【EMBA智慧物流與供應鏈管理講堂】
當應用情境和場域邊界越來越模糊，跨界數位轉型不可或缺。專案經理鄭瑩以ESG、AI、5G跨界進行式，延伸探討企業數位轉型。致力於推動企業合作與試營運有價服務，藉由公私資混搭創造及提升資料價值，擴大運輸資料應用領域，創造TDX平台資料生態系循環。
數位轉型基本要素主要有四項：永續近零目標－ESG、具數位韌性－Cloud＆通訊、數據平台－數據中臺，以及多元應用－大人物。其中數據中臺層面，如：碳排及能源分析儀表板，利用碳排放量及能源的歷史資料，掌握各校區指標的趨勢；智慧城市儀表板，則利用市政的公共資料，掌握全市公共服務，提升市民生活質量。然而儀表板製作過程繁瑣，初步須先進行需求訪談，拉近雙方認知距離，收斂需求，並盤點現有痛點，優化工作流程與未曾關注議題。其次進行資料彙集、清洗與分類，藉由 ETL工具進行資料處理及定義，由原始資料中萃取資訊，確保資料的可用與合理性。並將建模資料建置於資料湖，進行資料引用，由資料科學家進行資料分析與預測，依案場需求建立所需的資料集。透過商業智慧工具製作圖表等，呈現資料分析易於讓人理解。最終系統上線，依分析結果之儀表板，進行施政規劃及決策。
在數位轉型中應用層面尤為重要，轉型之前業內擁有共通性痛點，如作業安全難保障，人力作業難管理，生產效率難提升，關鍵設備難保養等等。運用全方位AI技術成為了解方，機器人+影像識別，能夠擴大範圍節省人力，全年不間斷即時監控，進行危險區域工安管理。另外，利用5G /4G專網巡檢AGV，巡檢機器人搭載「攝影機」「熱像儀」「聲學偵測器」「VESDA」「氣體感測器」等感測器，在巡邏過程偵測異常狀況，後台同步紀錄量測「時間」「數據」「地點」，可即時追蹤與歷史溯源，提升生產效率，解決痛點。在ESG層面中，以能源流向-需量預測為例，透過分析用電流向與耗電歸因分析，能夠歸納節能建議。碳排運輸監測則以工程車輛追蹤與碳足跡，進行即時IOT車輛監控。
AI浪潮席捲而來，遠傳專案經理鄭瑩強調應用當道，跨界與跨域持續進行中，最後以2024國鼎論壇中所提到的內容延伸思考：台灣是AI整個進步群的其中一員，在AI發展中扮演了重要角色，然而台灣究竟是AI中心還是AI代工中心，以及如何在未來的國際產業供應鏈中找到自身定位，值得我們省思。