早在疫情趨動全球商業型態改變之前，製造產業即面臨了協同合作不良、溝通效率低落、作業流程不透明且斷點多…等諸多問題，這些促使製造業邁向智慧工廠以及智慧 CRM 的數位轉型，而工業 4.0 也改變了全球製造業的營運模式。
隨著疫情影響，全世界的商業型態受到劇烈衝擊，製造業尤其嚴重，直接影響原料供應、製程不確定性以及運輸困難。本文引述國際管顧公司麥肯錫（McKinsey & Company）針對疫情後製造業重構營運模式的見解，為台灣製造業提供後疫情浪潮下的發展指引。
縱使目前已逐漸克服疫情影響，企業在未來一段時間內仍須面對整體環境的不穩定。麥肯錫對亞洲製造業的調查顯示：原料突發性短缺（45%）、需求急劇下降（41%）以及人力短缺（30%）是共同面臨的難題。當企業面臨新常態時，管理者必須思考：製造業及其供應鏈該如何應對長期的外部波動？
製造業勢必得更加地數位化。目前已有 39% 的領導廠商透過「神經中心（Nerve-center）」或「塔台（Control Tower）」方式提升供應鏈透明度，25% 的企業加速自動化計畫以解決人力短缺。工業 4.0 包含的連結性、深度分析與自動化技術，能有效加快上市速度、服務效率並創造新的商業模式。
在不同阻力下運用工業 4.0 的不同解決方案
在 COVID-19 等危機的影響下，工業 4.0 技術變得更加重要。已經導入數位解決方案的企業更有能力度過難關，在遇到危機時比同行走得更快、更遠。
數位技術是企業恢復運營並提升應變能力的直覺方向。例如「數位績效管理（DPM）」已幫助許多早期採用的企業提升 40% 至 70% 的生產力。然而，轉型仍會面臨阻力，包括資金壓力與技術基礎。像是「數位對映（Digital Twin）」及「物流自動化」的實施，需具備基礎 IT、OT 和數據基礎建設，這是中小型企業在財務狀況尚未穩定前可能面臨的挑戰。
打破工廠的圍牆：更具彈性、數位化的未來
（一）營運計畫的制定
傳統製造和供應鏈計畫常各自為政。需求預測、生產計畫與物流計畫多由不同團隊處理，導致資訊斷點。疫情促使企業打破孤島，仰賴 AI 人工智慧和機器學習來制定計畫。
相較於傳統僅依賴內部數據的統計模型，AI 預測能結合供應商數據、天氣預報、經濟指標等外部變因，協助組織更有效地因應變動的外在條件，優化整個價值鏈的規劃。
（二）產品製造流程的優化
數位技術有許多方式能夠減緩製造流程中斷的衝擊，主要分為三個面向：
- 維持運營連續性： 支援遠端協作技術，讓製造業務重啟時能保持安全距離。
- 提升生產力及績效管理： 透過串接跨部門系統自動收集數據，替代手動輸入。主管可遠端即時監控工廠績效，調整流程調度。
- 提升資產生產力及產出品質： 透過自動化設備監控與流程控制系統，加強製程連續性，縮短生產時間並提高產量品質。
（三）成品的交付
將成品交付給客戶涉及複雜的物流環節，數位解決方案能有效解決運輸新要求帶來的挑戰：
- 物流： 數位物流控制中心能即時呈現從倉庫裝箱到交貨的每個階段，結合車隊管理與路線優化，提升運輸效率。
- 倉儲： 自動化技術如智慧貨架、機器人揀選系統，能減低人力成本並提升倉儲安全性。
疫情迫使企業思考未來的應對方案。透過數位化建構具彈性的營運能力，關鍵在於「系統整合」。如何打破資訊孤島，將供應計畫、生產計畫、物流計劃和銷售運營計劃（S&OP）結合，並與外部供應鏈即時合作，是製造業在變動大環境中成功再起的關鍵。
參考資料：Industry 4.0: Reimagining manufacturing operations after COVID-19
