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記者洪聖壹／上海報導
全球企業都在談工業4.0的同時，全新「體驗時代」也正式來臨。國際調研機構麥肯錫稍早分享了有關現今產業的調查結果，並以中國產業為例，說明目前中國產業真正走向自動化的不到 30%，麥肯錫管理諮詢公司資深營運專家侯文皓分析了有關現今產業發展現況與智慧製造的必要性，同時提供相對應的八項成功發展策略。
在一場談企業診斷、策略發展與趨勢的論壇中，麥肯錫管理諮詢公司資深營運專家侯文皓率先列舉多項內部調研數據，強調目前全球企業都在進行一個大規模的數據化轉型，中國談的是中國製造2025，全球企業採用的是德國的工業4.0發展標準，當中的策略上多是著重智慧製造、數據化轉型等層面。
目前的產業發展速度，發展比較迅速的，包括建築、鋼鐵、工程設備、太陽能等「效率導向型」產業，另外還有以「客戶導向型」的企業，像是家用電器、手機等，這些企業先是在內部發展，然後逐步拓展國際市場；至於「技術、工程導向型」企業發展比較慢。
以中國產業來說，下半場的 25 年，中國製造將面臨一個重大的轉型，客製化需求會成為理所當然的事情，為了迎接未來的 20~30 年，很多手工、精密機械發展需要有組織、有現代化的工具來做改變，透過所謂的「雙向擠壓」，一方面援引發展強國（德國、美國、日本）技術，另一方面內部必須要有所成長，整個產業才有辦法朝向創新發展，這包括一些新的業務模式的改變。
其實礙於時間的關係，侯文皓在會中針對這些發展背景只講了個大概，以目前全球企業來說，排行前 100 大的企業，多數都已經跟上時代的潮流，有些產業甚至已經大量引進 3D模擬技術、虛擬實境、擴增實境、人工智慧與IT 數據分析等等最新科技，搭配公司內部需求，持續滿足需求、更主動創造需求，最顯著的案例，就是 Apple 公司、Facebook 公司、Amazon 公司，當然在中國地區還有像是百度、騰訊、阿里巴巴等企業。
然而麥肯錫實際做了全球 400 大企業研究報告，報告當中指出，各國發展水平並不一致，以中國為例，中國企業的水平是夠的，但是準備狀況卻是全球倒數第二，遠遠落後日本、美國、德國等先進國家；更甚者，在全球超過 130 家企業訪談當中，實際上真正準備好迎接工業4.0 標準的廠商，遠低於 30%，有些企業甚至還在工業1.0～2.0 的階段，精密製造跟自動化製造都沒有，更別談智慧製造。
麥肯錫發出警訊，認為企業唯有確實轉型、創造需求，才有辦法跟上全球產業發展腳步，甚至逆轉情勢，在這之前，應該要反思一下，做好企業本身數據化的建設，另外一點是結合內部數據，用數字做好準備，這包括人才、合作夥伴。
侯文皓指出，企業轉型首先要明確知道自己的MI-MC戰略方向，再來在技術解決方案部署方面選擇合適的發展路徑，最後是打造能夠持續發展的生態系統。
評估現今企業發展，共分為戰略、文化、組織、能力發展四個方向，在戰略方面要求大膽、長期為導向；在文化方面要夠有速度/敏捷性；在組織方面要有數字化人才；最後在能力發展必需要求內容、數字化營銷、用戶體驗、數字驅動決策、自動化跟 IT 架構。
侯文皓呼籲所有企業需要建立敏捷型組織、數字化績效管理，並且最重要的，是培養數據化人才，透過這些數據化人才最顯著的應用就是「績效管理」。
透過將績效管理數據化有助於實現對KPI指標即時追蹤、識別員工之間的差距，從而改進管理與工作方式。像是在個人績效評估當中，系統可以協助數據分析人員自動查找問題，進而讓管理階層的人才進行多個層級的績效對談。
此外，透過即時KPI數據，則有助於即時發出警示並解決問題、甚至比對歷史KPI數據，做好即時調整目標，同時制定相對應的生產策略，藉此制定未來KPI衡量指標，包括目標與責任制度等等，讓整個生產線持續保持在水準之上。而這所有的過程，在將來，其實都可透過「人工智慧」來解決。
侯文皓表示，2017 年最新數據指出，光是中國地區，就佔據了全球 30% 的機器人需求量，這顯示，中國產業其實已經擁有自動化的導入，以及精密、自動化跟人才應用的觀念。
從生態圈來看，強化數據化生態系統的三個方式，分別為「前端技術的工業化」、「提供一系列的廣泛支持政策」與「價值鏈與外部的合作」等三個層面。但是要從中獲得成功，侯文皓建議了以下數據轉型的八個成功要素：
1.以數據為資產，盡快開展試點、從大處著眼。
2.嘗試新的業務模式。
3.充分利用數據化技術增加收入，重新建立新的成本曲線，做好投資回報。
4.參與生態系統中的操作。
5.建立創新企業組織。
6.更新員工的理念、提高員工的能力。
7.管控網路安全風險。
8.不斷創新、強化企業精神。
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此外，透過即時KPI數據，則有助於即時發出警示並解決問題、甚至比對歷史KPI數據，做好即時調整目標，同時制定相對應的生產策略，藉此制定未來KPI衡量指標，包括目標與責任制度等等，讓整個生產線持續保持在水準之上。而這所有的過程，在將來，其實都可透過「人工智慧」來解決。
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從生態圈來看，強化數據化生態系統的三個方式，分別為「前端技術的工業化」、「提供一系列的廣泛支持政策」與「價值鏈與外部的合作」等三個層面。但是要從中獲得成功，侯文皓建議了以下數據轉型的八個成功要素：
1.以數據為資產，盡快開展試點、從大處著眼。
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