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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 莊裕澤(Yuh-Jzer Joung) | |
dc.contributor.author | Ying-Hsien Ku | en |
dc.contributor.author | 辜英憲 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-07-11T14:50:58Z | - |
dc.date.available | 2024-01-26 | |
dc.date.copyright | 2021-03-03 | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.date.submitted | 2021-02-08 | |
dc.identifier.citation | 博、碩士論文 [1]. 廖宗宏,2018,探索工業4.0浪潮下之價值共創模式:以工業電腦A公司為例,國立成功大學 [2]. 林伯勳,2018,製造業數位轉型策略之個案研究-以A公司為例,國立政治大學 [3]. 方民傑,2018,數位轉型策略與價值鏈管理之研究,國立政治大學 [4]. 林世彰,2019,傳統製造業邁向工業4.0之過程與挑戰,以A公司為例,國立政治大學 [5]. 許毓珉,2019,電子製造業數位轉型之研究—以F公司為例,國立臺灣大學 [6]. 賈加平,2019,硬體製造跨入AIoT創新服務之平衡機制,國立臺灣科技大學 [7]. 徐文俊,2019,AIoT智慧工業4.0製造之研究─以通用電氣(GE)為例,國立中央大學 網路資料 [8]. 電子時報,2020,IPC業者忙招隊員 網羅智慧應用大商機,https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1 id=0000591654_8D959VY265FYIS3Z9XVX4,搜尋日期:2020年9月16日。 [9]. 凌華科技,2019,Adlink Presents: Edge IoT Digital Experiments,https://www.youtube.com/watch?v=YZSKLWVeZXk,搜尋日期:2020年9月16日。 [10]. 凌華科技,2020,自動化群雄決戰AI峰,武林秘笈讓你導入產線更快一籌,https://www.youtube.com/watch?app=desktop v=NsfK2cKzMDs,搜尋日期:2020年9月16日。 [11]. 凌華科技,2020,Accelerating the Edge AI Vision PoC in 2 Weeks, https://www.youtube.com/watch?v=xTmRovdmHEI t=36s,搜尋日期:2020年9月16日。 [12]. 凌華科技,2020,官方網站,https://www.adlinktech.com/en/mission-and-vision,搜尋日期:2020年9月16日。 [13]. 凌華科技,2020,EVA : Edge Video Pipeline, https://www.youtube.com/watch?t=131 v=xTmRovdmHEI feature=youtu.be ,搜尋日期:2020年9月16日。 [14]. 研華科技,2020,官方網站,https://www.advantech.com/about,搜尋日期:2020年10月20日。 [15]. 研華科技,2020,2020 IIOT Virtual Summit,http://my.advantech.com/Includes/GetTemplate.ashx?RowId=8014f8aae3 utm_source=MailBee utm_medium=eDM UID=,搜尋日期:2020年10月20日。 [16]. Acatech,2020,Industry 4.0 Maturity Index,https://www.acatech.de/publikationen,搜尋日期:2020年10月24日。 [17]. IBM,2018,台灣製造業突圍,轉型智慧製造的四大挑戰, https://topic.cw.com.tw/event/2018ibm/article/index1/article8.html,搜尋日期:2020年10月24日。 [18]. AI Hub,2020,AI Hub 產業智能化的第一站,https://aihub.org.tw/,搜尋日期:2020年11月13日。 [19]. Microsoft,2019,2019 IoT in Action Event,https://iotinactionevents.com/event/taipei/,搜尋日期:2020年11月13日。 [20]. Michael Maretzke, 2019, Stacy Matrix Introduction, http://www.agile-minds.com/when-to-use-waterfall-when-agile/. Accessed Nov. 15, 2020. [21]. GE, 2020, Prefix platform introduction, https://www.ge.com/digital/iiot-platform, GE Digital. Accessed Nov. 15, 2020. [22]. WEF (world economic network), 2020, Global Lighthouse network project web site, https://www.weforum.org/projects/global_lighthouse_network, Accessed Nov. 26, 2020. [23]. Innovation Portal, 2020, Arthur D-Little Matrix , http://www.innovation-portal.info/wp-content/uploads/ADL-matrix.pdf. Accessed Nov. 26, 2020 書籍 [24]. Scott Jarr, 2014, Fast Data and The New Enterprise, United States of America: O'Reilly Media. [25]. Dirk Slama, Frank Puhlmann, and Jim Morrish Rishi Bhatnagar, 2015, Enterprise IoT, United States of America: O'Reilly Media. [26]. 麥可.波特 Michael E. Porter ,詹姆斯.赫普曼 James E. Heppelmann,2015年9月號,波特描繪競爭新版圖,台灣:哈佛商業評論 [27]. 麥可.波特 Michael E. Porter ,詹姆斯.赫普曼 James E. Heppelmann,2015年10月號,波特描繪企業新形貌,台灣:哈佛商業評論 [28]. 李吉仁,2019年4月號,驅動轉型成為轉機,台灣:哈佛商業評論 [29]. 簡禎富,2019,工業3.5:台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略,台灣:天下雜誌 [30]. 張正岳, 詹文男, 楊瑪利,2020年6月號,專家暢談DDP式數位轉型五大步驟,台灣:哈佛商業評論 [31]. 莉塔.麥奎斯 Rita McGrath,瑞安.麥克馬納斯 Ryan McManus,2020年6月號,讓發現驅動數位轉型:落實新商業模式的學習之旅!,台灣:哈佛商業評論 報告書 [32]. 智動協會,2019,智慧製造產業白皮書-智慧技術趨勢與導入,台灣:社團法人台灣智慧自動化與機器人協會 [33]. 智動協會,2019,智慧服務產業白皮書-服務型機器人,台灣:社團法人台灣智慧自動化與機器人協會 [34]. 凌華科技,2019,凌華科技年報,台灣:公開資訊觀測站 [35]. 研華科技,2019,研華科技年報,台灣:公開資訊觀測站 [36]. 產業情報研究所,2019,人工智慧製造業應用發展趨勢,台灣:資策會 [37]. 產業情報研究所,2019,數位經濟下工業物聯網服務的趨勢與建議,台灣:資策會 [38]. 產業情報研究所,2019,智慧製造趨勢下,台灣產業發展新定位,台灣:資策會 [39]. TPCA台灣電路板協會,2019,台灣電路板產業智慧製造導入指引,台灣:資策會 [40]. 資策會,2020,數位轉型化育者,台灣:資策會 [41]. 產業情報研究所,2020,智慧製造風潮下台灣IPC業者機會與挑戰,台灣:資策會 [42]. 產業情報研究所,2020,2020年台灣工業電腦產業回顧與展望,台灣:資策會 [43]. 經濟部技術處,2020,2020/2021 產業技術白皮書, 台灣:經濟部技術處 [44]. IOT Analytic, 2020, Industrial AI Market Report 2020-2025 vfinal, Germany:IOT Analytics GmbH DOI引用 [45]. 杜鵬與李慶芳,2017,「(創)串新」的服務模式:以價值共創觀點探索尚品宅配的服務流程與本質. doi :10.6504/JOM.2017.34.03.04 課程講義 [46]. 莊裕澤與曹承礎,2019,資訊科技與創新課程講義,台灣:台大 EMBA [47]. 翁崇雄,吳玲玲與孔令傑,2020,資訊管理課程講義,台灣:台大 EMBA | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/78318 | - |
dc.description.abstract | 台灣資訊硬體產業面臨市場飽和、成長趨緩、代工毛利過低等諸多問題。面對資訊硬體產業成長的受限,透過數位轉型提升競爭力是必然。IoT(物聯網)導入AI(人工智慧)成為AIoT(智慧物聯網),帶來新的應用。智慧物聯網的應用,推動著下一波新興產業與科技的發展,帶來新的商機。國內工業電腦公司因其具備硬體研發製造和系統軟硬體整合的能力,擅長少量多樣化產品的設計與生產,且累積了深厚的領域知識,在切入智慧製造領域上,是轉型的重要推手。
台灣擁有具競爭力的高科技產業鏈、有著產業群聚效益、具備發展 AIoT 端到端支援服務的實力。然而,面對市場需求的不確定性,要找到適合的商業模式,難度變大。企業除了透過專案瞭解目標客戶的痛點,強化產品對顧客的悠關性與市場的匹配外,策略與組織面上,也都需有一定的變革。在智慧物聯網應用下,少量多樣的需求所需要的商業模式不是由生產者驅動,而是從買方出發,驅動著研發、供應鏈、整個生產系統與服務。傳統工業電腦公司除了持續強化各自的核心競爭力外,需要有計畫地進行數位轉型,累積數位資產和發展生態系,才能掌握新的商機。若能有適當的數位轉型發展策略,當能助產業發展更加順利,取得成果與成效。 藉由文獻的探討瞭解產業的機會與挑戰,本研究以工業電腦領導廠商的實際發展歷程作個案分析,探討其在AIoT應用趨勢下,如何形塑自己在產業的定位與競爭優勢,推動智慧製造發展。本文 針對發展策略的三個主要議題進行研究,包含 (1) 準備階段 : 傳統工業電腦廠商,如何有效自我定位,推動數位轉型? (2) 執行階段 : AIoT應用趨勢下,工業電腦廠商如何提升企業的附加價值? (3) 發展階段 : AIoT應用趨勢下,工業電腦廠商如何發展生態圈,創造價值? 基於個案分析的歸納與收斂,本研究提出傳統工業電腦廠商於數位轉型上的發展路徑,對內調整組織結構提升附加價值和對外藉由生態系發展創造價值上,須考量的關鍵因素。希望能作為傳統資訊硬體廠商在思考數位轉型發展策略上的借鏡,加速產業的數位化,提升台灣智慧製造的整體競爭力。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Taiwan's ICT (Information and Communications Technology) hardware industry is facing many problems such as market saturation, slower growth, and low gross profit. Facing the limited growth of the ICT hardware industry, it is inevitable to enhance competitiveness through digital transformation for companies. IoT (Internet of Things) introduces AI (Artificial Intelligence) to become AIoT (AI + IoT), bringing new applications. The numerous application of the AIoT will enable the development of the next wave of emerging industries and technologies and bring new business opportunities. Domestic IPC (Industrial Personal Computer) companies have the capabilities of hardware R D and manufacturing and system software and hardware integration, and are good at HMLV (high-mix, low-volume) product design and production and have deep domain knowledge. They are important promoters of transformation when entering the field of smart manufacturing.
Taiwan has a competitive high-tech industrial chain, benefits of industrial clustering, and the ability to develop end-to-end AIoT services. However, in the face of the uncertainty of market demand, finding a suitable business model becomes more difficult. Companies try to understand the pain points of target customers through projects, to define the right products to fit the market requirement. Meanwhile, change of development strategy and organization is required. To support the application of the AIoT, the business model for diverse needs is not driven by the producer, but by the buyers which driving R D, supply chain, and the entire production system. In addition to continuing to strengthen the core competitiveness, traditional IPC companies need to embrace digital transformation, accumulate competitive digital assets, and develop ecosystems in order to grasp new business opportunities. If there is an appropriate digital transformation strategy, it will definitely help the industry develop more smoothly and achieve results and effectiveness. Through the study of the literature to understand the industry opportunities and challenges, this research uses the development history of IPC companies as example to explore how they shaped their own positioning and competitive advantages in the industry, to catch the business opportunities of AIoT applications, and promote smart manufacturing development. This research concludes the development strategies from three aspects (1) Preparation stage: How can traditional IPC companies effectively position themselves and promote digital transformation? (2) Execution stage: How can IPC companies increase their added value of business? (3) Development stage: How do IPC companies develop ecosystems and create value? Based on the analysis and induction, this research proposes the development path of traditional IPC companies in digital transformation, the key factors that must be considered in terms of organization transformation to increase added value and the external value creation through ecosystem development. We hope this research can be a reference for ICT hardware industry in thinking about digital transformation and development strategies, to accelerate the digitalization of the industry, and to enhance the overall competitiveness of Taiwan's smart manufacturing. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-11T14:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-3101202102255100.pdf: 5330296 bytes, checksum: a6667a81f63d3958ba1e783fb13d8284 (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員會審訂書 i 誌 謝 ii 中文摘要 iii THESIS ABSTRACT iv 目 錄 vi 圖目錄 viii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的與議題 4 1.3研究流程與架構 7 第二章 文獻探討 8 2.1 智慧製造產業 8 2.2 工業電腦產業 11 2.3工業4.0 的成熟度模型 16 2.4 智慧物聯網的發展機會與挑戰 20 2.5 智慧物聯網應用下的商業模型 22 2.6 數位轉型之道 23 2.7 物聯網生態系統 26 第三章 研究方法 28 3.1 研究假設 28 3.2 研究對象 28 3.3 研究方法 28 第四章 研究結果與討論 31 4.1個案公司基本分析 31 4.1.1個案公司 A 基本分析 34 4.1.2個案公司B基本分析 35 4.1.3個案公司的五力分析與競爭優勢討論 37 4.2 個案公司的營運現況與關鍵議題討論 38 4.2.1 傳統工業電腦廠商,如何有效自我定位,推動數位轉型? 38 4.2.2 AIoT應用趨勢下,工業電腦廠商如何提升企業的附加價值? 42 4.2.3 AIoT應用趨勢下,工業電腦廠商如何發展生態圈,創造價值? 46 4.3 個案研究分析與歸納 49 第五章 結論與後續研究建議 54 5.1 研究結論 54 5.2 對後續研究者的建議 56 參考文獻 57 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 智慧製造產業在 AIoT 應用趨勢下的發展策略 - 以國內工業電腦廠商為例 | zh_TW |
dc.title | The development strategy of the smart manufacturing industry under the trend of AIoT - Take Taiwan’s IPC Companies as Case Study | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 109-1 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 翁崇雄(Chorng-Shyong Ong),陳家麟(Chialin Chen) | |
dc.subject.keyword | 智慧物聯網,智慧製造,工業電腦,數位轉型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | AIoT,Smart Manufacturing,Industrial PC,Digital Transformation, | en |
dc.relation.page | 60 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202100284 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2021-02-12 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 資訊管理組 | zh_TW |
dc.date.embargo-lift | 2024-01-26 | - |
顯示於系所單位: | 資訊管理組 |
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