根據MIC及Deloitte對台灣製造業的調查顯示，製造業者數位轉型的驅動力主要來自內部希望能改善生產運營目標、對創新的渴望，及面對外部競爭者帶來的壓力與客戶要求。因此不少製造業在內部開始嘗試在工廠端蒐集設備連網資訊、導入製造執行系統（MES，Manufacturing Execution System）等來提升稼動率、良率與品質，並期望逐步達到組織營運卓越（OE，Operation Excellence）；另在外部則是導入客戶關係管理系統（CRM，Customer Relationship Management）、建立顧客數據平臺（CDP，Customer Data Platform）、運用VR線上展覽、OMO行銷等來提升行銷與銷售轉換率，最終完善顧客體驗（CX，Customer Experience）。 

然製造業者漸漸發現，進行數位轉型最重要的不僅僅是導入軟硬體設備，更要發展大數據分析與彈性決策的能力，於是部分製造業者開始透過數據的蒐集與分析，嘗試在供應鏈的各環節與流程中找到既有缺陷並進行優化，期望最終能建置足量且高品質的數據資產，並以產生新產品或新服務模式，進而逐漸達到商業模式再造（BM，Business Model）。 

而在商業發展研究院輔導製造業數位轉型的個案中，發現不少業者已能將生產、行銷、銷售流程如何蒐集、分析與應用數據說得頭頭是道，且具備相關導入能力，但當回溯到製造供應鏈更源頭的研發端，到底要如何做數據應用，則很少有業者能說得明白，且常錯把「精準行銷」誤以為就是「精準研發」。若從「以終為始」的觀點來看，研發端必需先將最終端的市場消費數據蒐集清理後，套入數據分析模型以轉換為產品研發規格，再將該研發規格導入整個產品發展流程（研發、生產、行銷、銷售）中，最終這套「精準研發」所產生的新產品模式，才有機會逐漸進化到商業模式再造（BM）的階段。 

另一方面，商業發展研究院也發現被輔導的製造業者最常遇到的產品研發痛點，包括像缺少智慧化決策分析模型，或是雖握有消費需求，但不知如何轉化為產品研發規格，再不然就是已知要開發的產品規格，但不確定目前的技術含量是否能做得出來等。針對這些痛點，商業發展研究院建議業者可以品質機能展開（QFD，Quality Function Deployment）做為主要的決策分析模型，並利用自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）來分析，例如競品銷售或顧客評價等文本型消費市場數據，讓業者可先獲得初步的產品規劃輪廓。 

接著，可結合評論內容與產品規格的特徵進行關聯分析，再透過語意分析技術拆解出市場需求與產品規格的相關字詞後，透過加權預估值計算出最佳「需求與規格」配對組，即可依序將市場需求自動帶出產品規格推薦順序（並對比競品規格）。透過這樣的智慧化品質機能展開（QFD）進行產品規格推薦，被輔導的製造業者發現企業內部已可更智慧的進入產品研發的設計階段，也更能比對要開發的產品規格是否與自家技術能力吻合。 

因此回到台灣製造業者數位轉型的初衷，無論是對創新的渴望、來自競爭的壓力或客戶的要求，「精準研發」或許才是那最重要與最後一哩的真正解方！

（商業發展研究院國際數位商業研究所研究員 吳若瑩）

原文刊登：111/04/14－工商時報／A6名家評論