【新農業革命】天和海洋~建置軟體資料庫,每條魚都有健康身分證
【新農業革命】天和海洋~建置軟體資料庫,每條魚都有健康身分證
2013.02.14 |

生產管理制度化、生產資訊透明化,天和海洋將養魚經驗資訊化管理,拚出全台海鱺產量第一大,且成為全球第一家取得歐盟HACCP認證的水產養殖場。

碧海藍天下,澎湖縣西嶼鄉二崁村的內灣裡,天和海洋的漁工們正頂著豔陽,搭著船筏來回穿梭在各個漁場間,將剛撈上來的魚放入機器自動放血後,馬上移進一旁的保鮮筒冷凍。另一邊漁工們忙著將一粒粒大小如十元硬幣的圓形褐色飼料,以大勺子灑入箱網中,只見上千尾粗壯的海鱺魚爭相競食,在海上濺起的陣陣水花十分壯觀。

「e化管理」,對很多漁民或消費大眾而言,是一個既陌生又新奇的概念,然而大半輩子從事高科技半導體業的天和海洋董事長劉天和,卻大膽導入工業上的管理方式,讓箱網養殖流程標準化,且標榜不用抗生素與荷爾蒙。投入至今九年多下來,拚出全台海鱺產量第一大,且成為全球第一家取得歐盟HACCP認證的水產養殖場。

今年已經62歲的劉天和,24歲那年就創業經營冷凍空調,後來他轉戰至高科技半導體設備業,搭上台灣電子業輝煌的成長列車,躋身科技新貴。然而正當事業如日中天之時,一次的健康檢查卻讓他發現自己罹患了大腸癌,醫生建議他改變飲食,吃一些軟質肉類。

因為想吃健康無毒的魚,但市面上實在很難找到,於是他乾脆自己蓋漁場,「天底下,大概只有我是為了吃魚而去蓋漁場,起初連在地居民都笑我是傻子,」劉天和一邊幫忙餵魚一邊笑著說。

顛覆養殖漁業思維

劉天和觀察到,澎湖其實擁有相當優良的養殖條件,是全台唯一不受工業污染的海域,不僅水質清澈,且寒、暖流在此交會,營養源豐富,相當適合近海養殖,但長期下來卻沒有業者發展出專業的養殖方法。

由於過去科技業的經驗,劉天和決定先從生產流程下手,改變過去魚苗、養殖到加工的分段處理模式,以一條龍的整合經營模式,從海鱺的最幼小魚苗繁殖到中魚、成魚,進工廠加工,再到終端消費者手上,全都自行處理。他說這樣的好處是,能夠從魚苗源頭掌控品質與數量,或是根據其健康狀況篩選出最好的魚種,繼續養成成魚。

但麻煩在於,他的海上漁場經營面積廣大,共計有24公頃,且依網具規格及規模不同,還分成14區,共322口箱網,每一口有1500尾至3000尾不等的魚。如何有效管理,達成每一區都能完成標準化流程顯得格外重要,而資訊工具就成了重要的推動關鍵。

「找了很多軟體業者,但大家都不清楚養魚的流程,找不到好的解決方案,最後只好自己來。」劉天和特別成立了資訊部門,針對育苗、養殖監控及後端銷售,開發各自的管理系統。

舉例來說,漁場養殖管理系統和預警管理系統算是作業過程中相當核心的一部分,每一天的養殖工作日誌都要key進去電腦做紀錄,包括篩魚、換網、漁場今日出貨多少、箱網錨錠檢查預警及飼料安全存量預警等都很重要。

劉天和表示,起初要導入這些系統時,「感覺起來好像一次要做很多事,讓當地的工作人員都很不習慣。」也有居民笑他說,簡簡單單靠經驗法則就能把魚養得又肥又大的在地漁民大有人在,他何必把自己搞得這麼複雜又這麼累?

建立生產履歷

但劉天和特別強調,不只前段的魚苗資料管理或中段各種預警管理很重要,要達成有系統的經營,讓業績提升,絕對少不了最後段的銷售管理,例如他們就加強處理客戶資料維護與客戶訂單追蹤。這種「用報表養出來的魚」,徹底顛覆了傳統養殖漁業的思維。

劉天和透過開發完成的MIS管理資訊系統,有效掌控各部門工作進度及效率,並針對失誤與危害提出預警報告,不僅有利於成本風險管理,「在作業上有穩定的SOP流程,讓我更放心把這些魚賣到消費者手上,因為每一個環節我們都很清楚發生過什麼事。」

不只在養殖流程上追求精確,劉天和也同時打造「魚的身分證」,採用生產履歷制度,在成魚出貨前會在尾部綁上一個ID套環,透過魚身上的條碼與序號,消費者上網就可立即得知這條魚的魚苗來源、成長環境、吃了什麼飼料、有沒有生病過等所有統計資料。

主動預防問題

另外,由於一般業者對於水產飼料來源掌控屬於較被動狀態,很多時候魚出了問題,追蹤到最後才發現是進口飼料受到污染。為了避免這樣的狀況,天和與專門的飼料廠配合,由對方為天和研發專門的魚飼料,每一批魚種吃進去什麼飼料,裡頭添加了多少劑量的中藥或是靈芝都有輸入紀錄可查,當然也不容許任何人員造假。

更特別的是,劉天和就連幫魚洗澡,也要記錄下來做成報表,「每隔十幾天我就要幫牠們洗澡,越小隻的要洗得越勤,」他笑說,因為小朋友抵抗力比較不好,很怕牠們生病,像幼魚苗大概三天便得洗一次。

漁工平均三個星期就得至少換新魚網一次,洗澡時把魚從海裡撈到注滿自來水的塑膠帆布中,經過幾分鐘的快速沖洗,靠著自來水的滲透壓,讓這群魚身上的寄生蟲和細菌脫落。一條魚直到出貨前一刻,從小到大至少要洗上百次。

看著眼前這些他口中的「寶貝」,劉天和用堅定的眼神說:「養魚永遠都有做不完的事,經常是才做完一輪,又要開始下一輪。」他把流程中的細節放大,無非是希望藉由將養殖場的生產管理制度化、生產資訊透明化,提升整體產業的品質,並確保在產銷過程中有來源可追蹤,確保消費者健康。

天和海洋董事長劉天和拿著自家養的魚開心地表示,他的魚都有專屬的身分證,不僅有生產來源可追蹤,而且每隔十幾天就要幫魚洗一次澡,確保健康。

魚貨冷凍包裝後,還得經過最後一道手續,通過金屬檢測機,看看是否有魚鉤之類的金屬殘留在體內,才能出貨。

天和海洋營運革命3力:
1.導入MIS資訊管理系統,讓作業流程標準化
2.用生產履歷制度打造每條魚的身分證
3.一條龍經營模式,從魚苗繁殖到中魚、成魚,最後進工廠加工

原文刊於數位時代雜誌2012年8月號

關鍵字: #創新創業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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