30天良率從8%到80%的秘密(五)
30天良率從8%到80%的秘密(五)
2013.05.07 |

Q:去年底宸鴻啟動「翔英計畫」,準備大幅徵才,你們對人才的看法是?
A:所有東西都是人創造出來的,所以當我們要做更大的事業時,就需要人。我對人是儲備的觀念:人要先到位,不是需要才去找。就像釀酒,釀好之後還要放一段時間才會好喝。對組織來說就是文化薰陶,是非常重要的過程。

Q:當你還在摩托羅拉(Motorola)時,董事長江朝瑞就請你來對主管做教育訓練,當時主要是教什麼?

A:Mike(江朝瑞的英文名)希望宸鴻不只是一間本土公司,而是一個全球公司,人才派到哪裡都可以工作,因為最好的設廠點不一定在亞洲,而是在歐美客戶的總部附近。所以他當時最希望我講的題目,就是做全球化生意的心態和管理。

Q:要跟全球品牌客戶做生意,要注意什麼事?
A:**第一,管理文化要對。**我是從品牌客戶端過來的,很清楚品牌客戶對供應商有那些要求。但是,多數本土公司一開始就跟這個要求有落差。誰要去填補落差?我永遠相信,獲利最多的人要伸出第一隻手,接單的人收穫最多,所以一定要主動迎合客戶的流程和文化。

客戶把生產交給你做,就是把他的責任交付在你手上,你的績效好壞會直接影響給你單的這個人──也就是你的恩人!你一定要想:「無論他怎麼殺價,我的薪水也是他給的!」否則,你對他的態度就會不一樣,你就會聽不進去他的要求。

人人都在講供應鏈管理,但真正的祕密是管好「客戶鏈」。代工廠的每一個動作,要麼就是激怒、要麼就是感動客戶;要有客戶鏈,就要感動客戶,先有客戶鏈,才會有供應鏈。

**感動客戶,最基礎的是品質。**客戶產品上印的是自己的品牌,不是「TPK」,accountability(當責)是在客戶身上,我們更要思考如何在他們的品牌之下,把內在做得非常好。

**第二步,對客戶要有同理心。**品牌客戶都有行銷預算,要配合哪些節慶和促銷活動推出產品,都是有計畫的。如果客戶做了廣告,我們卻生產不出來,導致零售店缺貨,消費者就會改買別的品牌,客戶的廣告費用就全部都浪費掉了!

有些代工廠誤了人家的事,卻不自覺,還認為客戶只會一直吵出貨。要先想通上面這些事,才會對客戶有同理心。

**第三是保密,確保客戶的設計決不會流出去。**一般代工廠,只要發現客戶要求的規格做不出來,就會把規格拿到市面上,一一找設備商來試做、修改。但往往等機器改好了,設備商也同步模仿了,然後還會去市面上兜售,號稱是「依照某某品牌規格」做的!

宸鴻成立第二年,就發現「貼合」是一個關鍵設備。我們原本跟日本公司買設備,後來決定直接買下這家公司,成為宸鴻的自動化部門,客戶的創新就絕不會出宸鴻的大門,這也是我們的競爭優勢。

資料來源《經理人月刊No.99》

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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