工業局 數位轉型的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

SSD企業創新策略管理技術(二版)

為了解決工業局 數位轉型的問題，作者顏敏仁 這樣論述：

　　第二曲線（Second Curve）指出了企業必須創新的道理 “WHY”。我們進一步需要解方。 　　亞馬遜飛輪效應（Amazon Flywheel Model）分享了企業創新系統模式的Know “HOW”。我們仍想知道明確的未來發展落點。 　　AI及大數據分析提供強大演算法預測未來 “WHERE”。然策略規劃需要有開放系統的人機互動決策支援。 　　洞察企業組織的過去和未來，我們需要從WHY, WHERE, HOW全面協助企業組織創新發展和動態經營管理。本書所介紹的創新管理思維和系統科學方法論，希望協助您發掘機會創造價值，建立共同願景，付諸創新實踐，鏈結城市創新與地

方社會永續發展。 　　本書適合專業經理人、新創企業家、中小企業主、產業領導人、社會創新推動者、政策制定者、大專校院教師、博碩士生、EMBA、MBA或即將成為社會新鮮人之大學生，以及有志提升國際競爭力者。 　　本書內容包含四大章及SSD實務案例附錄，為政府單位產業輔導、大學及國際系統動態學臺灣分會推廣系統思考與系統動態學教材。 　　Description for readers 　　The Second Curve has pointed out the reason "WHY" companies must innovate, but we still need further sol

utions. 　　The Amazon Flywheel Model has shared the Know "HOW" of the enterprise innovation system model, but we still want to know to what specific performance might reach in the future. 　　AI and big data analysis have provided powerful algorithms to predict the "WHERE" in the future; however, str

ategic planning still requires support from decisions made by open systems of human-computer interaction. 　　To gain insight into the past and future of an enterprise/organization, we need to focus on the WHY, WHERE, and HOW, so as to comprehensively assist strategic management and business innovati

ons for sustainable development.  This book helps you discover opportunities for global values, establish a shared vision, develop a good strategic architecture, innovate with entrepreneurial thought & actions, and better connect with the sustainable developments of cities and local communities.

　　This handbook is particularly recommendable to professional managers, entrepreneurs, SME owners, industry leaders, social innovation promoters, policy makers, educators, PhD and master students, EMBA, MBA or college students who are about to become new graduates, and those who aspire to enhance

their competency and global competitiveness.

工業局 數位轉型進入發燒排行的影片

運用資料庫知識探索的流程，架構工程數據分析系統-以生技產業為例

為了解決工業局 數位轉型的問題，作者楊宏彬 這樣論述：

生技產業隨科技的提高，在製造應用方面跟以往有巨大的差異，譬如製程由人工轉為自動化、資料收集出現大量成長的情況、大數據的探勘運用與分析等等議題，這些都不斷在影響產業的現況，因此生技產業的數據整合是未來的發展趨勢，而整合與重複利用現有資源以達到快速良率提升是製造廠營運一個很重要的議題(Fayyad, Usama, Gregory Piatetsky-Shapiro, and Padhraic Smyth ,1996)。在這個議題上，本研究選擇以資料庫知識探索(Knowledge Discovery in Database)流程，以架構工程數據分析系統(Engineering Data Analy

sis System)。透過資料庫知識探索的流程，依照資料蒐集、資料預處理、資料探勘與後處理等步驟，逐步建置完成一套符合於該產品特性與製程需求的分析系統，作為製程改善的參考。本研究也將評估改善前、後，兩者在生產製程上的差異，我們期望藉由EDA的建置過程中能找出產能的瓶頸與問題外，並在建置完成後，能提供製程上的改善，以此為基礎下，延伸、運用到其他製造領域中，以提升產業在製造上的競爭力。

數位轉型推動手冊

為了解決工業局 數位轉型的問題，作者財團法人中國生產力中心 這樣論述：

　　在疫情等黑天鵝的來襲下，為應對多變的情勢、掌控可能的風險、提升企業韌性與預應能力，數位轉型已是企業必須面對的重要議題。   　　本書首先剖析國際對數位轉型之觀點、做法，建議企業可運用政府的階段性資源，解開推動轉型時的盲點與困惑，並提供實用的評量工具，為身處連續性轉型進程的企業釐清當前的定位，給與具體的轉型參考步驟。   　　最後分享產業與企業之數位轉型實例，透過標竿案例解析，助企業在數位轉型之路的每一步踏得穩當。   　　一、借鑒他山之石，洞悉國際數位轉型趨勢 　　二、運用評量工具，解套數位轉型步驟盲點 　　三、觀摩實際案例，解析產業個案關鍵做法   各界專家強力推薦   　　金全益股

份有限公司董事長 王義方 　　數位經濟暨產業發展協會理事長 陳正然 　　超秦集團董事長 卓元裕 　　世堡紡織股份有限公司董事長 羅忠祐

高齡化族群的智慧家庭關鍵服務要素評估模式之探討

為了解決工業局 數位轉型的問題，作者劉子熒 這樣論述：

我國國家發展委員會估計將於2025年邁入超高齡社會，台灣社會高齡化的速度更是世界第一，人口老化議題是刻不容緩，未來將會產生強勁的高齡照護需求，隨著全球數位科技轉型的發展趨勢，經濟結構改變、醫療品質提升，以及人工智慧（Artificial Intelligence,AI）、物聯網（Internet of Things, IoT）、第五代行動通訊技術（5th generation mobile networks,5G）、自動化科技等技術應用逐漸普及成熟，人們的生活習慣及服務行為也連動產生影響，再加上政府長照2.0的政策重點，在地養老已是現代高齡化族群最為嚮往的模式，透過智慧家庭的新興生活模式，能

提升高齡化族群生活品質，然而每位高齡者的居家場景、本身的退化程度和家庭照顧的資源皆不同，真正應用且成功普及在居家場域的智慧家庭產品相對較少，大多學術文獻都聚焦在智慧家庭的技術層面，服務層面較少。因此本研究透過文獻探討高齡化族群在老化過程中生理、心理及社會面向的變化及問題點，並與高齡化智慧家庭提供的服務模式加以結合，透過模糊德爾菲法來將高齡化智慧家庭服務模式項目進行歸納分析，並使用模糊層級分析法來了解高齡化族群在使用智慧家庭服務時的關鍵服務要素及排序，根據研究結果進一步發展其管理意涵，並提供結論與實務上的參考建議。