数据健检：以科学方式解决制造业痛点

紫式大数据决策专案经理陈暎仁博士。DIGITIMES摄

数据掌握程度是企业推动数码转型的关键指标，制造业由于产线设备数量庞大，智能制造概念又强调OT与IT两大系统的整合，因此数量远较一般企业更庞大，分析能力也更为重要。紫式大数据决策专案经理陈暎仁博士在「拥抱分析服务，打造企业专属智能制造钢铁衣」演讲中就指出，制造业者必须善用科学化管理机制，让数据成为企业升级的强大助力。

陈暎仁指出「分析服务」是以旁观者角度分析企业/商业问题，并提供合适的处方建议与解决方案的服务，演算法与系统都只是数据产品最终呈现的样貌(即「钢铁衣」)，且因应企业文化、管理模式、数据产生方式的个体差异，每个企业所需要的钢铁衣也都不尽相同。

他接着指出，企业是群体组织，内部人员各司其职，各自的角度与作业模式均不相同，对企业主而言，转型过程要面对的问题往往涉及整体系统与流程，在此同时多数企业内部尚未设立专职解决系统面问题的组织，因此有必要发展以数据为基础的运作机制，为既有人力赋能，让数据收集模式能与企业目标匹配。

为解决此问题，紫式大数据决策(DALabx)以「产业医生」为定位，提供企业以数据为基础的问题诊断、检验、处方、制药、导入、追踪的健康医疗照护，从盘点既有的数据开始，结合国立清华大学决策分析研究室(DALab)多年产学合作经验所累积转化的分析模块，协助企业内部各层级进行沟通讨论，设立可达成的阶段性目标，再发展数码决策解决方案。

陈暎仁表示，执行专案与数据健检的差异，在于前者大多是摸着石头过河，根据客户想达成的目标签订专案合约，之后视进行状况逐步调整做法，但最终成果与最初设定的项目不一定相符；但后者则是以终为始，开始前会反覆确认商业目标及其数据可行性，并验证项目的可行性，之后才会进入专案阶段，在此运作模式下的成果，可与当初目标高度相符。

他于演讲中展示DALabx将这样的服务推展到不同类型的企业之中，包含IC封装厂、IC测试零组件制造商、铸造厂等，均获得客户很好的回馈与评价，并在客户的支持与共同努力之下长期合作，为客户量身打造专属的钢铁衣，逐步实现智能制造与数码转型。

陈暎仁最后表示，数据品质是转型关键，企业必须建立团队执掌数据管理与把关工作，初期可透过与外部分析服务建立单点的绩效同时培养内部人员的分析思维，而在内部人员分析思维提升之后，可再依据企业发展策略，决定全面由内部团队接手运作或持续与分析服务外包商合作。不过无论采取哪一种方式，都必须先设立商业目标与数据目标，透过这两大目标的设定与实际执行过程，制造业者才能以科学管理方式解决企业痛点，落实数码转型愿景。