【Meet創業之星】 Femas HR－專為中小企業打造，雲端血統的人資服務|數位時代 BusinessNext

一直以來，台灣都是個創業風氣興盛的地方，新一波的科技趨勢出現，新的創業潮似乎也跟著湧現。不過，不管是農業轉型工業，還是硬體整合軟體，用最少的資源發揮最大的效益，是任何時代創業家共同的課題，因此「能省則省，一人多工」，是許多新創公司的常態。但是另ㄧ方面，麻雀雖小，五臟還是得俱全，尤其是人事、薪資等企業之本，不論是大企業或是小公司，其實都不應該馬虎。

不過，校長也許可以兼職撞鐘，但有些專業要無師自通，也不是一學就會。進入數位時代，雖然比過去把資料都以紙本建檔好管理，相對複雜的人資管理軟體，學習的門檻依舊存在，而且坊間的相關產品，價格往往也不斐，對「什麼都有，就是沒錢」的新創公司來說，也算是筆不小的支出，至於像大企業設置職員管理、使用客製系統、專人服務，當然就更是天方夜譚了。

鋒形科技的，雖然去年才正式開放，兩位創辦人與「雲端」的緣分，卻早就結下。負責業務的李佳鴻表示，他跟另ㄧ位創辦人杜俐芊，過去在學校的時候，就曾幫教授開發過網路郵件程式(webmail)，現在這類形式的電子郵件雖已成主流，在連Gmail都還沒問世、「雲端」二字與科技還沒關係的當時，卻實在是創舉，儘管礙於教授教職在身無法全心投入，最後並未變成Gmail，二人的雲端創業，卻正是在此時埋下了種子。

相較傳統的人資軟體多半是單機應用，一開始就具備雲端血統的鋒形科技，早在2008年時，就開發了雲端架構的產品，也是現在Femas HR的前身，但礙於當時的技術成本昂貴，能夠負擔的只有大企業，所以只能以「私有雲」的形式經營。直到現在雲端時代到來，網路應用的成本顯著降低，使用者對訂閱軟體服務的雲端模式也愈來愈能接受，才下定決心將過去的私有雲產品，轉為現在的Femas HR「公有雲」形式。

然而，從私有雲轉為公有雲，當然也不是只有好處－企業的資安問題如何處理？李佳鴻認為，人資應用所承載的資料，可說是一家公司的命脈，大家當然很敏感，他們在加密等工作上也不敢掉以輕心，但另ㄧ方面，不用花大錢採購專業軟體，就能持續升級，也不用維護、設備，還能享有過去大企業等級的產品服務，加上能依公司成長狀況隨時彈性調整的方案，種種原因，讓使用Femas HR的意願，往往遠大於顧忌。

當然，目標客群由資源豐富的大企業，轉為百廢待舉的新創公司，當然不是解決資安的問題就沒事，從功能介面、訂閱方案，甚至到整體產品服務策略，都需要重新思考，並根據使用者的回應進行調整，不過，至少在基礎上，由兩位雲端老將帶領的Femas HR，可不是一般市場後進者可以隨便比擬的。

團隊 Team 8人

公司服務 Project Femas HR是台灣首個雲端人力資源管理系統，不用一次花費鉅資購買軟體，並能持續升級、不綁約、免維護、免設備，也無隱藏費用

成立時間 Founded Time 2004年公司成立 2012年完成Femas HR架構

主要用戶 user

商業模式 Business Model 每月付費的訂閱模式

網址 **** [

](http://www.femashr.com/)

延伸閱讀 ：連結倫敦/矽谷/北京/上海/台北【2013創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會】

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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。

「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。

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。