全球矚目的世足賽期間，到德國出差，雖然德國代表隊早早就被淘汰，但在四個大城小鎮的旅程中，依舊隨處可見熱情的球迷聚集、透過電視直播觀賽，暫時遺忘生活中的挑戰，寄情於集體投射的精彩與勝利。在巴西被比利時淘汰的同一天（巴西那一場踢得蠻爛的，還有賭盤重壓巴西為本屆冠軍？！），全球矚目的還有美國啟動了課徵340億美金對中國產品的關稅，中國當然不甘示弱祭以報復行動，所幸，這一波的國際經貿賽局發展暫時在週末喘口氣，明天上班後再瞧（喬）。股匯市的震盪難免，但許多風險或許已在過去幾個月的時間裏被某種程度地吸收，未來的貿易戰、金融戰與科技戰方興未艾，仍需密切關注發展，也需及早構思因應策略。
變動的時代裡，柔性與韌性這些觀念已經逐漸被高竿的廠商轉化為組織實力。上周德國行的最後一站，去到慕尼黑都會區東北的Landau小鎮，造訪大量生產電動工具的德國業者。在國際學術圈享有崇隆地位的同事安排了這家公司，目的希望我們見識一家傳統產業如何培植具未來性的競爭力。不負所望，這家公司的實踐內涵，具備策略管理的上乘理論架構，資源基礎觀點（Resource-based
View, RBV），或從RBV演譯出來的能力基礎觀點（Capability-based View）以及知識基礎觀點（Knowledge-based
View）在這家公司的經營管理一點都不抽象。或許是德國人、或許是工程師性格，從流程創新所發展出來的工具，這十年來為該公司締造了大量的獲利空間，主要來自於節省的四成溝通協調成本。
溝通，這個在組織行為中被奉為圭臬、卻也構成艱難挑戰的常識，印證了宋代理學「知易行難」的推論，這年頭，誰不說得一口好理論？問題在於誰能化抽象架構為實戰優勢，就是贏家。週五下午到達總管理處，空空蕩蕩的辦公室裡，放眼所及大概不到十個人，老闆說在他們以能力模組改造流程之前，那個辦公室即便在週五下午依舊是人聲鼎沸，專案經理在幾百個專案的資源需求中協調與周旋。在智慧製造的進程中，這種勞力密集（而且是昂貴的人才密集）依舊是許多知名企業的痛點，大量採用比對Excel表格欄位的方法，雖然低階，卻未過氣。德國工業發展值得台灣企業學習的不是在機台上裝幾個感測器，喊喊大數據或人工智慧，而是採用更科學、或更工程的方法論，完成企業的使命：獲利、永續、責任。
好的理論，造就偉大的組織成就。此行陪同中科管理局赴德國招商，在福斯集團的數據實驗室，被精通人工智慧的主任反問What
is AI?大夥兒面面相覷（心虛）草草應答了幾句，因為大家都心知肚明那些人云亦云的專業術語，可是唬不了打破砂鍋問到底的德國專家，何況人類社會距離人工智慧還有相當一段距離。科學在於探索規律、工程在於運用規律；即便在產業競爭的殘酷淘汰中，經營者依舊需要將科技的性格深深地融入經管流程中，否則僅能流於淺層競爭。尤其值此競爭結構巨變的當下，過往漸進式的發展線型不斷被激進式的突破所顛覆，企業不能再倚賴過去的工程解方，需要導入科學探索與系統工程的雙融策略。無奈，或許長期受制於利潤劣勢，習慣於追求時尚的台灣思維，在理論深度不能往下發展的瓶頸中，逐漸不耐於那些得以實現可持續競爭力的投資，甚至輕蔑理論的實用價值，錯過了真正提振競爭力的選項。
提到科技，除了令人目眩的產品外，流程科技實為台灣企業的強項，在國際客戶不斷提高QCD門檻的採購策略下，練就的一身武藝仍堪稱位居國際領先群。新工業革命給台灣企業最大的挑戰在於如何以新型態的數據擷取、數據架構、數據分析，以更科學化的方法論優化台商的既有優勢。德國以機整電、美國以電整機，從兩大強國的經驗中，台灣以中小企業為主的資源侷限，更值得追求科學方法論中的流程革命，從供應鏈到服務鏈的全週期循環創新，數據是材料，數據分析是工具，流程的起點是顧客需求，流程的終點是企業績效。在數據逐步成為最重要的生產要素時，數據科學（Data
Science）離我們夢寐以求的競爭力其實不遠，端賴主事者如何整合與發揮效益。
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