在新創圈有句話說「站在風口上,豬也會飛」,象徵選擇對的產業時勢也能造英雄。而要抓住所謂大環境的「勢」,就跟產業升級相當有關係。根據台灣中學教材對「產業升級」的簡易定義指出:「由原本比較低階、獲利低的模式,轉化到較考驗技術需求的型態。


不過產業升級的內涵可以解讀的範疇非常廣泛,以下我們將針對產業升級的定義,耙梳台灣幾個產業升級的重要時代背景做說明;接著探討驅動產業升級的因素、企業跟著產業升級可能面臨的挑戰,以及進一步盤點產業升級可運用哪些策略及未來趨勢,讓台灣企業更理解產業升級的過去與未來。
 

產業升級的定義


產業升級是一種持續的經濟轉型過程,透過像是技術創新、商業模式變革、生產效率提升、開發更高附加值的產品或服務,進而改變服務價值鏈,並重新定義產業結構及生態系統。所以產業升級不是只有單家或少數企業的進化,而是整個產業生態的演化,有助於產業提升競爭力,適應全球市場和終端消費者需求帶來的挑戰,最終促使產業創造的產值能持續成長。

對照台灣過去數十年的產業經濟發展史,可看到幾波產業升級的案例,其中國家產業政策扮演重要推手。根據中央研究院的資料可以發現,1950年代之後的政策因素,造就1980年以降產業升級的形成,更多細節可參考以下時間軸內容:  
 

驅動產業升級因素


催化產業升級的因素是相當複雜且相互影響,進而形成一個動態系統,不過從台灣產業升級轉型的年代表可以觀察出,有幾個推動產業升級的關鍵動力。

政府政策驅動力

早期台灣整體政經局勢百廢待舉,許多產業政策仰賴政府的扶持能量。舉例來說,1980年代因為政府支持設立新竹科學園區設立,受惠政府各項財經投資或抵減辦法,有助於培養高科技產業的發展環境,因而造就半導體、資通訊、光電、及精密科技產業高速發展。

市場需求驅動力

終端消費者的需要,加上全球化市場競爭,也會促使企業企圖改變生產製造或服務方式,因而驅動整個產業的改變。近年顯著的案例,就是電動汽車及太陽能板公司特斯拉的創立,利用數據驅動開發自動駕駛技術,直接促使上百年的汽車產業及傳統車商也跟著轉型升級。

創新技術驅動力

從物聯網(IoT)、大數據、雲端/邊緣、再到這一兩年備受矚目的生成式AI,每一次科技的顛覆式創新,也會促使產業導入嶄新技術,推動營運模式的升級。例如感測設備及AIoT運算力等數位轉型方案,有助於自動化生產及提升產線良率,讓傳統製造業邁向智慧製造。

產業升級的挑戰及善用的策略


產業升級過程並非都是一帆風順,有時也會遇到轉型失敗,或升級過程耗費數十年時間才能達成的處境。產業升級過程,我們列出企業最常面臨的兩個挑戰,並找出適當的策略來因應,讓整個產業鏈的其他供應商夥伴大家一起成長、創造共贏。

挑戰一  資金不足
產業升級需要投入技術研發、產品開發、以及設備更新,各環節都需要大量的資本投資,而這對中小企業來說是一大挑戰。特別是家族創業或私人資金的事業體,因為沒有資本市場的力量作為支持,很多時候要升級轉型時,融資就會是最大障礙之一。

對應策略:找尋政府各項補貼計畫
目前不論是中央或地方政府,都有提供產業升級的補助或輔導計畫,企業就能善用這部分的資源,透過計劃書的申請來獲得資金。

舉例來說,經濟部產業發展署有「產業升級創新平台輔導計畫」目的是配合政府重要產業政策,引導業者開發具市場競爭力的產品或服務,提升自主研發能量。地方政府方面,例如台北市也有「產業發展獎勵補助計畫SITI」提供創業、研發、品牌、創新育成、奬助補貼等多面向的協助。

挑戰二  技術障礙/人才斷層
創新技術是產業升級的推動能量,而人才又是研發創新技術的基礎。因此如果產業結構遇到人才缺乏,或是人才外流及老齡化等挑戰,對於產業的長期發展就會埋下隱憂。例如現在許多產業都希望透過AI技術的部署,進而讓數據驅動決策提升營運效率;但根據報導發現,台灣人工智慧學校評估台灣的AI人才,不論數量或是素質都相當不足,每年職缺數增加約7%

對應策略:企業往下紮根培養生力軍
目前針對新世代人才(特別是白領、知識類型職務)的培養,從政府的角度主要有兩大核心策略。其一是從高等教育體系著手,透過設立新的學院/學程,例如在頂尖大學設置半導體學院解決高階人才慌;其二是把目標瞄準來台讀書的外籍生,台灣目前有「2+4方案」針對培養國際生畢業後進入產業,達成培育2年、留台工作4年目標。

至於企業可投入的行動,建議積極與學術機構、法人單位進行產學人才合作計畫,或建立實習生、內部培訓機制。可善用勞動部勞動力發展署的人才培訓計畫(例如企業人力資源提升計畫、小型企業人力提升計畫、充電起飛計畫、充電再出發訓練計畫這幾項資源),進行組織內部的技術傳承、人才培育,逐漸跟上產業升級的腳步。

產業升級未來發展趨勢


產業升級之後會受到哪些因素而產生可以期待的趨勢?如果是與製造、產線有關的產業,可以預期在工業4.0的訴求之下,加上5G網路、AI運算、數位孿生(Digital Twin)技術的加持,關燈工廠(Dark Factory)的比例將會越來越多,所謂關燈工廠不光是無人化工廠,更是讓整個產線運作加強品質、簡化流程,達成真正的智慧化生產或智慧製造。

另一趨勢則是近年業界相當關注的雙軌轉型,也就是數位化轉型、綠色永續轉型的雙軸共同交互影響。透過數位工具、數位化營運模式,仰賴更多數據驅動的決策模式,同時也可以提升能源效率管理、採用可再生能源/環保材料、減少碳足跡,讓永續面向不只侷限於環境層次,更讓產業經濟體得以永續運作。

從關燈工廠、數位化轉型到綠色永續轉型,都有共同的特色,也就是產業升級時的「數據」越來越重要。藉由數據洞察過去產業的歷史軌跡,進一步預測未來全球市場中的變化,進而讓產業的供應鏈和業務模式,更具備彈性及韌性優勢。

而要掌握確實的數據可運用幾個工具,第一個是「D&B ESG Intelligence 評鑑平台」,因為ESG不再是主觀評斷道德價值,更是基於數據的客觀評比,評鑑平台是由AI模組驅動,涵蓋全球公開與非公開公司資料,可幫助企業邁向永續經營。第二個是「D&B Risk Analytics - Supplier Intelligence供應商風險管理平台」,因應產業升級遇到的風險種類,企業可獲得最新的供應商訊息及數據,才能有效避開虧損狀態,更有所本跟著產業一起升級轉型。

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