智慧供應鏈的核心目標是將傳統製造過程數據及智能化，提升生產效率、降低成本並確保產品品質，轉型過程涉及了多層面的綜合規劃及技術應用，從生產到品質監控，智慧工廠需要依賴ERP、MES、APS等系統整合、感測器及設備聯網等數據蒐集，建立一個高效、智能的製造管理平台。以下為關鍵因素介紹：

1、生產

傳統的生產線通常依賴人工操作和固定的機械設備，而智慧工廠則通過引入先進的自動化設備、機器人、智能感知技術等，實現生產過程的全面智能化。

a.機器學習與人工智慧的應用

智慧供應鏈中的生產系統配備各種感應器，即時監測生產過程中的各項參數後將數據傳送至中央控制系統，透過機器學習算法進行數據分析，從而預測設備的維護需求、優化生產流程並提高生產效率。

b. 數字雙胞胎技術

數字雙胞胎以數據模型重建物理設備或生產過程的虛擬副本，反映出設備狀況、產品品質、製造過程等關鍵指標，協助企業進行預測性維護、流程優化，並快速調整生產計劃以應對市場需求變化。

c. 自動機器人

協作機器人（Cobots）擅長24小時不間斷工作，能與人工協作完成高精度的裝配工作，Cobots通常負責精密操作，減少了人力消耗，提升效率及產品精準度。

2、物流

物流是生產鏈中不可或缺的一大部分，不僅僅是將原材料或半成品運輸到生產線的過程，與生產、品管等環節密切相關。

a. 智能倉儲系統

智慧工廠中的物流系統通常包括智能倉儲和自動化配送，藉由無人駕駛車（AGV）、自動化倉儲系統、智能貨架管理等系統完成原料、半成品及成品的自動存取和運輸，有效地管理庫存、減少成本。

b. 預測與需求驅動的供應鏈管理

智慧供應鍊以大數據和AI，精準預測市場趨勢及供需，使生產過程隨時動態調整原料的採購計劃及生產排程，減少材料浪費同時確保產品能夠準時交付。

c. 物聯網與即時追蹤

於各貨物上安裝感應器並透過物聯網全程監控與追蹤物流情形，企業可以即時掌握貨物的狀態與位置，進行遠程監控與管理，減少物流過程中的損失和錯誤。

3、品質管理

傳統的品質管理往往依賴人工檢查，不僅效率不佳還容易受到人為因素的影響，智慧供應鏈以數字化管理達成自動化且精確的品管。

a. 視覺檢視與機器學習

視覺檢測已經成為智慧工廠中品控的重要工具，透過高解析度的相機及AI演算法，視覺檢測系統可以在生產過程中實時檢測產品的外觀、尺寸和缺陷，自動識別不合格商品。

b. 數據驅動的品質預測

在智慧供應鏈中，品質管理不再是生產後的檢測和修正，而是基於數據進行預測和修正。透過分析生產過程中的各類數據（如溫度、壓力、濕度等），AI可以預測的質量問題，於問題發生前進行調整，從而提升產品的一致性。

c. 數據追溯系統

即時追蹤每一個產品及零件的製造過程，從原料供應商到產品的終端消費者，每一個環節的數據都能被回溯，使問題發生時能迅速找到根源，進行修正。

智慧供應鏈推動製造業走向更高效、靈活、低碳的營運模式，隨著人工智慧、大數據、物聯網等的成熟，生產、物流和品管等各方面正經歷重大變革，協助企業提高生產效率、降低成本、提高產品質量並加強供應鏈的韌性與靈活性。