日本製造業研究開發的現況與數位轉型展望
科技產業資訊室(iKnow) - 謝采燁 發佈於 2025年9月26日
圖、日本製造業研究開發的現況與數位轉型展望
隨著企業數位轉型（DX）意識提升，供應鏈、製造、醫療等領域的解決方案持續推進，主要目標在於解決人力不足、環境問題與數位落差等挑戰，三菱 UFJ 經濟研究與顧問公司（MURC）《研發數位轉型—研究開發中的現狀課題與透過 數位轉型 與先端技術實現業務效率化》（研究開発 數位轉型～研究開発における現状の課題と 數位轉型・先端技 術の活用による業務効率化～）報告特別聚焦於日本製造業的研究開發數位轉型，指出研發雖屬業務的一環但同時為新產品與新服務的源泉及企業競爭力的基礎。日本製造業當前正面臨股東追求短期績效、產業結構轉型與大規模客製化需求，並需因應數位技術普及與開放式創新合作等挑戰，因此，如何透過數位轉型提升研發效率與效能，將成為日本製造業未來競爭優勢的關鍵課題。
日本製造業在研究開發（R&D）領域投入龐大資金，主要集中於汽車與醫藥產業，然而即使投入大量資金研發現場仍存在多重挑戰。首先，知識與數據過度集中於個別研究者，導致技術傳承困難、人力培育緩慢，加上專利調查耗時耗力、設計解析缺乏專業人力與資料共享，均限制效率。試作與評估過程高成本、週期長，常因部門協調不足或資金分配問題導致需要重新加工、修改或重做以及實驗設備日益複雜，知識更集中化，加劇效率不均。更嚴峻的是，研發成果通常需長時間才能商品化，投資回報難以量化，削弱企業經營層信任與持續投入意願。組織縱向壁壘、人材不足與創新落地困難使得研發挑戰不僅限於技術突破，更在於如何優化資源配置、跨部門協作及外部合作，進而將創新成果有效導入社會，轉化為實質價值。
為應對上述問題，報告提出四大建議的解決方向。其一是數據收集與集中管理，透過建立跨部門數據平台，將分散於研究現場的資料與隱性的知識形式化，藉由RPA、IoT感測器、影音紀錄等方式保存與共享，減少屬人化問題並促進跨部門合作。其二是數據活用，透過BI工具與AI進行分析與預測，提升進度管理、投資判斷與決策效率，並發掘潛在商機。其三是利用研究開發支援工具，如CAE與PLM平台，實現設計、解析、生產、銷售全流程的數據共享，並引入專利與文獻分析平台，強化研發趨勢掌握與智財策略。其四是導入先端技術，包括3D列印以縮短試作時間與降低成本、實驗自動化提升重現性與效率、人類增能技術支援技術承繼與技能延展，以及透過元宇宙在虛擬空間進行危險或高成本實驗強化教育訓練。
展望未來，研究開發數位轉型的核心在於數據集中管理與共享，並與製造、供應鏈及市場需求整合，建構跨部門的知識生態系。有望使投資規劃、進度監控、成果評估與人員管理一體化，提升透明度並加速決策。同時，推動研究自動化與人類增能技術，可讓研究人員專注核心工作加速人才培育與技術傳承，並進一步強化投資計畫與成果管理，改善研究管理流程，讓研發部門能更快速地向經營層提供建議，提升決策效率。
雖然研究開發數位轉型 仍處於起步階段，但部分先進企業已透過資料庫整合實驗數據、模擬結果、論文、專利與人力資源，推動效率與流程革新，對尚未導入的企業而言，可先從資料整合等基礎環節展開，再逐步擴展至自動化與新技術應用。日本製造業的研發正值轉型關鍵期，傳統高投入模式已難應對全球競爭而數位轉型與開放創新則提供新解方，唯有將數位轉型視為核心驅動力，並建立跨領域合作與數據整合機制，才能持續維持競爭優勢並為社會創造價值。(1340字)
參考資料：
研究開発 數位轉型～研究開発における現状の課題と數位轉型・先端技術の活用による業務効率化～MUFG，2023/11/6
製造業の研究開発を成功に導くには ～研究開発の現状と今後～NineSigma，2025/6/23
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