『疫情如何加速公司自動化』-Data Science 在哪三階段可以協助研究開發設計？

承接上文，討論的範圍仍限制在採購，因為供應鍊管理自動化是一個非常多元有趣，可由多方討論的主題。

Contract Manufacturer

許多矽谷公司了解採購的專業與困難，乾脆找合約製造商 (Contract Manufacturer) 來處理。將需面對數百種採購難題，簡化為三、四個採購决定。

六階段：都可能外包

第一個決定是找單一統包，還是分段統包。 所謂分段統包是分為研究、發展、設計、新產品導入、前期量產與後期量產，共六個階段。一般企業會負責研究 (Research), 但也有將 Research 外包的例子。其實將 Research 外包也有許多好處，例如：降低成本與風險。接著是將Research 的點子與技術，開發出來，有Prototype 可以展示。這時可以找專攻Prototype 的公司合作。當 Prototype Test 合格時，產品會進入設計階段，此時成熟專業的設計團隊至關重要，不只可以減少成本、錯誤，也可以提早上市。大部分的公司R & D 自己做，Design 則外包。

PLM

這三個階段的自動化，就要靠PLM (Product Life Cycle Management) 軟體或平台。PLM 協助不同團隊一起研究、開發、設計、試作、測試。PLM 最後產出 Design Control, Device Master File, dBOM (設計零件表)…如此Contract Manufacturer 才能依這些資料估價、安排試產……等。一旦試產合格，PLM 可以產出mBOM (製造用零件表), PPAP (產品製程核可), 完成NPI (新品導入) , 進入大量製造。

這其中的自動化或軟體包含：法符軟體、文件控管軟體、PPAP軟體、機器加工排程軟體、品質檢驗、作業規範與訓練軟體……等。更進一步是MES (製造執行系統) 與 ERP (企業資源規劃系統) 。

Data Science 在這三階段，至少可以協助：

查詢專利、期刊，協助研究開發設計

查詢產品、市場、競爭，協助研究開發設計

查詢原料、零件、供應商，協助研究開發設計

由於每家Contract Manufacturer 的能力與成本不同，因此合作的模式，大部分是分段統包。但這對小公司而言，仍是沈重的管理負擔。所以小公司會偏向單一統包。實務上能夠做單一統包的公司卻又不想接小公司的生意。所以小公司就需靠PLM 軟體來提高自動化，以利分段發包能夠順利進行。

下一次，除談 Contract Manufacturer 外，會談公司自行生產或代客生產的供應鍊管理自動化。