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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 陳厚銘 | |
| dc.contributor.author | Shih-Hsiang Chen | en |
| dc.contributor.author | 陳世祥 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-07-10T22:13:05Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-10T22:13:05Z | - |
| dc.date.copyright | 2018-07-12 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018-07-03 | |
| dc.identifier.citation | 期刊論文
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77639 | - |
| dc.description.abstract | 工業4.0自從被提出後，世界各國與不同產業對其解釋多有不同，對既存的工業廠商來說，其轉型路徑更是難以窺見與捉摸，亟需出現一套可供參考的演化進展過程，供業界能通盤思考，及早因應。
本研究利用產業分析與個案研究法，推敲出工業4.0的轉型架構。產業分析包含德、美、日、中、台等國家的產業概述，而個案研究包含了中國的海爾、德國的西門子、日本的三菱電機及台灣領先PCB廠商。 研究結果發現，在轉型成為工業4.0而構建的「新價值網路」中，最基本的轉型動力常以「資料驅動」為轉型第一階段的核心，有了數據基礎後，第二階段將著眼製造端的智能化與信息化，最後透過此兩大核心競爭力，跨界、跨國結合成大型生態圈，不但數據應用能夠更為擴大，更可成為生生不息的數據閉環。 對未來研究的建議，本研究建議以「製造業如何打贏奠基私有區塊鏈的數據戰」做為下一個研究題目。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | After the conception of Industrial 4.0 emerged, there was no consistent definition globally. For the existing manufacturing companies, the high ambiguity of Industrial 4.0 transformation brings high uncertainty. Therefore, a solid study of the prediction of successful transformation is truly needed. This research tries to verify the structure of the Industrial 4.0 transformation via macro trend analysis as well as business cases of countries leading the fourth industrial revolution around the world. The case-studies include Haier in China, Siemens in Germany, Mitsubishi in Japan and one Taiwan leading PCB Company. In this research, a new framework of “Industrial 4.0 new value networking structure” is suggested. The first stage of “data-driven stage” plays a significant role as data infrastructure foundation for the second stage of “AI/ automatic production”. Based on the core competences from the prior 2 stages, we can foresee an ecosystem with cross-border and cross-boundaries and “data” is the key to connecting and maintaining the ecosystem. Eventually, we can build up a close-looped data circle. For future study suggestion, private-data-blockchain war between big manufacturing alliances will head to a new era. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-10T22:13:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-P05746036-1.pdf: 9270450 bytes, checksum: 334e8dcd115631f49128b975ed8a2330 (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄
誌謝 ii 摘要 iii Abstract iv 目錄 v 圖表目錄 vii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究問題 3 第三節 研究流程與架構 3 第二章 文獻 5 第一節 德、美、日、中、臺智慧製造戰略方向 5 第二節 製造業轉型整合策略 18 第三章 研究方法 21 第一節 研究架構 21 第二節 個案研究法 25 第四章 新價值網路之典範企業個案 28 第一節 海爾 28 第二節 西門子 42 第三節 三菱電機 53 第四節 臺灣某PCB大廠 66 第五章 結論與建議 69 第一節 個案比較及歸納 69 第二節 臺灣製造業現況及發展建議 70 第三節 政府政策的方向建議 78 第四節 未來研究方向建議 80 參考資料 81 圖表目錄 第一章 緒論 圖表1- 1：臺灣行業產值佔GDP比例變化 1 圖表1- 2：研究流程 4 第二章 文獻 圖表2- 1：德國工業4.0六大產業預期效應及商機 7 圖表2- 2：製造業由創新提升競爭力 9 圖表2- 3：製造產品全球市佔率 10 圖表2- 4：近年宣布返美投資生產的廠商案例 11 圖表2- 5：2010-2014年中國全部工業增加值及增速 13 圖表2- 6：「中國製造2025」十大重點領域 14 圖表2- 7：「中國製造2025」九項任務 14 圖表2- 8：「中國製造2025」 五項工程 14 圖表2- 9：工業革命與臺灣生產力4.0產業發展演進歷程 16 圖表2- 10：臺灣生產力4.0架構 17 圖表2- 11：製造業生產力4.0之創新商業營運模式 18 圖表2- 12：製造業垂直價值鏈整合 19 圖表2- 13：製造業水平價值鏈整合 19 圖表2- 14：製造業端到端數位整合 20 第三章 研究方法 圖表3- 1：新價值網路架構 21 圖表3- 2：個案研究設計種類 26 第四章 新價值網路之典範企業個案 圖表4- 1：海爾多角化經營 28 圖表4- 2：海爾冰箱市佔率持續獨佔鰲頭 29 圖表4- 3：海爾業務表現極佳 30 圖表4- 4：海爾每七年戰略演化途徑 31 圖表4- 5：海爾演化途徑與時代機遇 32 圖表4- 6：海爾全球化佈局：走進去、走出去、走上去 32 圖表4- 7：海爾人單合一商業模式 33 圖表4- 8：海爾將人力與商業模式做最佳結合 34 圖表4- 9：海爾將創新視為戰略第一要件 35 圖表4- 10：海爾獨創IOT時代商業模式 35 圖表4- 11：海爾架構IOT商業模式基礎的主要概念 36 圖表4- 12：海爾IOT協同合作機制展開 36 圖表4- 13：大數據引領的社群行銷模式 38 圖表4- 14：海爾智能廚房生態平台 39 圖表4- 15：海爾IOT雲平台 40 圖表4- 16：從近生態圈到遠生態圈演進示意圖 40 圖表4- 17：海爾智能洗衣機生態圈商業結果 41 圖表4- 18：西門子工業4.0演化途徑 43 圖表4- 19：製造業環境主要挑戰 43 圖表4- 20：西門子離散製造數位化價值鏈方案 45 圖表4- 21：西門子虛實整合系統 47 圖表4- 22：西門子工業4.0系統組合方案 48 圖表4- 23：西門子工業用雲端－MINDSPHERE 49 圖表4- 24：三菱電機非常著重其數據戰略 54 圖表4- 25：三菱電機官方網站上所提出的服務項目 56 圖表4- 26：INTEL與三菱電機一起展示的物聯網閘道器解決方案 58 圖表4- 27：可節能的智慧家庭模型 58 圖表4- 28：可節能的智慧家庭架構 59 圖表4- 29：三菱電機全面數據運算手段及目的 61 圖表4- 30：三菱電機全面數據運算 61 圖表4- 31：三菱電機信息協同示意圖 62 圖表4- 32：三菱電機網絡層次圖 63 第五章 結論與建議 圖表5- 1：智慧大廠於新價值網路定位比較圖 70 圖表5- 2：臺灣工業電腦廠商自動化重點產品 72 圖表5- 3：國際大廠於關鍵領域佈局 73 圖表5- 4：以富途證券為例，將數據資料處理交給「騰訊雲」協助 74 圖表5- 5：臺灣製造業模式變化 77 圖表5- 6：臺灣未來生產力4.0的三大重要因素 77 圖表5- 7：台灣政府在生產力4.0所應該扮演的角色 79 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 資料驅動 | zh_TW |
| dc.subject | 工業4.0 | zh_TW |
| dc.subject | 轉型路徑 | zh_TW |
| dc.subject | 新價值網路 | zh_TW |
| dc.subject | Transformation path | en |
| dc.subject | Industrial 4.0 | en |
| dc.subject | New value network | en |
| dc.subject | Data driven | en |
| dc.title | 新工業時代下，以資料洞察為驅動的新價值網路 | zh_TW |
| dc.title | The New Value Network Driven by Information Insights
in the New Industry Age (Industry4.0) | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 106-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 任立中,林俊昇,許嘉文 | |
| dc.subject.keyword | 工業4.0,轉型路徑,資料驅動,新價值網路, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Industrial 4.0,Transformation path,Data driven,New value network, | en |
| dc.relation.page | 86 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201801258 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2018-07-04 | |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 國際企業管理組 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 國際企業管理組 | |
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|---|---|---|---|
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