115年台大醫院,推動變革的新工具(一)
115年台大醫院,推動變革的新工具(一)
2013.03.11 |

有著115年的悠長歷史,台大醫院正以平衡計分卡做為變革的平台,打造一個高績效的非營利組織。**平衡計分卡能清楚勾勒出組織願景、釐清策略,並把策略落實為具體的目標,讓全體成員都朝集中一致的方向,全力前進。

**大約在1999~2002年間,隨著醫療體系不斷進步,相關領域的競爭日益激烈。相形之下,聲譽卓著的台大醫院,反而因為組織複雜龐大,在溝通協調及作業效率上,都有很大的改善空間,拖慢了變革的步伐。

為了提升全院競爭力,台大醫院前院長李源德教授決定展開革新,期望藉由提升醫院的經營品質和成效,為已有上百年歷史的老醫院,注入新的生命能量。

工欲善其事,必先利其器。李源德推動變革的工具之一,便是自1990年代起在管理學界蔚為風潮的策略管理工具——平衡計分卡(BSC,Balanced Scorecard)。

「那時候,真的花了很多心力去說服大家接受這個想法,」時任副院長,現為台大醫院院長陳明豐教授坦言。不過,在陳明豐的努力與堅持之下,台大醫院成功導入平衡計分卡制度,順利推展至行政及醫療單位,讓以教學研究、濟世救人的醫療院所,有了新的策略思維。

步驟1:行政單位試行,扣下變革扳機
推行組織變革之初,台大醫院首度選派一批人員,前去台大EMBA進修,學習管理的相關知識與技能,陳明豐便是其中一員,並在完成進修後,接受李源德指派,擔任「平衡計分卡專案」的負責人。

初期,陳明豐成立一個核心小組,以企畫室成員為主力,並納入各行政部門主要幹部(約18位同仁)。組員們以讀書會的方式,逐步了解平衡計分卡的整套邏輯,並預先考量醫院未來的整體執行走向。

2002年起,行政單位率先導入平衡計分卡;其後歷經不斷地實驗與修正,到了2005年,這項管理工具正式擴及所有單位。

步驟2:策略成長營,規畫策略地圖
《平衡計分卡》(The Balanced Scorecard)一書作者羅伯.柯普朗(Robert S. Kaplan)曾提到,平衡計分卡是一套「化策略為行動」的管理工具,因此組織必須先有策略,才能發揮它「化為行動」的功能。

台大醫院也遵循這樣的軌跡,於1999年前後,在當時院長的領導下,慢慢地釐清整個醫院的願景、使命、策略和價值觀等方向。

時至今日,台大醫院每年9月都會召開院層級的「策略成長營」,將全體一級幹部(約60位)分為4~5個小組,約花上一個全天的時間,針對醫院的未來發展,共同研擬下年度的願景、策略和策略目標。

經過一番激辯、討論後,每個小組都必須上台總結該組的意見,並轉交企畫室整理、潤飾為「策略地圖」(Strategy Map),呈現出下年度的願景與策略。

策略地圖是透過財務、顧客、內部流程、學習與成長這4個構面,來呈現組織各個策略目標之間的因果關係,以及完成目標的路徑。一般企業的策略地圖,為了追求獲利成長,多半以「財務構面」的諸多目標做為最終依歸,其他構面則扮演達成目標所需的手段與方法。

然而,「台大醫院並無法以『利潤最大化』『成本最小化』的思維來管理,」陳明豐強調,台大醫院是非營利組織,也是公家醫療單位,擔負著國內醫療教育、醫學研究、維持社會秩序等重責大任****。因此,台大醫院的策略地圖,是以內外部顧客的滿意度,以及社會責任的建全(顧客構面),為最高發展方向,並由相關內部流程及學習成長構面從旁協助配合。

至於財務構面,陳明豐認為,「不需要像營利組織一般視「賺錢」為主要任務,一切以夠用、穩建為原則即可。」

資料來源《經理人月刊No.69》

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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