企業掌握的供應鏈數據比以往任何時候都多，但許多企業仍難以將這些數據轉化為可量化的改善成效。根據普華永道（PwC）的《2026年營運數位趨勢調查》，89% 的美國營運與供應鏈主管表示，他們的技術投資尚未完全達到預期成效；而 87% 的受訪者則指出，數據品質不佳影響了他們透過數位計畫創造價值的能力1 。
我們與Nefab 數位解決方案主管大衛·蘭德伯恩（David Landerborn）進行了訪談，探討如何將包裝與物流數據轉化為實際行動。
製造商早已採用追蹤工具和倉儲平台。為何要根據他們所蒐集的數據採取行動卻如此困難？
每項工具往往只能提供部分資訊。您或許知道貨件的位置以及哪些貨物已出庫，但若要查閱包裝規格或裝箱說明，則必須另尋他處。一旦發生問題，要將這些資訊整合起來可能需要花費一些時間。
解決方案未必是將所有系統都替換成單一系統。客戶可能已經針對不同用途部署了部分系統與技術。我們會評估他們現有的資訊、他們試圖解決的問題，以及哪些資訊需要相互串聯。
對我們而言，每個數位專案的起點始終是包裝，以及它如何在客戶的營運流程中流轉。
將這些數據轉化為具體行動會是什麼樣子呢？
有時候，價值就在於能及早察覺問題，從而採取相應措施。我們曾與一家運輸大型電池的客戶合作，在專用包裝上加裝了定位追蹤、震動監測及溫度監測功能。當運輸過程中溫度上升時，團隊立即察覺到異常，並將受影響的電池移除，以保護其餘貨物。隨後，他們能透過檢視數據，評估如何改善包裝與運輸流程。
讓我再舉一個例子。某家全球電動車製造商無法掌握部分包裝物的去向。雖然各團隊擁有庫存紀錄和位置資料，但要釐清某項資產的去向，或是找出數字不符的原因，仍然需要花費不少時間。
我們將這些資訊整合在一起。現在，他們可以在一個儀表板上查看所有已追蹤的包裹，從全球概覽一直細緻到單個包裹。他們每週都會收到庫存更新，一旦出現差異，相關人員便會收到電子郵件通知，以便進行查核。
這帶來了實質上的改變：他們能更快找到貨架、及早處理盤點差異，並減少對人工盤點的依賴。永久遺失的貨架數量減少了，而且他們對空包裝的流轉狀況也有了更清晰的掌握。
當製造商跨廠區與跨地區擴展業務時，供應鏈資料能如何協助他們？
當公司開設新據點時，不應仰賴個人記憶來掌握產品的包裝方式。透過數位化操作指南和共享資料庫，團隊便能取得經核准的包裝方法。如此一來，即使各地的物料、產品或運輸條件有所不同，每個據點都能以此作為起點。
資訊也需要反向回傳。我們與客戶合作進行跨區域的包裝設計，並能協助他們檢視不同據點的數據。若同一問題在多個地點開始出現，客戶與我們的工程師便可共同調查該問題，並針對包裝或裝箱方式提出調整建議。
準確的紀錄對於符合法規要求同樣至關重要。 《歐盟包裝及包裝廢棄物法規》便是個很好的例子。該法規適用於所有在歐盟市場上銷售的包裝，不論其生產地為何。製造商需要清楚了解自己使用的是哪些包裝，且最好能將相關資訊集中存放在一處。否則，將難以釐清新規定對其意味著什麼，以及需要做出哪些調整。
供應鏈數據能否同時告訴企業，其包裝是否確實帶來了預期的永續效益？
絕對沒錯。以可回收包裝為例，這看似是更環保的選擇，但我們也必須觀察其實際使用表現。每個包裝能完成多少趟運輸？損壞是否縮短了其使用壽命？包裝是否需要保養或維修？
這些資訊有助於我們將生命週期評估背後的假設，與供應鏈中的實際狀況進行比較。如果包裝並未如預期般被使用，我們便可以檢視是包裝本身還是相關流程需要進行調整。
人工智慧在其中扮演什麼角色？
人工智慧的實用性取決於其背後的數據。你不需要人工智慧來告訴你某個貨件經歷了過度的震動——感測器就能做到這點。當你從整體角度檢視大量貨件時，人工智慧才可能發揮作用。它能幫助我們更早地找出該提出的問題，進而釐清數據所傳達的訊息。例如：在某些路線上，高震動讀數是否更為常見？特定的包裝方式是否會產生影響？
製造商該如何開始將包裝數據轉化為實際行動？
從一個包裝或物流流程開始，並提出三個問題：我們需要了解什麼？誰需要這些資訊？他們會如何運用這些資訊？一旦能回答這些問題，便更容易判斷數位解決方案是否能提供協助，以及具體能發揮作用的環節。
想了解更多嗎？請與 Nefab 洽談，了解包裝與物流數據的脫節，可能在您的營運中哪些環節限制了可視性、品質或效率。
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