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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 孔令傑 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Ling-Chieh Kung | en |
| dc.contributor.author | 局荊玲 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Ching-Ling Gina Chu | en |
| dc.date.accessioned | 2024-08-06T16:17:51Z | - |
| dc.date.available | 2024-08-07 | - |
| dc.date.copyright | 2024-08-06 | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.date.submitted | 2024-07-25 | - |
| dc.identifier.citation | 一、中文文獻
1. 李吉仁 ( 2019)。驅動轉型成為轉機。哈佛商業評論。 2. 李家岩、洪佑鑫 (2022)。製造數據科學:邁向智慧製造與數位決策。前程文化。 3. 李傑、劉宗長、高虹安、賈曉東(2019)。工業人工智慧。前程文化。 4. 林宗輝 (2024)。用AI寫晶片正夯! 人工智慧重塑半導體的神奇魔力。INSIDE。 5. 高敬原 (2020)。7成企業數位轉型腳步跟不上!該從哪裡著手?5面向組織改造怎麼做? 哈佛商業評論。 6. 陸奇 (2023)。新範式 新時代 新機會。奇績創壇。 7. 陳昇瑋、溫怡玲 (2019) 。人工智慧在臺灣。台北天下文化。 8. 劉德音 (2023)。人工智慧(AI)時代下的台積電。中華民國工商協進會。 9. 詹文男 (2024)。向大師學習數位轉型:臺灣企業案例分析與產業趨勢觀點。商業周刊。 10. 資誠 (2022)。臺灣中小企業數位轉型現況及需求調查報告。PwC。 11. 羅之盈 (2021)。『72變』系統級全覆蓋智慧平台,鴻海將勞動效率提升200%。哈佛商業評論。 二、英文文獻 1. Chia-Yen Lee, Chen-Fu Chien (2022). Pitfalls and protocols of data science in manufacturing practice, Journal of Intelligent Manufacturing, 33, 1190-1207, 2022 2. CW Thia (2020), Return on Investment (ROI) of Artificial Intelligence (AI)–Impact of AI on Business Key Performance Indicators (KPIs), 2020 3. Fang Zhengxin (2023). MLOps Spanning Whole Machine Learning Life Cycle: A Survey, 2023 4. LeCun, Bengio & Hinton (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444 5. Marr, Bernard (2012). Key Performance Indicators, FT Press, 2012 6. Michael Schrage (2023). Improve Key Performance Indicators With AI, MIT Sloan Management Review, July 2023 7. Sequoia Capital (2022). Generative AI: A Creative New World, 2022 三、 網路資料 1. Chris (2024)。聯發科發表 『MediaTek DaVinci』生成式 AI 平台、新 LLM BreeXe。INSIDE,取自: https://www.inside.com.tw/article/34695-mediatek-davinci-breexe 2. CIO Taiwan (2023)。2023 CIO大調查年度趨勢。取自: https://www.cio.com.tw/seventh-ai-machine-learning/ 3. IDC (2023)。2026年全球AI軟硬體和服務,將超過3000億美元。取自: https://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8FAI/Appier/23032210410D.shtml 4. IDC (2024)。中國生成式AI投資增長加速 五年複合增長率達86.2%。取自: https://hk.investing.com/news/stock-market-news/article-491027 5. Hive Ventures (2021)。台灣 AI 趨勢報告。取自: https://www.ithome.com.tw/news/143475 6. Madison Huang (2024)。鴻海科技集團使用 NVIDIA 人工智慧與 Omniverse 技術訓練機器人及簡化組裝作業。取自: https://blogs.nvidia.com.tw/blog/foxconn-digital-twin-ai/; https://www.youtube.com/watch?v=HjpwGgmt57U 7. 王宏仁 (2021)。台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型。 iThome,https://www.ithome.com.tw/news/142462; https://www.ithome.com.tw/news/142463 8. 王宏仁 (2022)。台積電數位轉型大事記 2018~2022, 台積數位轉型的關鍵,靠現代化軟體架構實現全球晶圓廠的運作, 2022-11-25。https://www.ithome.com.tw/news/154405; https://www.ithome.com.tw/news/154416 9. 王宏仁 (2024)。 CIO大調查: CIO更重視開創型IT戰略,AI創新優先度今年驟增。iThome,取自: https://www.ithome.com.tw/article/162787 10. 王若樸 (2022)。 CIO大調查: 臺灣企業AI成熟度分布趨於穩定,AI策略再次聚焦成本優化。iThome,取自: https://www.ithome.com.tw/article/152577 11. 天下雜誌 (2019)。企業AI領先度大調查。取自: https://www.cw.com.tw/article/5096151 12. 天下雜誌 (2022)。聯發科技聯手Google Cloud打造數據中台。取自: https://www.cw.com.tw/article/5120499 13. 林宗輝 (2024)。用AI 寫晶片正夯! 人工智慧重塑半導體的神奇魔力。INSIDE,取自: https://www.inside.com.tw/feature/ai-new-chip-war/35157-using-ai-to-make-semiconductor-wafers 14. 商業周刊 (2024)。台灣企業AI應用大調查。取自: https://www.businessweekly.com.tw/Archive/Article?StrId=7010055 | - |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/93615 | - |
| dc.description.abstract | 隨著人工智慧與數據科學的浪潮興起,越來越多企業需要應用人工智慧來增進企業的效率與組織的生產力,但應用並非一蹴可幾,必須建立企業內部的數位能力,在文化、策略、組織、人才與資訊技術上精進,才能有利於企業長期發展與全球化的趨勢,為企業帶來更好的營運效率及競爭優勢。
本研究首先簡述現今人工智慧與數位轉型的基本概念與技術,接著探討了人工智慧在企業中的重要性以及如何制定有效的關鍵績效指標,為深入了解企業實際應用情況,論文以多項公開資料說明分析台灣三家高科技製造公司(鴻海、台積電、聯發科)的人工智慧與數位轉型應用案例與技術,分析這些企業如何利用人工智慧和數位轉型來提高效率、降低成本並創造新的商業模式。研究以李吉仁教授的C-SOP:文化、策略、組織、人才架構與本研究新提出的人工智慧四大策略PDCA:平台、數據、維運、演算法來說明所需的實踐項目,以及未來人工智慧的發展趨勢。 期望本研究能對於尚未或正在進行數位轉型與運用人工智慧的台灣企業提供可能之策略及建議方案,持續開創企業轉型的第二曲線,跳脫舊有思維,深耕新技術,改善營運效率;面對環境的快速變遷,實現全球化,提升企業競爭優勢,正面迎戰全球競爭與新局勢。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | With the rise of artificial intelligence (AI) and data science, many companies need to apply AI to enhance their efficiency and organizational productivity. However, transformation cannot be achieved overnight. Companies must build digital capabilities internally and improve in areas such as culture, strategy, organization, people, as well as information technology capability. This approach is essential for long-term development and globalization trends, bringing better operational efficiency and competitive advantages to companies.
This thesis first reviews the basic concepts and technologies of current AI and digital transformation, and then explores the importance of AI in enterprises and how to set effective key performance indicators (KPIs). To gain an in-depth understanding of the practical applications in enterprises, the thesis analyzes the AI and digital transformation cases and technologies of three Taiwanese high-tech manufacturing companies (Foxconn, TSMC, and MediaTek) using various publicly available data. It examines how these companies utilize AI and digital transformation to increase efficiency, reduce costs, and create new business models. The research employs Professor Ji-Ren Lee's C-SOP framework: Culture, Strategy, Organization, People and the newly proposed four AI development foundations: Platform, Data, Continuous Operations, and Algorithms (PDCA) and the future trends of Artificial Intelligence. It is hoped that this study will provide possible strategies and suggestions for companies that are in the process of or planning to perform digital transformation and apply AI to improve the business. Business has to continuously create a second growth curve for itself, break away from traditional thinking, delve into new technologies, and improve operational efficiency. This study aims to help businesses navigate rapid environmental changes, achieve globalization, enhance competitive advantages, and positively address global competition and new challenges. | en |
| dc.description.provenance | Submitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2024-08-06T16:17:48Z No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2024-08-06T16:17:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒 論 1
1.1 研究背景 1 1.2 研究問題與目的 2 1.3 章節架構 3 第二章 文獻探討 4 2.1 人工智慧的發展簡史 4 2.2 人工智慧的基礎知識 5 2.2.1 人工智慧、機器學習、深度學習與生成式AI的關係 5 2.2.2 傳統機器學習與深度學習的區別 7 2.2.3 生成式AI、大型語言模型與大型多模態模型 9 2.3 數位轉型的目標、階段與步驟 11 2.3.1 數位轉型的四項目標 11 2.3.2 數位轉型的三個階段 12 2.3.3 數位轉型的五大步驟: 13 2.4人工智慧與數位轉型的關係 14 第三章 人工智慧對企業的重要性與關鍵指標 16 3.1 關鍵績效指標 16 3.2 企業關鍵績效指標 17 3.3 外部關鍵績效指標 18 3.4 內部關鍵績效指標 19 3.5 運用AI增強關鍵指標 20 第四章 企業應用案例分析 21 4.1 鴻海精密工業股份有限公司 21 4.1.1 鴻海的智慧製造 21 4.1.2 鴻海的數位轉型與數位雙生 23 4.2 台灣積體電路製造公司 24 4.2.1 台積電的人工智慧 24 4.2.2 台積電的數位轉型 28 4.3 聯發科技股份有限公司 28 4.3.1 聯發科的人工智慧 29 4.3.2 聯發科的數位轉型 30 4.4 企業應用案例總結 32 第五章 企業人工智慧的策略與實踐 33 5.1 策略布局 34 5.1.1 平台布局(Platform) 35 5.1.2 數據布局(Data) 35 5.1.3 維運布局(Continuous Operations) 37 5.1.4 演算法布局(Algorithms) 39 5.2 組織架構 41 5.3 興業領導 42 5.4 文化形塑 44 5.5 人工智慧的未來 45 第六章 研究結論及建議 48 參考文獻 49 | - |
| dc.language.iso | zh_TW | - |
| dc.subject | 人工智慧 | zh_TW |
| dc.subject | 數位轉型 | zh_TW |
| dc.subject | 企業策略 | zh_TW |
| dc.subject | 關鍵績效指標 | zh_TW |
| dc.subject | Digital Transformation | en |
| dc.subject | Corporate Strategy | en |
| dc.subject | Artificial Intelligence | en |
| dc.subject | Key Performance Indexes | en |
| dc.title | 企業人工智慧與數位轉型之策略與實踐-以高科技製造業為例 | zh_TW |
| dc.title | Corporate AI and Digital Transformation Strategy and Implementation- Using High-tech Manufacturing Companies as Examples | en |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.schoolyear | 112-2 | - |
| dc.description.degree | 碩士 | - |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 郭佳瑋;彭志宏 | zh_TW |
| dc.contributor.oralexamcommittee | Chia-Wei Kuo;Chih-Hung Peng | en |
| dc.subject.keyword | 人工智慧,數位轉型,企業策略,關鍵績效指標, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Artificial Intelligence,Digital Transformation,Corporate Strategy,Key Performance Indexes, | en |
| dc.relation.page | 51 | - |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202402252 | - |
| dc.rights.note | 未授權 | - |
| dc.date.accepted | 2024-07-26 | - |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | - |
| dc.contributor.author-dept | 碩士在職專班資訊管理組 | - |
| 顯示於系所單位: | 資訊管理組 | |
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