第四章 研究分析與討論
第二節 中央關係矩陣建立
本研究收集了七位汽車零組件產業 F 公司之工業 4.0 導入小組專家的訪 談式問卷調查，訪談結果經整理後，七位專家評估的中央關係矩陣如表 4-3 ，其中採取比較多數決的方式，表格內數字為專家依經驗與專業能力，
判斷工業 4.0 技術選項與企業競爭優勢相關程度之人數。
中央關係矩陣建立是為確認，各項「工業4.0技術選項」與各項「企業 競爭優勢」之相關程度，相關程度區分為強相關、中相關、弱相關、與無 相關，採用符號為⊙表示強相關;； ○表示中相關；△ 表示弱相關；N表示 無相關。判斷方式採用過半數的專家共同認為的相關程度，如「行動設備
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」與「價格」相關程度，有兩位專家認為中相關，有四位專家認為弱相關
，因此依多數判斷為弱相關; 如判斷相關程度專家為同樣人數時，則以相 關程度較高之為決定選項，舉例說明如「多層次客戶互動及顧客資料分析
」與「價格」之相關程度，有三位專家判斷關程度為強相關，三位專家表 示為中相關，故判斷該關係程度是為強相關。
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表 4-3 中央關係矩陣問卷結果
依上述各專家對各項「工業4.0技術選項」與各項「企業競爭優勢」之
第三節 品質機能展開
一、企業競爭優勢重要度
根據研究結果發現，透過工業4.0技術問卷與企業競爭優勢問卷的調查 結果分析及中央關係矩陣之建立，並進行品質機能展開的企業競爭優勢重 要度、績效度、水準提升率、重要度權重計算。
其中企業競爭優勢重要度，專家認為「生產彈性」與「反應速度」是 導入工業4.0對企業競爭優勢影響重要度最高的選項，其次為「價格」與
「品質」選項，然而「交貨時間」和「設計變更能力」則是重要度較低的 部分。計算方式為依專家訪談問卷中「非常高」、「高」、「普通」、「低」、「 非常低」 五種判斷等級選項，此五個等級，分別依序給予 5、4、3、2
、1 之評分，依選項分數加總後除以專家人數，得重要度分數。
在導入工業4.0後對企業競爭優勢績效度最高的選項，為「交貨時間」
與「反應速度」，其次是「品質」和「生產彈性」，績效度最低的為「價格
」與「設計變更能力」選項。計算方式同重要度計算法，依專家訪談問卷 中「非常高」、「高」、「普通」、「低」、「非常低」 五種判斷等級選項，此 五個等級，分別依序給予 5、4、3、2、1 之評分，依選項分數加總後除 以專家人數，得績效度分數。
競爭優勢重要度權種計算方式為競爭優勢重要度乘以水準提升率，得 競爭優勢重要度權重，而水準提升率計算方式為重要度除以績效度。以「
價格」和「品質」為例:
「價格」的競爭優勢重要度權重計算方式 4.33×1.37=5.91
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「品質」的競爭優勢重要度權重計算方式
4.33×1.24=5.36
依此計算方法求得其餘四項之重要度權重，如表 4-5。研究計算結果
，競爭優勢重要度權重最高的選項為「生產彈性」與「價格」，次高選項 為「反應速度」與「品質」，重要度權重最低的為「設計變更能力」和「
交貨時間」。特別值得注意的重要度權重為「價格」選項，經權重計算後
，由原本較不重要的競爭優勢重要度選項裡，提升為較重要的選項。
二、工業4.0技術重要度權重
如同上述競爭優勢重要度，藉由中央關係矩陣的建立與專家問卷的整 理，品質機能展開計算工業4.0技術重要度權重。工業4.0技術重要度權重 特別需考慮中央關係矩陣及各競爭優勢重要度權重，並展開成各競爭優勢 構面在各工業4.0技術重要度權重值。工業4.0技術重要度權重的計算，以 其相對應之競爭優勢構面的重要度權重分別乘以每一行的中央關係矩陣 值(自訂權重)，最後逐一加總而成。
以「行動設備」和「雲端計算」為例:
「行動設備」的工業4.0技術重要度權重計算方式 5.91×1+5.36×5+4.74×3+6.08×3+5.52×3+4.89×3=96.38
「雲端計算」的工業4.0技術重要度權重計算方式
5.91×1+5.36×5+4.74×1+6.08×5+5.52×5+4.89×5=119.88
依此計算方法求得其餘九項之工業4.0技術重要度權重，如表 4-5。
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表4-5 品質機能展開結果 1.28 4.89 5.91 1.24 5.36 1.14 4.74 1.35 6.08
5 ⊙ 5 △
11.52 39.44 24.09
3 △
3 5 8 9 10 4
42.28 118.31 107.27 75.89
虛擬實境
相對比值(Qi/B) 28.94 32.66 28.61 20.24 14.13
2
*0.5)=B 3.33 3.67 3.75 3.75 3.75 3.67 3.00 4.00 3.33
優先順序 6
96.38 119.88 價格
根據本研究品質機能展開的研究結果，對於工業4.0技術重要度權重之優 先順序分別整理如表4-6。
表4-6 工業4.0技術重要度權重之優先順序
順序 項目 說明
1 大數據分析和先進演算法 經過大數據分析後，可提前預測或防 止錯誤，或進行預估作業。
2 多層次客戶互動及顧客資料分析 提前預測客戶訂單或下單模式。
3 雲端計算 意指雲端運算技術，包括公有雲、私 有雲和混合雲。
4 3D 列印 利用 3D 列印機，來製作小量試產。
5 物聯網平台 透過電腦與網路集中管理機器、設 備。
6 行動設備 移動式且可透過網路連結資料的生
產監控設備，如行動電話、POS 機。
6 智慧感測器 各式新型感知器，如 RFID，可回傳 數位訊息資料。
8 定位偵測科技 利用 GPS 或 RFID 設備，以利定位設 備的技術。
9 高階人機介面 新型可連結上網的人機介面控制系 統。
10 身份驗證和防偽偵測系統 利用指紋、人臉、瞳孔等身分驗證設 備來驗證防止系統登入盜用。
11 虛擬實境與擴增實境穿戴裝置 影像模擬實境系統。
資料來源：本研究整理
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三、 工業4.0技術與價值分析
從上述研究結果得知，工業4.0技術重要度權重的優先順序後，本研究 透過資源配置觀念，將專家訪談問卷中的工業4.0技術應用程度與成本高 低，納入品質機能展開權重計算，考量產業特性，應用程度與成本高低皆 給予0.5的加權權重，藉由下述公式呈現工業4.0技術重要度與應用程度和 成本高低之相對比值後的優先排序:
應用程度與成本高低分數計算方式為依專家訪談問卷中「非常高」、
「高」、「普通」、「低」、「非常低」 五種判斷等級選項，此五個等 級，分別依序給予 5、4、3、2、1 之評分，依選項分數加總後除以專家 人數，得其分數。
(應用程度×0.5+成本高低×0.5)=B
相對比值(Qi/B)= 工業4.0技術重要度權重(Qi)/(應用程度+成本高低) 以「行動設備」和「雲端計算」為例:
「行動設備」的工業4.0技術相對比值計算方式 96.38÷(2.67×0.5+3.00×0.5)=28.94
「雲端計算」的工業4.0技術相對比值計算方式 119.88÷(3.50×0.5+2.67×0.5)=32.66
經品質機能展開，求得工業4.0技術重要度與應用程度和成本高低之 相對比值後的優先排序，可以發現略不同前面的工業4.0技術重要度權重 順序，研究整理如表4-7。
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表4-7 工業4.0技術相對比值之優先排序
順序 項目 說明
1 多層次客戶互動及顧客資料分析 提前預測客戶訂單或下單模式。
2 大數據分析和先進演算法 經過大數據分析後，可提前預測或防 止錯誤，或進行預估作業。
3 3D 列印 利用 3D 列印機，來製作小量試產。
4 雲端計算 意指雲端運算技術，包括公有雲、私 有雲和混合雲。
5 行動設備 移動式且可透過網路連結資料的生
產監控設備，如行動電話、POS 機。
6 物聯網平台 透過電腦與網路集中管理機器、設 備。
7 智慧感測器 各式新型感知器，如 RFID，可回傳 數位訊息資料。
8 定位偵測科技 利用 GPS 或 RFID 設備，以利定位設 備的技術。
9 高階人機介面 新型可連結上網的人機介面控制系 統。
10 身份驗證和防偽偵測系統 利用指紋、人臉、瞳孔等身分驗證設 備來驗證防止系統登入盜用。
11 虛擬實境與擴增實境穿戴裝置 影像模擬實境系統。
資料來源：本研究整理
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