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企業個案》工具機配件生產廠霄特國際 從代理跨入生產製造 先從客戶端需求為主

企業個案》工具機配件生產廠霄特國際 從代理跨入生產製造  先從客戶端需求為主
霄特從原本的代理商轉變為製造商,一路以來都透過數位工具強化自己的企業競爭力。

朱晉輝

科技

霄特提供

1243期

2020-10-14 14:23

若只是一味導入數位工具,而沒有清晰的轉型架構,數位策略多半會失敗收場。找到企業當前必須解決的痛點,並緊扣企業核心價值,數位轉型才有機會成功。

導入數位平台 痛點再多  難不過內部系統構建

 

霄特國際成立於二○○七年,主要產品為工具機配件,如刀塔、刀座與內藏電主軸。在跨入生產製造前,霄特做了二十年的代理業務,合作對象為刀塔製造的第一品牌德國SAUTER,而後雙方在台灣合資新公司,由霄特將技術引進落地。

 

霄特二代蕭光辰指出,當初想在台灣生產,主要為了解決進口高成本、交期長的問題。但隨著公司業務模式改變,組織與流程架構勢必重新調整。「跨入生產製造後,遇到的第一個問題就是原本的ERP(企業資源管理系統)不適用。」蕭光辰說。

 

導入新的ERP,成為霄特數位轉型起點,但蕭光辰也說,因為導入前缺乏溝通,員工對轉型方向與願景不清楚,隨即爆發離職潮。「我們邊進行邊溝通,讓員工看到系統導入的成果,也讓他們了解轉型的重要。」蕭光辰說。

 

蕭光辰對於轉型藍圖相當清晰,導入ERP是為了配合組織流程的重新設計,當代理商跨入生產製造,多了加工、研發與品保等單位,所有流程都必須重新設計。

 

霄特轉型第二步,是導入客戶管理系統(CRM)。「我們現在沒有管理客戶數據,無法精準預測未來訂單量,導致工廠備貨還是依照過去經驗,產生大量庫存。」蕭光辰說,CRM不僅為了降低庫存壓力,還有將客戶數據統一管理、避免只掌握在特定業務人員手中的功能,以免職務發生變動,在客戶服務上出現落差。

 

霄特在轉型上優先從客戶端進行,而非如智慧製造,也是因為過去代理商時期累積龐大的客戶資源,相比其他零組件廠商更具競爭優勢,轉型不僅是在解決痛點,更是要延伸競爭優勢與價值。

 

採GPU架構 台灣業者自製

 

後來通過科技部的推動,2018年新一代超級電腦台灣杉1號上線,以CPU架構叢集為主,滿足各類AI發展工作需要。不過台灣杉1號與相近時期的首部民間超級電腦鴻海HPC相較之下,運算能量明顯較低,且偏重CPU運算也讓應用較為局限。

 

因此,國網中心在2019年上線的台灣杉2號,改以GPU為主的架構,通過更先進的軟硬體架構,服務包括海內外用戶,同時也推動更多元的學術研究專案。更重要的是,這部超級電腦是由廣達、華碩以及台灣固網,分別從硬體、軟體,以及機房網路布建分頭進行,完全由台灣業者自行打造。

 

史曉斌解釋,在軟體方面,傳統超級電腦為了管理方便,一般只會執行一套系統,但台灣杉2號同時整合了多套系統,分別是作為基礎的OpenStack,及Kubernetes與Singularity等容器服務,並使用Slurm命令列介面作為資源調度軟體,滿足更多應用形態,國網中心也正為相關的系統整合技術申請專利。

 

運算能量大 AI產業支柱

 

在硬體方面,史曉斌更是引以為傲,他表示,台灣杉2號的架構效率極高,讓硬體運算性能可以隨著核心使用數量呈現幾乎完美的線性增長,耗損極小。

 

目前台灣杉2號已經為台灣包含學術、醫療、防災、工業製造等多項領域提供了強大的運算能力,推動相關應用發展。

 

面對近來武漢肺炎肆虐,史曉斌表示,國網中心也早在4月透過超級電腦的雲服務專案,集結了超過50個研究團隊,共同發展應對武漢肺炎的策略,專案範圍從基因分析到藥物分析等,協助台灣對抗疫情蔓延、發展抗疫的方法。

 

在醫學方面,國網中心與台北榮民總醫院合作,發展AI影像判讀,並最佳化醫院的各種流程。

 

另外,也與台大合作發展新一代的聯邦式醫療AI系統,其特點是,個別醫院可以在確保醫療資料保密的同時,又能共享、共同發展AI運算模型,兼顧訓練數據量以及隱私資料的保護,掃除了過去醫院發展AI管理系統的最大阻礙。

 

另一個協助醫療AI的突破,是與醫療影像新創公司雲象科技合作,發展醫療圖像AI判讀技術。由於台灣杉2號影像專用記憶體容量較一般超級電腦大,因此能一次載入超過10億畫素的醫療影像進行判讀,不需要先切割再合併,如此可以提高判讀效率及精準度。

 

此外,在推動產業的AI技術上,史曉斌指出,目前AI結合IoT(物聯網),在包括工廠產線自動化,以及智慧城市應用都有著墨。他特別提到安控新創公司盾新科技(Umbo CV)這家公司,使用台灣杉2號的雲服務來訓練人體與物體識別能力,可以在機場中追蹤並定位特定的物體以及旅客,該系統也已經被新加坡樟宜機場所採用。

 

史曉斌表示,超級電腦對於業界的幫助,除了可以大幅降低研發成本,幫助各種AI新創發展,同時也降低各種AI應用判讀的錯誤率,讓台灣發展出來的相關應用可以打進國際市場。光是2019年上線的幾個月,就已經提供了超過1000萬個小時的運算時間推動產學發展。

 

產學大結合 布局AI雲

 

同時,科技部在台大、清大、交大與成功4所大學成立AI創新中心,分別就生物醫療AI、智慧製造、智慧服務,以及生技醫療等議題推動技術發展,國網中心與台灣杉2號也全力配合國家政策,幫助學界發展前瞻AI技術,並落實到應用中。

 

史曉斌強調,科技部的6大方向很明確,從生醫、半導體、數位轉型,都缺少不了龐大的運算能量在背後推動,而台灣杉2號超級電腦就扮演重要的角色。為持續推動台灣的產業發展,台灣杉的後續機型也已經發包,希望通過國家隊共同推動超級電腦技術生態的發展。

 

目前國網中心基於台灣杉超級電腦的AI雲「台灣計算雲」(Taiwan Computing Cloud,TWCC)已經累積超過350個產學合作計畫,未來也將進行技轉、成立AI服務公司,屆時3大台灣隊企業都將會參與,共同推動台灣AI產業未來的發展。…(本文節自財訊611期,詳全文)

 

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