將麻油香氣標準化,留住不變的味道(一)
將麻油香氣標準化,留住不變的味道(一)
2013.06.21 |

富味鄉所生產的麻油,擁有台灣80%市占率、外銷至26國,陳文南帶領公司周而復始的創新、研發與改善,時時刻刻思考不同的可能性,為產業踏出一條新路。

有時候大家在閒聊說笑,都嚷著彰化芳苑鄉該改名叫富味鄉。」董事長陳文南笑著說,但這並非誑語,自陳文南從父親陳百川的手上接下製油廠後,他用30年的時間將一粒芝麻磨透,為坐落在這個濱海鄉里的富味鄉,釀出了經年不變的麻油香。

富味鄉所生產的麻油,占全台灣80%的市占率、外銷至26國,從八方雲集到美國頂級超市,都有富味鄉的蹤跡,2009年陳文南還被中國大陸官方邀請,擔任芝麻油制定國家標準的評審團。

2000年營收僅有新台幣兩億規模的富味鄉,到2012年為止,合併營收攀升至將近****25****億,成長超過12****倍,其箇中關鍵在於陳文南的一句話:「富味鄉的成功基因很簡單,就是製程的創新跟持續改善。」
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兩件事相輔相成,為企業找出產品競爭力,確保品質
,對陳文南而言,這並非一蹴可幾的過程,其中幾經波折,他自承,自2003年起導入ERP系統、建立品評師團隊起,數次企業內部轉型,都是富味鄉的陣痛期,但他堅持非做不可,「做不一樣的事,不代表做不到,」陳文南說。

傳統產業大多看重與員工之間的關係,害怕轉變,為什麼陳文南會對品質有異常堅持,每件事情都要建立標準作業程序(SOP,Standard Operation Procedure)?陳文南坦言父親的身教,至今仍深深影響他的管理態度。

他憶起年輕時剛從貿易公司離開,回家繼承家業後便接手原物料採買,有次他買進了一批比市價要低10%的花生,興高采烈地回家,父親陳百川走過來,一句話都沒說,手指在簍子裡翻翻看看,拿起幾顆花生在掌心細瞧,抬頭問:「一斤多少錢?」陳文南說:「9元!」陳百川聽了只回一句:「這些花生不能用。」陳百川進一步說明,這批花生泡過水後炒出來的顏色不好看,品質也不穩定,最後只好認賠丟掉。

「父親沒罵我,但這就是學習的代價,做生意都是這樣的,」一次教訓,學一次乖,家庭教育讓陳文南養成做決策時,即使重視成本、但仍然堅持品質第一的風格。
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將「香氣」標準化,制訂
SOP
****流程
以富味鄉獨有的品評系統為例,2000年以前,富味鄉使用日本進口的檢測機器「聞香鼻」,分析麻油的氣味成分,雖然價格不斐但成效一直不彰,老是遭到客戶投訴反應:「這批油聞起來,就是比較不香。」

「麻油香味無法掌控的原因有很多,製程、品種、產地都有可能,」陳文南最早從泰國、緬甸一帶買進芝麻,但芝麻的顏色、風味深受品種及產地氣候影響,產地歉收時,連貨源都成問題。

有鑑於此,陳文南致力於開發原物料來源,穩定供給並掌握品質,從印度、柬埔寨到衣索比亞,都有他的身影,「最近才剛有蘇丹的貨櫃運進來,」陳文南說,一口氣下單2000噸,就怕生產線停擺。

資料來源《經理人月刊No.101》

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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