隨著企業(yè)營運環(huán)境的快速變動，為維持競爭優(yōu)勢，決策者必須快而準地進行決策，這單憑直覺和經(jīng)驗已不足夠。大數(shù)據(jù)時代，借助數(shù)據(jù)導向創(chuàng)新和各種信息系統(tǒng)的輔助，決策者才能精確、快速且系統(tǒng)化地進行復雜的分析評估，以應(yīng)對新挑戰(zhàn)。
　　如果用“兵、馬、錢、糧”對應(yīng)人力、設(shè)備、資本、訂單及上下游供應(yīng)鏈等企業(yè)營運資源，那么決策分析就像是“軍機處”。
　　隨著半導體芯片產(chǎn)業(yè)進入大者恒大的競爭趨勢，建造一座12英寸生產(chǎn)工廠至少需投資40億美元以上，其中超過六成資金用于購買機器設(shè)備，使得半導體芯片產(chǎn)業(yè)進入門檻高退出門檻也高，甚至一次投資還不夠，在制程技術(shù)持續(xù)演進與產(chǎn)品更迭下，必須每年更換或升級相關(guān)設(shè)備，才能維持競爭力。然而，半導體芯片產(chǎn)能建設(shè)擴充前置時間長，加上需求變動大、不確定性高等因素，造成產(chǎn)能規(guī)劃困難。
　　換句話說，半導體廠的產(chǎn)能規(guī)劃決策，往往在需求高度不確定下進行。因此，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以整合產(chǎn)品生命周期與技術(shù)擴散理論，檢驗產(chǎn)業(yè)環(huán)境的實際影響因子，發(fā)展考慮多世代技術(shù)擴散、技術(shù)替代、重復購買、價格、市場成長率和季節(jié)等因素的“產(chǎn)品生命周期和數(shù)據(jù)挖掘的需求估計技術(shù)”，并建立一個可以隨著時間推移而調(diào)整和更新需求預估模型的機制，作為預測未來需求，以輔助制定中長程產(chǎn)能策略的依據(jù)；同時結(jié)合最小化最大可能后悔（mini-max　regret）的博弈策略，動態(tài)調(diào)整產(chǎn)能規(guī)劃，避免產(chǎn)能不足或產(chǎn)能供過于求的風險和產(chǎn)能建設(shè)追高殺低的決策陷阱，以提升資本報酬及整體獲利。
　　在擔任清華-臺積電卓越制造中心總主持人期間，我開始將實證研究成果和分析技術(shù)，擴散至半導體芯片供應(yīng)鏈上下游，并整合相關(guān)需求結(jié)合軟硬件，將一個個“問題點”的突破，累積擴大為“系統(tǒng)面”的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和半導體芯片制造與物流智能解決方案，協(xié)助臺灣高科技產(chǎn)業(yè)建立起能同時兼顧生產(chǎn)效率和合格率的制造和供應(yīng)鏈智能系統(tǒng)平臺，并促進半導體芯片供應(yīng)鏈廠商的“虛擬垂直整合”，協(xié)助臺灣組成以水平分工為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，力抗垂直整合為主的國外半導體芯片廠商，以在大數(shù)據(jù)時代保持競爭力，避免在知識密集的尖端設(shè)備和制程技術(shù)競賽中敗下陣來。
　　大數(shù)據(jù)同時給了企業(yè)內(nèi)部物流和企業(yè)外部供應(yīng)鏈以管理智能化。在分析客戶需求、水平分工合作企業(yè)的資源配置、企業(yè)內(nèi)部配送過程中的實時狀態(tài)、倉庫利用率和搬運分揀效率、備品備件的儲位安排時，都可以實現(xiàn)精準的待加工件自主尋找設(shè)備、配送裝載設(shè)備自主尋找機臺等，完成設(shè)備、操作人員和待加工件的精準匹配，從而提高生產(chǎn)效率、分揀效率、物流保障率、設(shè)備符合率和產(chǎn)品合格率。
　　由于缺乏先進半導體芯片機臺設(shè)備制造商，使得臺灣半導體芯片廠為改進生產(chǎn)流程和提升合格率，不得不在國外進行參數(shù)設(shè)定和調(diào)整，這讓國外的設(shè)備廠商能發(fā)覺到臺灣廠商的舉動，并可能外流給設(shè)備商的其他客戶，無形之中助長了潛在對手跟進的競爭力。而透過結(jié)合信息系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析所打造的制造和供應(yīng)鏈智能平臺，可以將公司所累積的分析知識和重要訣竅，儲存在內(nèi)部云端知識系統(tǒng)，避免流失風險，使產(chǎn)品合格率、產(chǎn)能利用率、生產(chǎn)效率、機臺妥善率等得到驚人提升。
　　以大數(shù)據(jù)分析提升臺灣高科技產(chǎn)業(yè)的制造和供應(yīng)鏈智能化，是臺灣半導體芯片產(chǎn)業(yè)未來能否持續(xù)領(lǐng)先的關(guān)鍵。臺灣高科技產(chǎn)業(yè)在自動化制造和檢測過程中，累積了許多大數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)的變動性、這些數(shù)據(jù)若未能實時有效分析，只是花錢買設(shè)備系統(tǒng)儲存而未善加利用，不僅不能成為資產(chǎn)，反而是企業(yè)的負債。所以，若能導入大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從中挖掘出潛在的有用信息，是料敵先機的制勝關(guān)鍵。
　　自動化技術(shù)和機械人的發(fā)展使無人化工廠愈來愈可能成真，大數(shù)據(jù)分析更創(chuàng)造了智能工廠的未來。根據(jù)　IBM　的研究顯示，商業(yè)分析與優(yōu)化能協(xié)助企業(yè)決策者，更系統(tǒng)化地分析復雜數(shù)據(jù)、找出最佳方案，提升資源運用的效益，讓高階主管有更多時間和充分的信息來規(guī)劃策略和思考決策，是未來企業(yè)經(jīng)營的核心能力。
　　過去的觀念認為，決策是高層主管的工作，基層員工只需執(zhí)行即可。但公司的組織架構(gòu)應(yīng)該是，要協(xié)助組織做出比競爭對手更好、更快的決策。在網(wǎng)絡(luò)時代，如果所有人都要坐等高階主管下決策后才開始行動，反應(yīng)速度肯定來不及。所以，層級分明的官僚結(jié)構(gòu)已不符合現(xiàn)今產(chǎn)業(yè)需求。
　　在大數(shù)據(jù)時代，每人每天都接收到大量的信息，企業(yè)決策者的角色和定位必須改變，進行決策流程再造。卓越企業(yè)應(yīng)該是決策型組織，使“人人都是決策者”來提升決策反應(yīng)的速度和質(zhì)量。高階主管要能適當授權(quán)，轉(zhuǎn)而成為制訂策略、維持價值和整合決策信息的領(lǐng)導者，讓第一線接觸數(shù)據(jù)的員工能夠借助大數(shù)據(jù)分析工具實時做適當?shù)呐袛?，透過層級分析出每個人的關(guān)鍵績效指標和決策所有權(quán)。厘清權(quán)責，使很多事情能在第一時間處理，才能因應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時代的快速競爭，掌握決策契機。
　?。ㄗ髡呦蹬_積電卓越制造中心主任、臺灣新竹清華大學講座教授）