알림 목록

ภูมิภาคที่วิเคราะห์:ชางวอน, จีโอเจ, ซาชอน, กิมแฮ, ยางซาน, ฮามัน, ทงยอง และโกซอง จังหวัดคยองซังนัมโด (ภาคอุตสาหกรรมการผลิต)
พื้นที่หลัก:  การต่อเรือ, การป้องกันประเทศ, อวกาศ, เครื่องจักรกล, ยานยนต์ และระบบพลังงานนิวเคลียร์ รวมถึงซัพพลายเออร์ SME ระดับ Tier 1, 2 และ 3 วาระ
การประชุม:การลงทุนของกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่ในจังหวัดคยองซังนัมเกี่ยวกับอู่ต่อเรืออัจฉริยะ โรงงาน AI, ดิจิทัลทวิน และการผลิตแบบอัตโนมัติ กำลังกระจายไปสู่ประสิทธิภาพการผลิต ผลกำไร และความสามารถด้านข้อมูลของซัพพลายเออร์ หรือกำลังขยายช่องว่างด้านเทคโนโลยี ข้อมูล และการได้มาซึ่งมูลค่าระหว่างผู้รับเหมาหลักและซัพพลายเออร์?
ประเภทช่วงเวลาทอง:โอกาสในการบูรณาการห่วงโซ่อุปทาน + ความเสี่ยง AX สองระดับ
วันที่อ้างอิง: 28 สิงหาคม 2569
เวอร์ชัน: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2 Enhanced Criteria
 

อุตสาหกรรมการผลิตในจังหวัดคยองนัมมีโครงสร้างที่บริษัทขนาดใหญ่จำนวนน้อยและผู้รับเหมาช่วงจำนวนมากร่วมกันผลิตสินค้าเพียงชิ้นเดียว บริษัทต่างๆ เช่น Hanwha Aerospace, Hyundai Rotem, KAI, Hanwha Ocean, Samsung Heavy Industries, Doosan Energy และ Hyundai Wia เป็นผู้นำด้านการจัดหาคำสั่งซื้อ การออกแบบ และการประกอบขั้นสุดท้าย ในขณะที่วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) รับผิดชอบด้านวัสดุ การแปรรูป การหล่อ การเชื่อม ระบบไฟฟ้า อุปกรณ์ การตรวจสอบ และการบำรุงรักษา ความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรมการบินและอวกาศจึงเปลี่ยนไปสู่จุดที่ถูกกำหนดโดยกระบวนการที่ช้าที่สุดในห่วงโซ่อุปทานมากกว่าโรงงานแต่ละแห่ง

การลงทุนด้าน AX ของกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่ได้เกิดขึ้นจริงแล้ว Hanwha Ocean เสนอ แผนการลงทุน 150,000 ล้านวอน สำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกในโรงงานอัจฉริยะภายในปี 2026 โดยจะเปลี่ยนโรงงาน Geoje ให้เป็นโรงงานอัจฉริยะที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และหุ่นยนต์ ในเมืองชางวอน Doosan Enerbility และ Hyundai Wia เป็นผู้นำในการดำเนินการ โครงการ Smart Green AX Demonstration Industrial Complex มูลค่า 22,200 ล้านวอน และโรงงาน AI สำหรับกระบวนการบำรุงรักษาเครื่องกังหันก๊าซเพื่อการผลิตไฟฟ้ามูลค่า 7,000 ล้านวอน โดยคาด ว่าจะแล้วเสร็จภายในปี 2028 ( ข้อมูลจาก Hanwha Ocean ,  แผน AI ด้านการผลิตของชางวอน )

ในปี 2024 อัตราการนำโรงงานอัจฉริยะมาใช้ในกลุ่มวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) และบริษัทขนาดกลางทั่วประเทศ อยู่ที่ 19.5%ในขณะที่ในกลุ่ม SMEs อยู่ที่ 18.6% 75.5% ของโรงงานอัจฉริยะที่นำมาใช้แล้วอยู่ในขั้นเริ่มต้น และอัตราการนำ AI มาใช้ในภาคการผลิตอยู่ที่เพียง 0.1% เท่านั้น การควบคุมการผลิตด้วย AI โดยบริษัทขนาดใหญ่และการแปลงข้อมูลการผลิตให้เป็นดิจิทัลโดย SMEs จำนวนมากเกิดขึ้นพร้อมกันในห่วงโซ่อุปทานเดียวกัน ( กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและสตาร์ทอัพ )

ช่องว่างด้านผลิตภาพก็กว้างขึ้นเช่นกัน จากการวิเคราะห์ตามขนาดของบริษัทที่เผยแพร่ในปี 2026 พบว่าผลิตภาพแรงงานของบริษัทผู้ผลิตขนาดเล็กและขนาดกลางอยู่ที่ **29.5%** ของบริษัทขนาดใหญ่ ซึ่งถือเป็นระดับต่ำสุดนับตั้งแต่ 34.4% ในปี 2014 ในขณะที่บริษัทขนาดใหญ่เพิ่มการลงทุนใน AI และระบบอัตโนมัติ แต่ศักยภาพในการลงทุนและการพัฒนาผลิตภาพของ SMEs กลับไม่ได้ก้าวไปในอัตราเดียวกัน ( ช่องว่างด้านผลิตภาพตามขนาดของบริษัท )

ตัวเลขต่างๆ ยืนยันถึงความไม่สมดุลในห่วงโซ่อุปทานด้านการป้องกันประเทศของจังหวัดคยองนัม กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทผู้บูรณาการระบบป้องกันประเทศ 6 แห่งในภูมิภาคเพิ่มขึ้น 445% จาก 469.2 พันล้านวอน ในปี 2022 เป็น 2.557 ล้านล้านวอนในปี 2024 ในขณะเดียวกัน กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทพันธมิตร 23 แห่ง เพิ่มขึ้นเพียง 26% จาก 73.1 พันล้านวอนเป็น 91.8 พันล้านวอน แม้ว่าปริมาณคำสั่งซื้อจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก แต่กำไรและศักยภาพในการลงทุนซ้ำกลับไม่ได้ขยายตัวในอัตราเดียวกัน ( สถานะความร่วมมือแบบวิน-วินในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศของคยองนัม )

ห่วงโซ่อุปทานการต่อเรือยังมีโครงสร้างแบบสองระดับความเร็ว ในขณะที่ผู้ต่อเรือรายใหญ่ดำเนินการศูนย์การผลิตดิจิทัลและอู่ต่อเรืออัจฉริยะของตนเอง จังหวัดคยองนัม กำลังดำเนิน โครงการนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะสำหรับผู้ต่อเรือขนาดเล็กและขนาดกลางมูลค่า 18 พันล้านวอน ภายในปี 2027 หากผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงบรรลุระดับ AX เดียวกันแล้ว ก็คงไม่มีความต้องการเชิงนโยบายสำหรับโครงการเชื่อมต่อข้อมูลและนวัตกรรมกระบวนการแยกต่างหาก ( แผนส่งเสริมอุตสาหกรรมการต่อเรือจังหวัดคยองนัม )

การสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะในจังหวัดคยองนัมยังคงดำเนินต่อไป ในปี 2026 นิคมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคยองนัมได้ประกาศโครงการจัดตั้งโครงสร้างพื้นฐานโรงงานอัจฉริยะอีกครั้ง โดยมุ่งเป้าไปที่วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) และบริษัทขนาดกลาง นี่เป็นหลักฐานที่แสดงให้เห็นว่า แม้ว่าการลงทุนระดับชาติในด้านปัญญาประดิษฐ์ในภาคการผลิตจะเปลี่ยนไปสู่ขั้นปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพแล้ว แต่หลายบริษัทก็ยังคงอยู่ในขั้นเริ่มต้นของการแปลงข้อมูลการผลิตให้เป็นดิจิทัล (นิคมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคยองนัม )

ความล่าช้าของ AX สำหรับบริษัทคู่ค้าไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของต้นทุนการซื้ออุปกรณ์เท่านั้น กำไรจากการดำเนินงานต่ำ ราคาต่อหน่วย สัญญาที่ทำในระยะสั้น การขาดแคลนบุคลากรด้านข้อมูล สิ่งอำนวยความสะดวกที่ล้าสมัย ระบบที่แตกต่างกันไปตามผู้รับเหมาหลัก การเป็นเจ้าของข้อมูลการผลิต และต้นทุนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ล้วนเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบพร้อมกัน การเชื่อมต่อกับระบบของบริษัทขนาดใหญ่และการที่บริษัทคู่ค้าเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตโดยใช้ข้อมูลของตนเองนั้นเป็นสองขั้นตอนที่แตกต่างกัน

ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ปริมาณคำสั่งซื้อขององค์กรระบบขนาดใหญ่และโครงการสาธิต AI ทางกายภาพ ลานอัจฉริยะ และ AX ในจังหวัดคยองนัมจะขยายตัวไปพร้อมๆ กัน หากข้อมูลซัพพลายเออร์ถูกเชื่อมต่อเพื่อการจัดการการส่งมอบของผู้รับเหมาหลักในช่วงเวลานี้เท่านั้น และไม่ได้ป้อนกลับเข้าไปในกระบวนการปรับปรุง ความสามารถในการทำกำไร หรือเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ของซัพพลายเออร์ AX ในห่วงโซ่อุปทานจะยิ่งทำให้เกิดความไม่สมดุลในการควบคุมมากกว่าการสร้างนวัตกรรมร่วมกัน

ดังนั้น ช่วงเวลาทองในปัจจุบันสำหรับห่วงโซ่อุปทานการผลิตของจังหวัดคยองนัมจึงถูกกำหนดให้เป็นโอกาสในการบูรณาการห่วงโซ่อุปทาน + ความเสี่ยงด้าน AX สองระดับ

• โรงงานอัจฉริยะของผู้รับเหมาหลัก ≠ โรงงานอัจฉริยะของห่วงโซ่อุปทาน
• การเชื่อมต่อข้อมูลพันธมิตร ≠ ความสามารถด้านข้อมูลพันธมิตร
• การเพิ่มปริมาณการผลิต ≠ การปรับปรุงผลกำไร
• การสร้างโรงงานอัจฉริยะ ≠ การผลิต AI
• การมองเห็นการส่งมอบตามสัญญาหลัก ≠ ประสิทธิภาพการทำงานร่วมกัน
• AX ห่วงโซ่อุปทาน ≠ AX การจัดสรรมูลค่า

ในปี 2024 นิคมอุตสาหกรรมแห่งชาติชางวอนมี บริษัทผู้เช่าพื้นที่ 3,216 แห่งจ้างงาน120,289 คนและสร้าง มูลค่าการผลิต 62.223 ล้านล้านวอนผู้ผลิตสินค้าสำเร็จรูปรายใหญ่และวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมหลายพันแห่งร่วมกันสร้างห่วงโซ่อุปทานสำหรับเครื่องจักรกล การป้องกันประเทศ พลังงานนิวเคลียร์ รถยนต์ และอุปกรณ์ไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ ( สำนักข่าว Yonhap )

บริษัท Hanwha Ocean, Samsung Heavy Industries และผู้รับเหมาช่วงต่อเรือตั้งอยู่ในเมืองจีโอเจ ส่วน KAI และบริษัทผลิตชิ้นส่วนอากาศยานตั้งอยู่ในเมืองซาชอน และบริษัทแปรรูป หล่อขึ้นรูป แม่พิมพ์ ชิ้นส่วนยานยนต์ และชิ้นส่วนเครื่องจักรต่างๆ กระจายอยู่ทั่วเมืองกิมแฮ ยางซาน และฮามาน แม้ว่าสถานที่ตั้งของผู้รับเหมาหลักจะกระจุกตัวอยู่ในไม่กี่เมือง แต่เครือข่ายการผลิตที่แท้จริงนั้นครอบคลุมหลายเมืองและหลายอำเภอ

บริษัทขนาดใหญ่มีคำสั่งซื้อค้างอยู่จำนวนมากในระยะยาว มีศักยภาพด้านการวิจัยและพัฒนาภายในองค์กร มีองค์กรด้านไอที และมีศักยภาพในการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวก ในทางกลับกัน บริษัทคู่ค้าต้องเผชิญกับความผันผวนของปริมาณงานและตารางการส่งมอบจากผู้รับเหมาหลัก และต้องแบกรับต้นทุนของโรงงานอัจฉริยะ บุคลากรด้านการดำเนินงาน และค่าใช้จ่ายด้านความปลอดภัยจากรายได้ของตนเอง

โครงสร้างปัจจุบันถูกกำหนดให้เป็นแบบห่วงโซ่อุปทานในวงกว้างสำหรับการผลิต และเป็นแบบที่เน้นองค์กรเป็นศูนย์กลางสำหรับการลงทุน AX และอำนาจในการควบคุมข้อมูล

กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทระบบป้องกันประเทศ 6 แห่งในจังหวัดคยองนัมเพิ่มขึ้น 445% ตั้งแต่ปี 2022 ถึง 2024 ในขณะที่กำไรของบริษัทพันธมิตร 23 แห่งที่สำรวจเพิ่มขึ้น 26% ความแตกต่างของอัตราการเติบโตระหว่างบริษัทระบบและบริษัทพันธมิตรนั้นอยู่ที่ประมาณ 17 เท่า ( สถานการณ์ความร่วมมือแบบวินวินในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศของคยองนัม )

จากรายงานแนวโน้มอุตสาหกรรมป้องกันประเทศระดับประเทศ พบว่าอัตรากำไรจากการดำเนินงานของบริษัทขนาดใหญ่ในปี 2024 อยู่ที่ 14.3% ในขณะที่ของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) อยู่ที่ 7.2% การขยายการส่งออกและการผลิตจำนวนมากของบริษัทขนาดใหญ่ไม่ได้ส่งผลให้กำไรของซัพพลายเออร์เพิ่มขึ้นอย่างเท่าเทียมกัน อัตรากำไรที่ต่ำนี้ยังจำกัดศักยภาพการลงทุนของบริษัทคู่ค้าในด้านเซ็นเซอร์ หุ่นยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ และระบบรักษาความปลอดภัย ( ความสามารถในการทำกำไรของบริษัทขนาดใหญ่และ SMEs ในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ )

ในอุตสาหกรรมการต่อเรือและเครื่องจักรกล ข้อมูลผลกำไรเปรียบเทียบระหว่างบริษัทต่างๆ ไม่ได้รับการเปิดเผยมากเท่ากับในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ ในขณะที่ผลการดำเนินงานและการลงทุนในอู่ต่อเรืออัจฉริยะของผู้ต่อเรือรายใหญ่ได้รับการเปิดเผย แต่การลงทุน AX และกำไรจากการดำเนินงานของพันธมิตรภายนอกนั้นไม่ได้ถูกรวบรวมไว้ในพื้นฐานห่วงโซ่อุปทานเดียวกัน

สถานะปัจจุบันถูก กำหนดดังนี้ : ยืนยันการปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้รับเหมาหลัก / ยืนยันผลกำไรของผู้ร่วมผลิตและการลงทุนซ้ำของ AXบางส่วน หรือ ข้อมูลขาดหาย (Data GAP)

การเปลี่ยนแปลงประการแรกคือ หน่วยบริหารจัดการของผู้รับเหมาหลัก ได้เปลี่ยน จากการติดตามผลการส่งมอบไปเป็นการติดตามกระบวนการแบบเรียลไทม์ เมื่อข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุ งานระหว่างดำเนินการ สถานะอุปกรณ์ คุณภาพ และวันส่งมอบถูกเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน ผู้รับเหมาหลักจะสามารถระบุสถานะการผลิตของผู้รับเหมาช่วงล่วงหน้าได้

การเปลี่ยนแปลงประการที่สองคือ เกณฑ์การประเมินซัพพลายเออร์ ได้ขยาย จากราคาและคุณภาพไปสู่การตอบสนองต่อข้อมูล หากไม่สามารถให้ข้อมูลประวัติการผลิต การปล่อยก๊าซคาร์บอน แหล่งที่มาของวัสดุ การตรวจสอบคุณภาพ และข้อมูลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้แบบเรียลไทม์ ต้นทุนในการเข้าสู่ห่วงโซ่อุปทานก็จะเพิ่มขึ้น แม้ว่าจะมีศักยภาพทางเทคโนโลยีอยู่แล้วก็ตาม

การเปลี่ยนแปลงประการที่สามคือ ต้นทุนของ AX ได้เปลี่ยน จากการซื้ออุปกรณ์ครั้งเดียวไปเป็นค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง ค่าใช้จ่ายสำหรับคลาวด์ ใบอนุญาต การบำรุงรักษาเซ็นเซอร์ ความปลอดภัย การอัปเดตโมเดล AI และบุคลากรเฉพาะทาง จะเกิดขึ้นเป็นรายปี ในสภาวะที่อัตรากำไรต่ำ การบำรุงรักษาการดำเนินงานจึงกลายเป็นอุปสรรคที่สำคัญกว่าการติดตั้งระบบ

การเปลี่ยนแปลงประการที่สี่คือ ข้อมูล ได้เปลี่ยน จากผลพลอยได้จากกระบวนการไปเป็นสินทรัพย์เชิงธุรกรรม ข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขการทำงานของผู้รับเหมาช่วง สาเหตุของข้อบกพร่อง และกำลังการผลิตถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของผู้รับเหมาหลัก แต่โครงสร้างการกระจายสิทธิ์ในการใช้ข้อมูลและผลลัพธ์ของการปรับปรุงนั้นไม่ได้ถูกเปิดเผย

ห่วงโซ่อุปทานของจังหวัดคยองนัมกำลังเปลี่ยนจากความสัมพันธ์ในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ไปสู่ความสัมพันธ์ในการเชื่อมต่อข้อมูล แต่ในขั้นตอนนี้ อำนาจ ต้นทุน และการกระจายประสิทธิภาพยังคงอยู่ในโครงสร้างการรับเหมาช่วงที่มีอยู่เดิม

รัฐบาลได้นำโครงสร้างการแบ่งปันต้นทุนมาใช้กับโรงงานอัจฉริยะแบบ win-win สำหรับวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) โดยรัฐบาลสนับสนุน 30% บริษัทขนาดใหญ่ 30% และบริษัทที่นำไปใช้ 40% โรงงานอัจฉริยะที่เชื่อมโยงห่วงโซ่อุปทานได้รับการออกแบบมาเพื่อให้บริษัทห้าแห่งขึ้นไปเชื่อมต่อข้อมูลเพื่อจัดการวัสดุ คำสั่งซื้อ การผลิต และการจัดจำหน่ายร่วมกัน มีเครื่องมือทางนโยบายเพื่อเชื่อมโยงห่วงโซ่อุปทานที่นอกเหนือไปจากโรงงานแต่ละแห่ง ( กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและธุรกิจเริ่มต้น )

จังหวัดคยองนัมกำลังดำเนินโครงการก่อสร้างฐานรากโรงงานอัจฉริยะปี 2026 โครงการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตสำหรับ SMEs ด้านการป้องกันประเทศ โครงการความร่วมมือแบบวิน-วินสำหรับอุตสาหกรรมการต่อเรือ และโครงการบูรณาการ AI ด้านการผลิต โครงสร้างนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการสนับสนุนบริษัทพันธมิตรเฉพาะอุตสาหกรรมจะดำเนินต่อไปในรูปแบบของโครงการริเริ่มแยกต่างหาก ( นิคมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคยองนัม , การสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะคยองนัม )

บริษัทผู้ผลิตระบบป้องกันประเทศยังได้เสนอมาตรการเพื่อการเติบโตซึ่งกันและกัน บริษัท Hanwha Aerospace ประกาศให้การสนับสนุนด้านการวิจัยและพัฒนาและค่าใช้จ่ายทางอ้อมของบริษัทพันธมิตร รวมถึงกองทุนร่วมเติบโตมูลค่า 150,000 ล้านวอนบริษัท Hyundai Rotem ประกาศให้การสนับสนุนค่าใช้จ่ายในการพัฒนาและด้านการเงิน และบริษัท KAI ประกาศจัดตั้งกองทุนฉุกเฉินเพื่อการดำเนินงานและเพิ่มราคาต่อหน่วย บริษัทพันธมิตรได้ขอให้จัดลำดับความสำคัญในการจัดสรรโครงการโรงงานอัจฉริยะและการจัดตั้งโครงสร้างพื้นฐานการทดสอบและประเมินผลร่วมกัน ( ความร่วมมือแบบวินวินในอุตสาหกรรมป้องกันประเทศของจังหวัดคยองนัม )

อุตสาหกรรมต่อเรือจะลงทุน 18 พันล้านวอนภายในปี 2027 เพื่อสนับสนุนการเชื่อมต่อข้อมูลและนวัตกรรมการผลิตระหว่างอู่ต่อเรือและบริษัทคู่ค้า โดยการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างผู้รับเหมาหลักและบริษัทคู่ค้าได้ถูกรวมอยู่ในเป้าหมายโครงการอย่างเป็นทางการแล้ว ( แผนส่งเสริมอุตสาหกรรมต่อเรือจังหวัดคยองนัม )

ระดับการตอบสนองในปัจจุบัน ได้รับการประเมินว่า ได้รับการยืนยันแล้วสำหรับโครงการด้านการเงิน การวิจัยและพัฒนา โรงงานอัจฉริยะ และการเชื่อมต่อข้อมูล และยังไม่ได้รับการยืนยันสำหรับการลดช่องว่างด้านผลิตภาพและผลกำไรของบริษัท

เกาหลีใต้มีอัตราความหนาแน่นของหุ่นยนต์ในภาคการผลิตสูงที่สุดในโลก โดยคาดการณ์ว่าจะอยู่ที่ 1,220 เครื่องต่อคนงาน 10,000 คนภายในปี 2024 อย่างไรก็ตาม อัตราการนำโรงงานอัจฉริยะมาใช้ในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) อยู่ที่ 18.6% ในขณะที่อัตราการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในภาคการผลิตมาใช้อยู่ที่ 0.1% ระดับการทำงานอัตโนมัติของประเทศและระดับ AI ใน SMEs ไม่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวชี้วัดเดียวกัน ( สหพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ ,  กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและการเริ่มต้นธุรกิจ )

ประสิทธิภาพการผลิตของแรงงานในบริษัทผู้ผลิตขนาดเล็กและขนาดกลางลดลงเหลือเพียง 29.5% ของบริษัทขนาดใหญ่ นี่เป็นหลักฐานที่แสดงให้เห็นว่าความหนาแน่นของหุ่นยนต์ในระดับสูงไม่ได้นำไปสู่การบรรจบกันของประสิทธิภาพการผลิตในทุกขนาดของบริษัท เมื่อการลงทุนด้านระบบอัตโนมัติกระจุกตัวอยู่ในบริษัทขนาดใหญ่ ค่าเฉลี่ยระดับประเทศก็จะสูงขึ้น ซึ่งอาจทำให้ความเหลื่อมล้ำภายในห่วงโซ่อุปทานกว้างขึ้นด้วย

จังหวัดคยองนัมเป็นแหล่งรวมบริษัทต่อเรือ บริษัทป้องกันประเทศ บริษัทด้านอวกาศ และบริษัทระบบเครื่องจักรกล รวมถึงซัพพลายเออร์ของบริษัทเหล่านี้ และช่องว่างระหว่างบริษัท AX ขนาดใหญ่และขนาดเล็กส่งผลโดยตรงต่อเวลาในการส่งมอบผลิตภัณฑ์และการส่งออก ในทางกลับกัน ยังไม่พบข้อมูลสาธารณะใดๆ ที่เปรียบเทียบขั้นตอนโรงงานอัจฉริยะและช่องว่างด้านผลิตภาพของซัพพลายเออร์ตามผู้รับเหมาหลัก

ปัจจุบัน บริษัทได้รับการประเมินว่าอยู่ในอันดับต้นๆ ของโลกในด้านความพร้อมในการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ และอยู่ในช่วงเริ่มต้นของความพร้อมในการใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานโดยรวม

กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทผลิตระบบป้องกันประเทศ 6 แห่งในจังหวัดคยองนัมเพิ่มขึ้นจาก 469.2 พันล้านวอน เป็น 2.557 ล้านล้านวอน

อัตราการเติบโตอยู่ที่ **445%**

กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทพันธมิตรทั้ง 23 แห่งเพิ่มขึ้นจาก 73.1 พันล้านวอนเป็น 91.8 พันล้านวอน

อัตราการเติบโตอยู่ที่ **26%**

ในปี 2024 อัตรากำไรจากการดำเนินงานของบริษัทด้านการป้องกันประเทศขนาดใหญ่อยู่ที่14.3%ในขณะที่ของวิสาหกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง อยู่ที่ 7.2 %

ประสิทธิภาพการผลิตของแรงงานในบริษัทผู้ผลิตขนาดเล็กและขนาดกลางอยู่ที่ **29.5%** ของบริษัทขนาดใหญ่

อัตราการนำโรงงานอัจฉริยะมาใช้ในวิสาหกิจขนาดเล็กและขนาดกลางอยู่ที่ **18.6%**

โรงงานอัจฉริยะที่นำมาใช้แล้ว **75.5%** ยังอยู่ในขั้นตอนเริ่มต้น

อัตราการนำ AI มาใช้ในภาคการผลิตอยู่ที่ **0.1%**

แม้ว่า จะมีบริษัทผู้เช่าพื้นที่ในนิคมอุตสาหกรรมแห่งชาติชางวอน ถึง 3,216 แห่ง แต่รูปแบบการดำเนินงานของนิคมอุตสาหกรรมสาธิต AX ปี 2028 ของชางวอนนั้นถูกกำหนดไว้เบื้องต้น ที่ โรงงานอัจฉริยะเพียง 3 แห่งเท่านั้นซึ่งแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างมากในขนาดระหว่างการสาธิตขนาดใหญ่กับห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด ( แผน AI ด้านการผลิตของชางวอน )

ปัญหาคอขวดที่ปรากฏจากตัวเลขไม่ได้อยู่ที่ว่าบริษัทคู่ค้าไม่รู้จัก AX

จากการศึกษาพบว่า โครงสร้างดังกล่าวต้องการความเร็ว AX เท่ากับบริษัทขนาดใหญ่ สำหรับบริษัทที่มีกำไรต่ำ จำนวนพนักงานน้อย และฐานข้อมูลน้อย

ช่องว่างแรก คือ ความสามารถในการลงทุนผู้รับเหมาหลักดำเนินการลงทุนในโครงการ AX ที่มีมูลค่าตั้งแต่หลายหมื่นล้านถึงหลายแสนล้านวอนโดยใช้เงินทุนภายใน แต่ผู้รับเหมาช่วงต้องแบกรับค่าใช้จ่ายในการจัดตั้งและดำเนินงาน แม้จะได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลและผู้รับเหมาหลักแล้วก็ตาม

ช่องว่างประการที่สองคือช่องว่างที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในขณะที่บริษัทขนาดใหญ่ได้บูรณาการระบบ ERP, MES, PLM และดิจิทัลทวินส์แล้ว บริษัทคู่ค้าหลายแห่งยังคงอยู่ในขั้นตอนของการแปลงข้อมูลการผลิตให้เป็นดิจิทัลหรือจัดการข้อมูลด้วยตนเอง นอกจากนี้ โมเดล AI ก็ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้กับกระบวนการที่ขาดข้อมูล

ช่องว่างประการที่สาม คือ กำลังคนในขณะที่บริษัทขนาดใหญ่มีองค์กรเฉพาะด้านสำหรับ AI ข้อมูล และระบบอัตโนมัติ แต่ใน SMEs ผู้จัดการฝ่ายผลิตและฝ่ายคุณภาพมักทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุมโรงงานอัจฉริยะไปพร้อมกัน อัตราการนำ AI มาใช้ในภาคการผลิตทั่วประเทศที่ 0.1% แสดงให้เห็นถึงการขาดแคลนความสามารถเฉพาะด้าน

ช่องว่างที่สี่คือการหมุนเวียนกำไรแม้ว่าซัพพลายเออร์จะลดต้นทุนสินค้าคงคลังและความเสี่ยงของผู้รับเหมาหลักได้ด้วยการให้ข้อมูลการส่งมอบและคุณภาพ แต่ก็ยังไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะแสดงให้เห็นว่ามูลค่าที่ประหยัดได้นั้นได้ถูกหมุนเวียนกลับไปสู่ราคาต่อหน่วย สัญญาในระยะยาว หรือทรัพย์สินทางปัญญาร่วมกัน

ช่องว่างประการที่ห้าคือสิทธิ์ในข้อมูลยังไม่มีมาตรฐานการเปิดเผยข้อมูลที่ได้รับการยืนยันเกี่ยวกับผู้ที่จัดเก็บข้อมูลการผลิต วัตถุประสงค์ในการนำข้อมูลไปใช้ซ้ำ และวิธีการนำข้อมูลไปใช้ในการประเมินซัพพลายเออร์และการเจรจาต่อรองราคาต่อหน่วย

ในปัจจุบัน ช่องว่างด้านความพร้อมที่ใหญ่ที่สุดนั้นพบว่าเป็นความไม่สมดุลในการกระจายต้นทุน อำนาจ และประสิทธิภาพที่เกิดจากการเชื่อมต่อข้อมูล มากกว่าช่องว่างในการนำเทคโนโลยีมาใช้

ในจังหวัดคยองนัม มีศูนย์สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีการผลิต (Manufacturing DX Support Center), ห้องปฏิบัติการเปิดด้านปัญญาประดิษฐ์สำหรับการผลิต (Manufacturing AI Open Lab), ระบบสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะ (Smart Factory Support System) และโครงการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตเฉพาะอุตสาหกรรม นอกจากนี้ยังได้มีการวางรากฐานเพื่อให้บริษัทพันธมิตรสามารถเข้าถึงเทคโนโลยี อุปกรณ์ และบริการให้คำปรึกษาจากภายนอกได้แล้ว

อย่างไรก็ตาม การสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะสำหรับ SMEs ได้รับการประกาศว่าจะยังคงอยู่ในขั้นตอนการจัดตั้งพื้นฐานไปจนถึงปี 2026 ในภูมิภาคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพและการผลิตแบบอัตโนมัติได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว ก็มีกลุ่มบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นการแปลงข้อมูลการผลิตให้เป็นดิจิทัลเกิดขึ้นพร้อมกัน ( อุทยานเทคโนโลยีคยองนัม )

ยังไม่พบระบบการเปิดเผยข้อมูลระดับภูมิภาคที่ระบุมาตรฐานข้อมูลทั่วไป การแบ่งปันค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแปลงระบบ ความรับผิดชอบต่อเหตุการณ์ทางไซเบอร์ สิทธิ์ในการส่งออกข้อมูล และวิธีการประมวลผลข้อมูลหลังจากการทำธุรกรรมเสร็จสิ้นระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และซัพพลายเออร์ของพวกเขา

สภาพการณ์ปัจจุบันบ่งชี้ว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านการสนับสนุนทางเทคนิคมีอยู่แล้ว และการกำกับดูแลข้อมูลในห่วงโซ่อุปทานพบว่ามีช่องว่างด้านข้อมูล

บริษัทระบบป้องกันประเทศในจังหวัดคยองนัมได้เสนอต้นทุนการพัฒนา การจัดหาเงินทุน การปรับราคาต่อหน่วย และกองทุนเพื่อการเติบโตร่วมกัน ส่งผลให้กำไรจากการดำเนินงานของบริษัทพันธมิตรทั้ง 23 แห่งเพิ่มขึ้น 26% ตั้งแต่ปี 2022 ถึง 2024 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าไม่มีการสนับสนุนซึ่งกันและกันหรือผลกระทบจากปริมาณการผลิตเลย

อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างระหว่างอัตราการเติบโตของกำไรจากการดำเนินงานของบริษัทในระบบที่ 445% กับอัตราการเติบโต 26% ของบริษัทพันธมิตร เป็นหลักฐานโดยตรงที่แสดงให้เห็นว่าความเร็วในการกระจายผลการดำเนินงานนั้นแตกต่างกัน การมีอยู่ของระบบสนับสนุนไม่ได้พิสูจน์ว่าการกระจายมูลค่าจะเกิดขึ้นควบคู่กันไป

แม้ว่านวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะในอุตสาหกรรมการต่อเรือจะผลักดันให้เกิดการเชื่อมต่อข้อมูลภายในปี 2027 แต่จำนวนบริษัทที่เชื่อมต่อ ประสิทธิภาพการผลิตของซัพพลายเออร์ และอัตราการใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ยังไม่ได้รับการเปิดเผย ในทำนองเดียวกัน อัตราการแพร่กระจายของ AX โดยผู้รับเหมาหลักในห่วงโซ่อุปทานเครื่องจักรและอากาศยานก็ยังไม่ได้รับการตรวจสอบแยกต่างหาก

ระดับการแพร่กระจายในปัจจุบันได้รับการประเมินว่าได้รับการยืนยันแล้วในแง่ของปริมาณและการสนับสนุนบางส่วน ในขณะที่การแพร่กระจายร่วมกันของผลกำไรและความสามารถของ AI ยังไม่ได้รับการยืนยัน

ชางวอนเป็นที่ตั้งของบริษัทด้านการป้องกันประเทศ พลังงานนิวเคลียร์ และเครื่องจักรขนาดใหญ่จำนวนมาก รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสาธิตปัญญาประดิษฐ์ จีโอเจเป็นที่ตั้งของการลงทุนในโครงการโรงงานอัจฉริยะขนาดใหญ่ ในขณะที่ซาชอนเป็นที่ตั้งของ KAI และฐานการผลิตด้านอวกาศ

บริษัทผู้รับจ้างภายนอกในการแปรรูป อุปกรณ์ บล็อก และชิ้นส่วน ตั้งอยู่ในเมืองกิมแฮ ฮามัน ยางซาน ทงยอง และโกซอง ยิ่งบริษัทอยู่ห่างจากสถานที่ก่อสร้างของผู้รับเหมาหลักมากเท่าใด ต้นทุนในการเข้าถึงอุปกรณ์ส่วนกลาง บุคลากร AI และการสนับสนุนในสถานที่ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

แม้ว่าจะมีการยืนยันจำนวนเงินลงทุน AX จากบริษัทขนาดใหญ่ในเมืองชางวอน จีโอเจ และซาชอนแล้ว แต่ก็ยังไม่มีหลักฐานเปรียบเทียบขั้นตอนโรงงานอัจฉริยะและอัตราการประยุกต์ใช้ AI ของบริษัทพันธมิตรในเมืองและเขตโดยรอบบนแผนที่เดียวกัน

ปัจจุบัน ช่องว่างเชิงพื้นที่ถูกกำหนดขึ้นระหว่างโครงสร้างพื้นฐาน AX ของเมืองผู้รับเหมาหลักกับความสามารถในการดำเนินการจริงของพื้นที่จัดจำหน่ายของซัพพลายเออร์

ยอดคำสั่งซื้อคงค้างในภาคส่วนการป้องกันประเทศ การต่อเรือ และอวกาศ จะถูกแปลงเป็นปริมาณการผลิตสำหรับปี 2026–2028 ผู้รับเหมาหลักได้เข้าสู่ขั้นตอนการขยายการเชื่อมต่อข้อมูลกับบริษัทคู่ค้าเพื่อจัดการเวลาการส่งมอบ คุณภาพ และต้นทุนแบบเรียลไทม์

ในช่วงเวลาเดียวกันนี้ จะมีการส่งเสริมนวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI), ลานอัจฉริยะ (Smart Yard), นิคมอุตสาหกรรมสาธิต AX และการผลิตอัจฉริยะในห่วงโซ่อุปทานของจังหวัดคยองนัม นอกจากนี้ การเชื่อมต่อระหว่างระบบของผู้รับเหมาหลักและระบบของผู้รับเหมาช่วงจะถูกกำหนดให้เป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยในช่วงเวลานี้ด้วย

หากมาตรฐานการจัดซื้อและการจัดการการผลิตด้วย AI ของผู้รับเหมาหลักมีความก้าวหน้ามากขึ้น ในขณะที่บริษัทคู่ค้ายังคงอยู่ในระดับโรงงานอัจฉริยะขั้นพื้นฐาน ต้นทุนการเข้าสู่ตลาดก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ต้นทุนในการเปลี่ยนแปลงอุปกรณ์ ข้อมูล และระบบรักษาความปลอดภัยพร้อมกันนั้นจะต่ำกว่าเมื่อมีการกำหนดมาตรฐานห่วงโซ่อุปทานแล้ว มากกว่าที่จะเกิดขึ้นหลังจากที่การทำธุรกรรมเสร็จสิ้นไปแล้ว

ช่วงเวลาระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ถูกกำหนดให้เป็นช่วงเวลาที่ช่องว่าง AX ระหว่างผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงอาจแคบลงหรือกลายเป็นเกณฑ์การคัดเลือกซัพพลายเออร์ที่มั่นคงขึ้น

12-1. กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Golden Time ในหน่วยงานปกครองส่วนท้องถิ่นระดับพื้นฐาน ① — เมืองชางวอน

บริษัทผู้ผลิตระบบป้องกันประเทศทั้ง 6 แห่งส่วนใหญ่ตั้งอยู่ในเมืองชางวอน และมีบริษัทอีก 3,216 แห่งตั้งอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมแห่งชาติชางวอน ในขณะที่กำไรของบริษัทผู้ผลิตระบบป้องกันประเทศเพิ่มขึ้น 445% ในช่วงสองปีที่ผ่านมา จำนวนบริษัทคู่ค้าที่เข้าร่วมการสำรวจเพิ่มขึ้นเพียง 26%

ในขณะเดียวกัน โครงการ Physical AI, AX Demonstration Industrial Complex และ DX Support Center ก็กำลังได้รับการส่งเสริมในเมืองชางวอน แม้ว่าผลกำไรของผู้รับเหมาหลักและการลงทุน AX ของภาครัฐจะเพิ่มขึ้นพร้อมกัน แต่สัดส่วนการลงทุน AI ภายในองค์กรของบริษัทพันธมิตรนั้นยังไม่ได้รับการเปิดเผย

หากผลกำไรจากการดำเนินงานของบริษัทคู่ค้าและการพัฒนาโรงงานอัจฉริยะไม่สอดคล้องกันภายในสองถึงสามปี สินทรัพย์ของ AX จะยังคงกระจุกตัวอยู่ในบริษัทระบบต่อไป แม้หลังจากการเฟื่องฟูของการส่งออกด้านการป้องกันประเทศและเครื่องจักรก็ตาม

ชางวอนได้รับการประเมินว่ามีอัตราส่วนการลงทุน AX สูง + ช่องว่างการกระจายมูลค่าสูง

12-2. กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ช่วงเวลาทองในหน่วยงานปกครองส่วนท้องถิ่นระดับพื้นฐาน ② — จีโอเจ ทงยอง และโกซอง

อู่ต่อเรือขนาดใหญ่ในเกาะจีโอเจกำลังขยายอู่ต่อเรืออัจฉริยะและศูนย์การผลิตดิจิทัล ซัพพลายเออร์ชิ้นส่วน อุปกรณ์ และกระบวนการผลิตตั้งอยู่ในเมืองทงยองและโกซอง และโครงการนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะสำหรับอู่ต่อเรือขนาดเล็กและขนาดกลางจะดำเนินต่อไปจนถึงปี 2027

ไม่ได้มีการเปิดเผยว่าข้อมูลการวางแผนการผลิต บล็อก และคุณภาพจากโรงงานขนาดใหญ่มีการเชื่อมต่อแบบสองทิศทางกับข้อมูล MES และข้อมูลอุปกรณ์จากพันธมิตรภายนอกมากน้อยเพียงใด การเชื่อมต่อที่ผู้รับเหมาหลักตรวจสอบกระบวนการของพันธมิตรนั้นเป็นขั้นตอนที่แตกต่างจากการเชื่อมต่อที่พันธมิตรปรับปรุงกระบวนการของตนเองโดยใช้ความต้องการและการเปลี่ยนแปลงการออกแบบของผู้รับเหมาหลัก

หากการเชื่อมต่อถูกกำหนดในลักษณะทิศทางเดียว โรงงานขนาดใหญ่ของ Geoje จะกลายเป็นโรงงานอัจฉริยะ และโครงสร้างจะยังคงอยู่ โดยที่ผู้รับเหมาช่วง Tongyeong และ Goseong จะรับผิดชอบเฉพาะค่าใช้จ่ายในการตอบสนองความต้องการข้อมูลของผู้รับเหมาหลักเท่านั้น

เมืองจีโอเจ ทงยอง และโกซองมุ่งมั่นที่จะแก้ไข ช่องว่าง ข้อมูลความก้าวหน้าของระบบโรงงานอัจฉริยะและการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างซัพพลายเออร์

ความเสี่ยงประการแรกคือการถูกคัดออกจากห่วงโซ่อุปทาน ซัพพลายเออร์ที่ไม่สามารถให้ข้อมูลคุณภาพ การส่งมอบ การปล่อยคาร์บอน และความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ จะพบว่าเป็นการยากที่จะผ่านเกณฑ์มาตรฐานการจัดซื้อจัดจ้างดิจิทัลของผู้รับเหมาหลัก แม้ว่าจะมีศักยภาพทางเทคนิคก็ตาม

ความเสี่ยงประการที่สองคือผลกระทบสะสมของช่องว่างการลงทุนบริษัทขนาดใหญ่จะนำกำไรที่ได้จาก AI ไปลงทุนในระบบอัตโนมัติอีกครั้ง ในขณะที่บริษัทคู่ค้ายังคงมุ่งเน้นไปที่การบำรุงรักษาระบบพื้นฐานเนื่องจากมีอัตรากำไรต่ำ ความแตกต่างในการลงทุนซ้ำที่เกิดขึ้นในแต่ละปีจะสะสมจนเกิดเป็นช่องว่างด้านผลิตภาพ

ความเสี่ยงประการที่สาม คือ การพึ่งพาข้อมูลหากข้อมูลการผลิตของซัพพลายเออร์สะสมอยู่บนแพลตฟอร์มของผู้รับเหมาหลัก และสิทธิ์ในการใช้งานหรือถ่ายโอนข้อมูลนั้นถูกจำกัด จะทำให้การเปลี่ยนซัพพลายเออร์และการพัฒนา AI ที่เป็นอิสระทำได้ยากขึ้น

ความเสี่ยงประการที่สี่ คือ การสูญเสียทักษะหากประสบการณ์ด้านการแปรรูป การเชื่อม และการตรวจสอบของแรงงานฝีมืออาวุโสในบริษัทคู่ค้าไม่ได้รับการแปลงเป็นระบบดิจิทัลก่อนที่พวกเขาจะเกษียณ ทรัพย์สินด้านคุณภาพทั้งหมดของห่วงโซ่อุปทานผู้รับเหมาหลักก็จะหายไป

ความเสี่ยงประการที่ห้าคือการแทนที่ซัพพลายเออร์จากนอกภูมิภาคหากผู้รับเหมาหลักเลือกซัพพลายเออร์จากเขตมหานครโซลหรือต่างประเทศที่มีความสามารถในการตอบสนองทางดิจิทัลสูง ความสัมพันธ์ทางการค้าที่มีอยู่ของจังหวัดคยองนัมจะไม่สามารถรักษาไว้ได้ด้วยการรวมกลุ่มในระดับภูมิภาคเพียงอย่างเดียว

ในปัจจุบันข้อสรุปที่ว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นไม่สามารถย้อนกลับได้ คือ การที่มาตรฐาน AX ของผู้รับเหมาหลักต้องได้รับการวางรากฐานอย่างมั่นคงก่อน โดยปราศจากการมีส่วนร่วมของผู้รับเหมาช่วง มากกว่าการที่ผู้รับเหมาช่วงจะนำ AI มาใช้ในภายหลัง

ห่วงโซ่อุปทานของจังหวัดคยองนัมครอบคลุมทั้งคำสั่งซื้อคงค้างของบริษัทขนาดใหญ่ กระบวนการผลิตจริงของบริษัทคู่ค้า โครงการ AI ด้านการผลิตระดับชาติ การสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะ และโครงการริเริ่มแบบ win-win เฉพาะอุตสาหกรรมไปพร้อมๆ กัน นี่ไม่ใช่เพียงแค่ขั้นตอนการวางระบบโดยปราศจากปริมาณการผลิต

ผลลัพธ์ของการเชื่อมโยงห่วงโซ่อุปทานไม่ได้ถูกกำหนดโดยความสามารถในการมองเห็นการส่งมอบของผู้รับเหมาหลักเพียงอย่างเดียว จะถือว่าเป็น AX ร่วมก็ต่อเมื่อประสิทธิภาพการผลิต กำไรจากการดำเนินงาน อัตราข้อบกพร่อง การใช้ข้อมูลภายใน และการกระจายตัวของพันธมิตรทางธุรกิจของซัพพลายเออร์เปลี่ยนแปลงไปพร้อมกัน

เมื่อการเปลี่ยนแปลงนี้ได้รับการยืนยันแล้ว โมเดล AI ของบริษัทขนาดใหญ่จะผสานรวมกับข้อมูลภาคสนามของบริษัทคู่ค้าเพื่อปรับปรุงเวลาในการส่งมอบ คุณภาพ และต้นทุนตลอดทั้งห่วงโซ่อุปทาน หากไม่ได้รับการยืนยัน ปริมาณข้อมูลที่เชื่อมต่อจะเพิ่มขึ้น แต่ช่องว่างด้านผลิตภาพและผลกำไรระหว่างบริษัทต่างๆ ก็จะกว้างขึ้นเช่นกัน

กำไรที่สามารถทำได้ในปัจจุบัน ไม่ได้ ถูกกำหนดโดยการแสดงภาพรวมของห่วงโซ่อุปทานเพียงอย่างเดียว แต่ถูกกำหนดโดยสินทรัพย์ด้านผลิตภาพร่วมกันระหว่างผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วง

รันไทม์ AX ห่วงโซ่อุปทานของ Gyeongnam

คำสั่งซื้อหลัก → การออกแบบและการวางแผนการผลิต → ปริมาณงานของผู้รับเหมาช่วง → วัสดุและกระบวนการ → คุณภาพและการส่งมอบ → การประกอบโดยผู้รับเหมาหลัก → การส่งออกและการส่งมอบ → การแบ่งปันผลกำไร → การลงทุนซ้ำของผู้รับเหมาช่วง → Next AX

ห่วงโซ่ผลิตภาพร่วม

การบูรณาการข้อมูล → การระบุจุดคอขวด → การปรับปรุงกระบวนการ → การลดต้นทุนและระยะเวลาส่งมอบ → การวัดมูลค่า → การหมุนเวียนราคาต่อหน่วยและกำไร → การลงทุนซ้ำในซัพพลายเออร์ → ความก้าวหน้าของห่วงโซ่อุปทาน

โอกาสในการบูรณาการห่วงโซ่อุปทาน + ความเสี่ยง AX สองระดับ

อันตรายในจังหวัดคยองนัมไม่ได้อยู่ที่ว่าบริษัทขนาดใหญ่อย่าง AX ทำงานช้า

ไม่ได้หมายความว่าไม่มีโครงการสนับสนุนสำหรับบริษัทพันธมิตรเลยเสียทีเดียว

ความเสี่ยงในปัจจุบันคือการที่ยุคการผลิตสองยุคอยู่ร่วมกันในห่วงโซ่อุปทานเดียวกัน เนื่องจากความเร็วในการปรับปรุงประสิทธิภาพ (AX speed) ของผู้รับเหมาหลักนั้นเร็วกว่าความเร็วในการทำกำไร ข้อมูล และความพร้อมของกำลังคนของผู้รับเหมาช่วง

หากการเชื่อมต่อข้อมูลนำไปสู่การหมุนเวียนของผลิตภาพและผลกำไรโดยรวมระหว่างปี 2026 ถึง 2028 จังหวัดคยองนัมจะเปลี่ยนไปเป็นศูนย์กลางการผลิตที่ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดกลายเป็น AX

หากสถานการณ์นี้ไม่ดำเนินต่อไป โครงสร้างจะฝังรากลึกมากขึ้น โดยที่บริษัทขนาดใหญ่จะมุ่งสู่การผลิตแบบอัตโนมัติ ในขณะที่บริษัทคู่ค้ายังคงอยู่ในโรงงานอัจฉริยะขั้นพื้นฐาน ส่งผลให้ต้นทุนด้านการจัดหาข้อมูลและการลงทุนเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ปัจจุบัน Golden Time ถูกกำหนดโดยโอกาสในการบูรณาการห่วงโซ่อุปทาน + ความเสี่ยง AX แบบสองระดับ

1. จำนวนผู้รับเหมาช่วงที่จดทะเบียนแยกตามผู้รับเหมาหลัก
2. การกระจายซัพพลายเออร์ระดับที่ 1, 2 และ 3
3. ยอดขายและการจ้างงานโดยบริษัทคู่ค้า
4. การพึ่งพาการขายโดยผู้รับเหมาหลัก
5. ปริมาณงานของผู้รับเหมาช่วงเมื่อเทียบกับคำสั่งซื้อของผู้รับเหมาหลัก
6. อัตรากำไรจากการดำเนินงานของผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วง
7. ผลผลิตแรงงานจำแนกตามขนาดของบริษัท
8. อัตราการปรับราคาต่อหน่วยอุปทาน
9. อัตราการสะท้อนต้นทุนวัตถุดิบและค่าแรง
10. ส่วนแบ่งของผู้รับเหมาหลักในต้นทุนการติดตั้ง AX
11. อัตราส่วนการสะท้อนราคาต่อหน่วยของค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน AX
12. จำนวนบริษัทที่ใช้กองทุน Shared Growth Fund
13. อัตราการลงทุนด้านอุปกรณ์หลังจากได้รับการสนับสนุนทางการเงิน
14. อัตราการนำโรงงานอัจฉริยะมาใช้ในกลุ่มบริษัทพันธมิตร
15. ระดับพื้นฐาน ระดับกลาง และระดับขั้นสูง
16. อัตราการใช้ประโยชน์จริงของโรงงานอัจฉริยะ
17. อัตราการนำ AI มาใช้ในภาคการผลิต
18. อัตราการใช้งานจริงของโมเดล AI
19. ความหนาแน่นของหุ่นยนต์คู่ค้า
20. อัตราการเชื่อมต่อข้อมูลของสิ่งอำนวยความสะดวกที่เสื่อมสภาพตามอายุ
21. อัตราค่าเชื่อมต่อ MES ของผู้รับเหมาหลัก/ผู้รับเหมาช่วง
22. จำนวนบริษัทที่เชื่อมต่อกับข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์
23. อัตราการใช้ข้อมูลแบบสองทิศทาง
24. อัตราข้อกำหนดสัญญาการเป็นเจ้าของข้อมูล
25. อัตราการถ่ายโอนข้อมูลหลังจากการทำธุรกรรมเสร็จสิ้น
26. ระยะเวลาแจ้งการเปลี่ยนแปลงการออกแบบ
27. อัตราการปฏิบัติตามการส่งมอบ
28. อัตราข้อบกพร่องและการแก้ไขงาน
29. การหยุดทำงานของอุปกรณ์โดยไม่ได้วางแผนไว้ล่วงหน้า
30. ประสิทธิภาพการทำงานก่อนและหลังการนำ AX มาใช้
31. กำไรจากการดำเนินงานก่อนและหลังการนำระบบ AX มาใช้
32. บุคลากรด้าน AI และข้อมูลจากบริษัทพันธมิตร
33. อัตราการรักษาบุคลากรขององค์กรที่ทุ่มเท
34. อัตราการแปลงข้อมูลเทคโนโลยีที่มีทักษะ
35. อัตราการรับรองความปลอดภัยทางไซเบอร์ของห่วงโซ่อุปทาน
36. จำนวนเงินลงทุนซ้ำซ้อนในระบบตามที่ผู้รับเหมาหลักกำหนด
37. อัตราผลตอบแทนจากการลงทุนด้วยตนเองหลังจากได้รับการสนับสนุนจากโรงงานอัจฉริยะ
38. อัตราการรักษาระบบหลังจากสิ้นสุดการสนับสนุน
39. ช่องว่าง AX ระหว่างผู้รับเหมาช่วงกับผู้รับเหมาหลัก
40. Changwon, Geoje, Sacheon, Gimhae, Haman, Tongyeong, Goseong GAP
41. กรณีการยกเลิกการซื้อขายเนื่องจาก AX ไม่ตอบสนอง
42. อัตราการทดแทนซัพพลายเออร์ภายนอก/ต่างประเทศ
43. อัตราผลตอบแทนของพันธมิตรต่อมูลค่าที่ประหยัดได้
44. อัตราความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพการทำงานของผู้รับเหมาหลักและประสิทธิภาพการทำงานของผู้รับเหมาช่วง

ช่องว่างข้อมูล:แม้ว่าจะมีข้อมูลที่เปิดเผยจากผู้รับเหมาหลัก สถิติโรงงานอัจฉริยะของรัฐบาล และโครงการ win-win เฉพาะอุตสาหกรรม แต่ยังไม่มีการยืนยันลำดับการทำงานสาธารณะที่เชื่อมโยงคำสั่งซื้อจากผู้รับเหมาหลัก → ปริมาณของบริษัทคู่ค้า → การลงทุน AX → การเชื่อมต่อข้อมูล → ผลผลิต → การลดต้นทุน → ราคาต่อหน่วย → กำไรจากการดำเนินงาน → การลงทุนซ้ำภายในหน่วยห่วงโซ่อุปทานเดียวกัน

รันไทม์เชน

การชนะคำสั่งซื้อ → การจัดสรรห่วงโซ่อุปทาน → การลงทุน AX → การเชื่อมต่อข้อมูล → ผลลัพธ์ด้านผลิตภาพ → การกระจายมูลค่า → การลงทุนซ้ำของพันธมิตร → การเปลี่ยนแปลงช่องว่าง → คำสั่งซื้อถัดไป

แนวคิดเชิงโครงสร้างของ Gyeongnam Supply Chain AX นั้นมีความโดดเด่น:  การเชื่อมต่อข้อมูลสามารถลดช่องว่างในการผลิตได้ แต่ก็อาจทำให้ช่องว่างในอำนาจการค้าขยายกว้างขึ้นได้เช่นกัน

ความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานจะลดลงเมื่อผู้รับเหมาหลักตรวจสอบสินค้าคงคลัง อุปกรณ์ ข้อบกพร่อง และข้อมูลการส่งมอบของผู้รับเหมาช่วงแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม หากผู้รับเหมาช่วงไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลการคาดการณ์ความต้องการ การเปลี่ยนแปลงการออกแบบ และการวิเคราะห์คุณภาพจากผู้รับเหมาหลักได้ในระดับเดียวกัน การไหลเวียนของข้อมูลก็จะกลายเป็นการเฝ้าระวังทางเดียวแทนที่จะเป็นการทำงานร่วมกันแบบสองทาง

ในโครงสร้างนี้ อัตราการเชื่อมต่อที่สูงขึ้นไม่ได้หมายความว่า AX จะประสบความสำเร็จเสมอไป ในขณะที่ผู้รับเหมาหลักลดต้นทุนสินค้าคงคลังและการจัดส่ง ผู้รับเหมาช่วงต้องแบกรับต้นทุนการติดตั้งระบบ การรักษาความปลอดภัย และการจัดหาข้อมูล และอาจไม่ได้รับผลตอบแทนใดๆ จากการประหยัดต้นทุนเหล่านั้น นี่คือความขัดแย้งที่ทำให้ห่วงโซ่อุปทานที่เชื่อมต่อกันทางเทคนิคกลับไม่สมดุลทางเศรษฐกิจมากขึ้น

ทฤษฎีช่วงเวลาทอง — ช่วงเวลาทองสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตของจังหวัดคยองนัมไม่ใช่ช่วงเวลาของการเชื่อมต่อข้อมูลซัพพลายเออร์เข้ากับแพลตฟอร์มของผู้รับเหมาหลักมากขึ้น แต่เป็นช่วงเวลาระหว่างปี 2026 ถึง 2028 เมื่อการเป็นเจ้าของข้อมูล การเข้าถึงแบบสองทาง การแบ่งปันต้นทุน และการหมุนเวียนของมูลค่าที่ประหยัดได้ถูกกำหนดให้เป็นมาตรฐานของห่วงโซ่อุปทาน เมื่อโครงสร้างนี้เกิดขึ้นแล้ว AX จะขยายความชาญฉลาดของบริษัทขนาดใหญ่ไปยังซัพพลายเออร์ของพวกเขา หากโครงสร้างนี้ไม่เกิดขึ้น โครงสร้างจะฝังแน่นซึ่งบริษัทขนาดใหญ่สามารถตรวจสอบโรงงานของซัพพลายเออร์แบบเรียลไทม์ แต่ซัพพลายเออร์ไม่สามารถพัฒนาให้เป็นบริษัทที่แข็งแกร่งขึ้นได้แม้จะมีข้อมูลของตนเองก็ตาม