UiGathering 3月份聚會~「如何在組織中推展使用者經驗設計」紀實
UiGathering 3月份聚會~「如何在組織中推展使用者經驗設計」紀實
2010.04.07 | 技能

UiGathering 3月份聚會在上個週末圓滿落幕了。今年我們對於活動安排做了新的嘗試,希望整年度的活動可以把整個使用者中心設計的流程完整的談過一遍。三月份的活動是這 系列活動的第一場,5,7,9,11月的活動,也希望大家能夠踴躍參加。

這次的聚會達成了幾個里程碑。 1.我們第一次與其他專業協會的合作( 人因工程學會 )。 2.邀請國際專家來台演講(感謝從香港遠道而來的 Daniel Szuc ) 3.學界與業界的對話(北京清華大學饒培倫老師、趨勢科技游欣協理)。 4.人數創新高,總共接近兩百人與會。 5.不到24小時就報名額滿。

以下是當天的演講重點:

饒培倫老師—引言

****

UX人力需求激增 去年中國大陸UX相關人才需求激增七成,主要需求來自互聯網產業。 需求人力包含designer, consultant和researcher。

UX日益重要的趨勢 1.本地企業尋求轉型突破。 2.國際級企業以新興市場為目標,找當地人才。 3.國科會、經濟部、工研院等公部門也開始重視UX。 4.中國印度等新興市場持續基礎建設。

現在產業界對於UX人才的需求與未來趨勢都在UX之上時,這是從來都沒有過的好機會。在這個時空環境下,UX的從業人員更應該努力,讓自己的價值被 展現出來。因為如果做不好,無法持續產生價值,機會並不會持續下去。究竟如何才能做好,饒老師給的建議是「摸著石頭過河」。因為UX人才通常比較年輕,除 了專業之外,還有更多的考驗會產生,所以隨機應變才是UX人才在企業裡的生存之道。

Daniel Szuc—Selling User Experience

****

Daniel Szuc建議大家利用平易近人的語言、對方能夠瞭解的例子,以娛樂性的方式向你工作伙伴宣傳UX的重要性。而不要一開始就搬出一堆理論、術語,因為這樣只 會嚇跑對方。總歸一句話,就是要以UX的概念來推廣UX。

拜Apple近幾年的成功所賜,現在就連大老闆也開始把UX掛在嘴邊。Apple讓大家瞭解設計不應該各部門各行其是,唯有更從設計思考,才能塑造 更好的使用者經驗。不過目前仍有許多企業不重視使用者,甚至連使用者是哪些人都不知道,所以我們才必須在組織內推廣UX。

要在組織內推廣UX,不能夠不知道組織的文化,在不同形態的組織內推廣UX會有著不同的挑戰。舉例來說,工程導向的組織,過分重視過去UI設計的經 驗。設計導向的組織,重視美觀更甚於操作流程。而行銷導向的組織,對「最大聲」的客戶過於傾斜。

在組織內推廣UX時,我們一不小心就會開始防衛、過於自我,接著強迫對方接受那些我們認為他們應當接受的訊息。不過這樣無法將UX的概念成功推廣出 去。只有放低身段、用對方瞭解的方式介紹UX,才有機會讓訊息正確的傳播出去。

推廣UX最重要的不是流程、不是理論,而是建立工程、行銷與設計團隊間的「共通語言」。因為並沒有完美的UCD流程,只有多瞭解其他團隊的立場、重 視的是甚麼,才有可能設計出適合自己組織的流程。

此外,「整體性的思考」非常的重要。以iPod為例,沒有iTunes它不可能會這麼成功。雖然每次新產品推出,都會有人批評怎麼沒有xxx。其 實,這些xxx可能早已在佈局當中。能夠提供這樣好的經驗的Apple Store,Apple當初也是花了很多的心血,建立了商店的prototype,做了usability test等等的研究,最後才讓它面世。甚至銷售策略也是設計的一環,他們有意的讓每張桌上百的產品數變少,以便讓消費者可以完整體驗產品。

在組織內推廣UX,與產品設計相同,都得了解目標對象。誰掌握資源,誰規劃產品,誰能夠影響策略,誰真正的在做客戶服務,這些都得先搞清楚。

UX的概念在組織內是否被接受,可以從以下幾點看出來:

關鍵字: #UI/UX設計
往下滑看下一篇文章
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓