厦门2711P-K6C5A8模块 诚信经营 质量可靠

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ABB从底层展开数字转型

　　起源于瑞士，专精于自动化、智能制造的ABB以机器人产品，当前已是全球四大机器人企业之一，与德国库卡（KUKA）、日本发那克（FANUC）、安川电机（Yaskawa）齐名，在营运流程上，公司采用精实六标准偏差法（LeanSix Sigma）-以顾客为核心、不断改善产品/服务质量以消除浪费与降低变异。

　　精实六标准偏差法让ABB有效运作数十年，但在数字经济的浪潮下仍稍嫌不足，由于事业体规模庞大，不同地区的多个工厂与整理供应链的信息流通经常发生延迟与信息不完整的情形，如何从底层展开流程探勘确实有其必要。公司的转型愿景相当明确：让流程透明，故能从找到问题转为预测问题，各端流程数据的整合将有助于集团对于动见解读的一致性（Single-Truth）。

　　ABB的做法有二。，由于集团的价值链（ValueChain）相当庞大，让营运部门与质量部门的一线员工直接分析各流程节点中的差异情况是有效率的做法，例如在财务部份，由于公司全球采购与付款流程牵涉到不同种类的ERP系统，许多信息处于信息孤岛（silo）状态，公司必须先厘清究竟有多少财务流程数据、多少人使用这些系统，将订单、付款、客户服务等面向一一拆解，由于数据本身并无价值，加上多数IT人才着重的面相为「系统、网络与数据库管理」，单靠传统的信息管理系统（MIS）与网络管理人力就要从巨量数据中获得洞见与找到问题实有困难，在爬梳完各种数据后，是时候寻找外部协作伙伴了。

　　第二，由于ABB当前的数字工具不足以支持庞大的流程探勘，公司转而寻找外部解决方案业者支持，经多次评估后，ABB选择与德国数据处理公司Celonis合作，Celonis擅长的为商业流程挖掘（ProcessMining）技术，从公司个事件中萃取数据进行算法分析，除ABB外，其客户还有西门子、3M、BMW、莱雅、等，目前公司估值已达100亿美元，早已加入独角兽行列。ABB成功藉由Celonis的流程挖掘技术打破数据孤岛，整合全球财务数据并针对不同商业流程（订单、采购、付款）进行优化。

　　智慧物流与仓储成为2023年主要成长市场之一

　　当前建立数字供应链已经是全球制造业管理阶层积极开展的策略，希望企业在面对重大突发事件冲击时，能够藉由快速资源整合、供应链上中下游伙伴协作而弹性应对冲击，促使企业能在短时间内迅速转向其他替代方案，如移转生产基地或寻找替代市场，将突发事件造成之风险降至低，甚至快速恢复原先的营运状态。

　　在建立韧性供应链的过程中，「备援能力」更显重要，所谓备援能力指企业透过实时反应机制，在遭遇冲击时能够自主分散生产、部署仓储据点或预先寻找其他替代料源，同能够快速计划第二、第三个替代生产基地，透过智能系统来整合物流、人流、信息流、金流等项目，提升预测与反应能力。在备援能力的条件下，企业面对风险的响应速度应愈快愈好，例如建立供应链信息串连机制，一旦风险发生，即可透过信息共享在短时间掌握风险，启动相关避险措施。

　　对供应链主管而言，劳动力高龄化与劳动人口减少也是业者投入仓储自动化的主要原因之一。在市场地域分布上，受惠于庞大人口红利、代工产业聚落与电商蓬勃发展，亚洲区成为全球智慧仓储成长快之地区。电子制造、汽车制造、消费性产品等国际大厂皆在亚洲设立大量工厂与仓储中心；在疫情前，原先由「亚洲制造供应全球」，现在则逐渐转为「亚洲制造供应亚洲市场」。加上各国数字基础建设程度不一，业者若要建立地区制造中心，可能面临数据传输速度延迟、网络标准不同、当地厂商竞争，以及法规相关障碍。在地制造是智能工厂为主角，但要在地供应市场，智慧仓储的部署是企业投入供应链转型与在地制造的关键要素。

　　家电大厂应可作为部署智慧仓储的参考，历经中美贸易冲突与疫情冲击后，公司将其全球供应链策略由长链改为混合链型态，北美市场由美国工厂（区域制造中心）供应，其位于美国的九家工厂在过去数年间投入七亿美元于智慧仓储，引进大量无人搬运车（AGV）、自主移动机器人（AMR）等设备，取代过高的人力成本，应用于拣货、包装、出货等重要流程。

　　无独有偶，瑞典IKEA在全球拥有众多智慧仓储，包含大量的智慧输送带与自主移动机器人，近期还部署无人机用于扫描二位码盘点货物。由于智能仓储会产生大量数据，加入算法工具用于分析预测也是业界常见做法，包含Dell、HP等大厂在智能仓储中善用算法进行存货预测，进行产能调整。这些业者投入大量资源的原因，不外乎为应对在地制造与就地供应市场的需求。