當流程複雜度追上全球化速度

對許多在全球設廠的台灣製造業來說，企業流程的複雜度正在急速攀升。
總部使用 SAP ERP管理財務，大陸廠採用 MES 系統 控制生產，越南廠的設備又以不同協議運作，結果就是：

• 數據多頭馬車：報表標準不一，全球營運資訊難以對齊。
• 效率黑洞：供應鏈與生產資訊無法即時串接，排程錯誤頻繁。
• 轉型停滯：導入了許多單點技術，但流程整體效率仍未明顯提升。

在這樣的情況下，單靠一套 ERP 系統已難以支撐全球化營運。
真正的關鍵，是整合 IT（資訊科技）、OT（營運科技） 與 CT（通訊科技），讓企業的數據能夠「說同一種語言」。
這正是 AI 應用發揮最大價值的舞台。

打破「數據孤島」：IT／OT／CT 的三層整合策略

要讓複雜的製造體系高效運作，企業必須從底層到決策層實現「數據連通」。
NTT DATA Taiwan 的整合策略，從三個層面著手：
1.OT 層：機台數據的即時捕獲

挑戰：生產設備的運作數據（如溫度、振動、良率）無法即時上傳，導致 MES 系統判斷失準。
解決方案：導入 IIoT（工業物聯網） 與邊緣運算技術，確保現場數據即時、精準地被收集與上傳。
這是智慧工廠的根基，也是讓 AI 有足夠養分學習的第一步。
2️.IT 層：核心系統的標準化整合

挑戰：跨國據點使用不同 ERP 或客製流程，財務與營運資訊難以對齊。
解決方案：以 ERP 為核心，透過流程優化與數據中臺（Data Middle Platform）整合各系統資料。
中臺成為全球營運的「單一事實來源（Single Source of Truth）」，讓所有決策建立在一致的數據之上。
3️.CT層：雲端與AI的決策加速

挑戰：數據整合完成後，管理層仍需花大量時間手動分析。
解決方案：透過雲端平台與 AI 模型，自動化預測與分析流程，將事後分析升級為預測性決策。
AI 在這裡不只是輔助工具，而是企業全球營運的「智慧中樞」。

當 AI 與 ERP 結合：兩大效率突破點

真正的數位升級，不只是讓系統連通，而是讓 AI 能夠理解並行動。
當 AI 模型與 ERP、MES 等核心系統深度結合後，企業能在兩個關鍵領域實現顯著突破：
1.預測性維護與排程優化
傳統生產只能在設備故障後修復，造成產線停擺與成本浪費。
AI 能即時分析 OT 層的振動、溫度、電流等感測數據，結合 MES 的歷史紀錄，提前預測異常。
結果：

• 提前數週預警故障，降低突發停機率
• 排程效率提升 15% 以上
• 維修成本與生產延誤同步下降

這是從「被動修復」轉向「主動維護」的關鍵躍進。
2.智慧供應鏈與風險預測
全球供應鏈的不確定性越來越高，傳統系統的規劃模組難以即時應對。AI 整合內部採購與庫存資料（IT 層）與外部市場、氣候、地緣政治資訊，能即時預測風險。
結果：

• 提前預測物料短缺與價格波動
• 減少安全庫存，提高資金周轉率
• 讓供應鏈真正實現「數據驅動決策」

AI 不只是輔助決策，更是強化企業韌性的重要夥伴。

ONE NTT DATA：從數據到智慧的全球整合力
IT、OT、CT 的整合不僅是技術工程，更是一場策略變革。
NTT DATA Taiwan 結合 全球資源（ONE NTT DATA） 與在地製造業深耕經驗，能夠提供端到端的整合服務，包含：

• SAP ERP 導入與優化
• EXC-MES 智慧製造平台建置
• 數據中臺與 AI 模型整合應用

我們協助企業從資料收集、流程優化到智慧決策，打造完整的數據價值鏈。
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