威强电携手亿科国际提出IPC供应链韧性升级计划

(左二)威强电工业电脑信息副总张素碧，(右二)亿科国际业务开发部协理何政勳。亿科

众所周知，工业电脑（IPC）产业向来具有定制化、少量多样特性，以致享有高毛利率；讵料随着几年前疫情冲击，搅乱原本平顺的供应链，使IPC产业开始面临诸多采购上的作业困境。

包括因购买的零件数量相对少于其他电子产业，使采购订单常受排挤与牺牲；采购单的Leadtime愈来愈长，甚至超过客户的订单能见度；碍于半导体及其他关键零组件短缺，原材料的交期无法确定，造成IPC业者无法准确预测交货时间，影响整体生产计划与客户满意度。

IPC产业采取MTO（Make to Order）接单生产模式，通常订单能见度小于长交期零件的采购Leadtime，供应商的备货或库存是维持产业供应链顺畅的关键因素。

疫情破坏了供应链的平衡，造成IC零件缺料，迫使IPC厂实施提前备料，没有缜密策略的提前备料，时常出现关键材料拉不进来，不缺的材料都进来的窘状，对IPC产业生产运筹带来莫大挑战。

鉴于此威强电工业电脑与其供应链协作平台厂商-亿科国际携手向政府提出「IPC产业供应链升级与AI应用之Pilot-Partner计划」，并联合3家IPC中心厂、25家供应商形成产业同盟，共同探讨解决IPC产业链于长交期材料的协作问题。

威强电串联亿科平台与AI技术 强化备料决策支持

威强电工业电脑信息副总张素碧指出，感谢政府的政策鼓励，让IT资源相对薄弱的中型企业，能以「产业信息共享、产业AI共创」方式实现AI转型应用，这是一个创举，也许未来还真的能够训练出跟资深采购一样对产业熟悉、对零件充分了解的采购AI助理（AI Agents） 。

张素碧副总进一步说明去识别化的AI训练，「由于隐蔽了买家名称、单价、数量等敏感信息，确保各企业采购信息的隐私与安全性。但为了避免AI大语言模型常被垢病的敏感信息网安问题（LLM可能会在回答问题时，意外重现被训练数据中的敏感内容或将交谈内容不当提取作为模型训练数据）， 我们与台北商业大学AI研究所教授共同合作，建立一种结合知识图谱和检索增强生成技术的方法Graph RAG，在生成式人工智能系统中提升内容准确性、语义理解和可解释性并解决敏感内容问题，此方法可以对IPN信息进行识别与关联，如此便有机会找出每家中心厂的内部IPN料号与原厂料号MPN的关联。」

「解决了IPN与MPN的关联问题，工业电脑客户多年来委托供应链协作服务的亿科国际平台，原本互不关联的供应链信息将有机会转化为市场最实时、精准、具说服力的电子零件市场信息。我们预期此电子零件市场信息将成为工业电脑采购韧性的关键决策支持，业务可以运用这信息与客户规划、谈判关键材料的背靠背备货计划。」

供应链的AI应用与韧性强化  仍须配合供应商端作业的数码转型

亿科国际业务协理何政勳补充说明，「AI的愿景充满想像，但要落实在商业的实作流程仍然有许多改善的空间与需要信息业者共同努力的地方。以IPN与MPN AI识别应用为例，曾经有供应商许愿希望将这功能导入取代人力查询维护客户料号的作业，这个部分个人认为无法在短期内实现，因为IPN与MPN的数据维护是产品设计时非常重要的材料承认程序，目前AI可以有效率地帮你分类、分群，但是材料承认是属于规格的合规、认证程序，一个端点的AI识别无法取代整个程序的流程。」

同样供应链韧性的强化，需整条链韧性的提升，你的材料很准确及时的交到客户手上也需要等所有的零件到齐了，才能进行生产线的组装。限制理论总是在讲，最弱的那个点决定了整条链的强度。大型电子制造业EMS 你可以投入丰沛资源建构全自动化的生产线，但产业的分工与复杂性又让整体供应链的数码转型，成为产业链不可承受之重。

亿科国际未来将投入更多的资源于供应商端微服务开发，期待发挥平台效益，汇整共同的需求、聚焦关键应用，透过供应链SaaS服务，首先让供应商散居各处的数据云端化，建立可视化的供需控制塔以协助需求与供应方进行供需平分析，整合AI应用进而灵活调整生产与供应计划，达成协助整体产业链韧性升级之使命。