCPaaS服務平台，直接串接中心廠的ERP系統，實現每週即時拉取最新的需求資訊（PR+PO)。透過系統整合，平台能夠清晰區分計畫性的請購單（PR）和確定性的採購單（PO），將採購單和出貨通知（ASN）等交易資訊分開處理，提高資料的清晰度和即時性。

億科提出的核心解決方案二：優化供應分配 （Supply Allocation）

除了需求預測的準確性，何政勳表示，供應分配(supply allocation)的效率也是影響供應鏈韌性的關鍵因素。當供應商面對多個客戶或同一客戶下的多個廠區時，如何有效分配有限的供應資源是一個複雜的挑戰。

目前常見的做法是供應商匯總所有需求，並根據總供應量進行平衡後，再透過人工方式將供應分配給各個需求方。這種方式不僅效率低下，且容易因為人為判斷的偏差而導致分配不均。

針對這一問題，何政勳透露，億科國際正在開發供應分配的SCPaaS服務。該服務的初步目標是實現單一客戶下不同廠區之間的需求與分配。何政勳表示，未來億科國際更希望能夠解決跨法人個體（不同客戶）共用成品倉的分配問題，提升整體供應效率。

系統工具與技術應用：打造數據驅動的供應鏈

為了實現上述的解決方案，億科國際積極運用系統工具和技術，打造數據驅動的供應鏈協作平台。他詳細說明了ETL（Extract, Transform, Load）的概念，這是建立數據平台的關鍵步驟。透過ETL技術，平台能夠整合來自不同ERP系統和不同格式的供應鏈數據，轉換為統一格式並加載到數據平台中。

何政勳也展示了億科國際開發的多種資料上傳模板，使用者只需將手頭上的Excel資料按照模板格式上傳，即可完成資訊的收集。基於整合的數據，平台能夠自動生成PSI（Production, Sales, Inventory）報表，清晰展示不同廠區對特定零件的總需求、庫存、供應量及潛在缺料風險。

展望未來：AI賦能的智慧供應鏈

億科國際的願景是利用平台上累積的大量真實交易數據，進一步規劃 AI在這些資料上的應用，希望透過 AI 的分析能力，幫助企業預測未來三到六個月的承諾是否過度，提升預測準確性，並優化供應鏈的決策過程。

此外，威強電、億科國際正與臺北商業大學（北商大）的教授蒯思齊合作，進行製造商零件編號（MPN）辨識與替代料分析的前瞻性研究。

蒯思齊研究團隊運用「檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）」技術，透過企業內部知識庫和可靠參考資訊，為大型語言模型提供更精確的上下文。並利用知識圖譜和AI技術，團隊可以藉由分析客戶提供的內部零件編號（IPN），找出對應的MPN，並進一步建立零件間的語義關聯網絡。

目前北商大已蒐集威強電去識別化的採購交易資料，接著會透過Description進行MPN（製造商零件編號）辨識，再往下執行零件分類，希望發展成替代料間的分析。

畢竟有數據才能發展AI，億科不以PO交易資料為滿足，亟思將AI觸角延伸到計畫性需求；例如未來中心廠可問AI，根據其擬回覆給供應商的未來3~6個月Forecast Commitment，有沒有Over Promise之虞？凡此種種，皆是億科與威強電期盼透過AI實現的發展願景。

初步實驗結果顯示，即使在隨機抽取的20個不同種類的零件中，系統也能比對出在用途或特性上具有一定相似性的零件。蒯思齊教授坦言，在零件數量龐大且規格差異細微的情況下，精確比對仍然是一項挑戰，未來將導入更大量的資料並參考過往的研究經驗，持續優化系統。