豐田幹掉通用汽車 登上世界第一
豐田幹掉通用汽車 登上世界第一
2005.12.15 | 科技

二○○五年日本的冬天冷得又早又急,儘管大雪紛飛,從愛知縣豐田市到名古屋港口汽車碼頭之間,卻是史無前例地絡繹不絕,每個工人臉上都精神抖擻,一艘艘汽車船滿載豐田(Toyota)汽車,運往世界各地。
今年年底豐田的全球年度總產量,將一舉衝破八百萬輛大關。相較於年產接近九百萬輛,但目前正努力關閉工廠、挽救破產危機的美國通用(GM)汽車,世界第一大車廠的寶座,二○○六就要讓位給豐田。
過去五年來,在全球各地掛著「Toyota」標誌的汽車紛紛大賣,從日本到北美汽車法規最嚴格的加州,或是對汽車最挑剔的西歐各國市場,乃至四季都是酷暑沙漠的中東阿拉伯,台灣也一樣,全球沒有任何其他汽車品牌,能抵擋市占率不斷竄升的豐田。特別是經濟相對落後的地區,例如中南半島開發程度最低的內陸國柬埔寨,公路上舉目望去,只要是四個輪子在跑的汽車,幾乎全都是「Toyota」。
目前整個豐田集團包括Toyota、Lexus、Scion與Hino四個主要品牌,加上併購的Daihatsu,以及最近剛收購一成股權的Subaru兩品牌。除了日本的十二座生產工廠,與其他衛星工廠之外,豐田在全球二十六國家,還有五十二座生產基地,雇用的全球總員工高達二十六萬五千八百人,市場銷售一百七十餘國。龐大的生產帝國扣除Subaru部分不算,光是二○○五年一至九月總產量,就高達六百十一萬輛,全年破八百萬輛不僅毫無問題,一般更預估,這家車廠將在二○○六年達到總產量九百一十萬輛目標,正式超越通用汽車成為全球第一大廠。

獲利能力驚人 只製造符合市場需求的車

自從一九三七年製造出日本第一輛汽車之後,豐田半個多世紀以來持續堅守汽車本業,不僅從未出現過經營虧損,特別近幾年在產能與獲利能力上,都不斷創下新紀錄。龐大的生產力固然是豐田傳奇的重要成就,背後驚人的獲利能力,在目前全球汽車業更是無人能敵,因為光是二○○四年四月到二○○五年三月這個最新的會計年度裡,總營收高達十八兆五千五百十五億日圓,雖然比通用汽車還少了約四百億美元,但高達一兆一千一百一十二億六千萬日圓的淨利,卻是通用的三倍。
羅馬不是一天造成,同樣的,豐田的龐大帝國也不是短期間造成,儘管它在一九九九年之前的十年,總產量幾乎都持平在年產四百五十萬至四百八十萬輛之間,但它從二○○○年以後便一飛沖天。五年來戲劇化的巨幅成長,對於一個已經站在世界頂端的車廠,到底憑什麼能夠讓這麼大一艘遍布全球生產的巨無霸航空母艦,能夠像新企業一樣,每年維持這麼高昂的成長率?
從產品觀點來看,豐田能夠在全球市場所向披靡的關鍵,在於它「不僅市場判斷正確,而且向來只製造符合市場需求的車,而不是最有個性的車,」(Auto Driver)主編陳政義分析,市場判斷正確是豐田的一大特長。更重要的是,豐田以經濟型車款起家,深知市場的主流需求,並不在於做出多麼具有個性的設計,而是「均衡實用」,它將造車成本花在像引擎省油、變速箱耐用等消費者需要而且受用得到的地方,「相較於同為日系的HONDA,或是其他歐系車,花大把經費在強化底盤等看不到的地方,自然受到主流消費者的肯定,」陳政義指出。

豐田式管理 被所有製造業奉為圭臬

豐田最著名的,就是它那套重視標準化流程、看板生產的「豐田式生產與管理」。所謂的「Toyota Way」,在七○年代以後被所有製造業奉為管理典範,各大車廠也相繼模仿。曾任職於豐田、(Jato News)台灣特派員Jackie解釋,美國車廠文化向來重視報表,它們認為今天對、明天對、後天也做對的事情,最後結果就會是正確,所以只要一個短期決策錯誤,立刻會逼使專業經理人下台,長期結果就是難以建立真正的生產一致性。另一方面,以德、法、瑞典為主的歐洲車廠,強勢工會已經決定一半的生產機制,要真正學習豐田式生產,困難度更高。所以「最後肯定自己實力的結果,就是在業務系統出身的前社長張富士夫(Fujio Cho)領導下,大幅以競爭觀點擴張市場,不僅要拿下世界第一,更挑戰二○一○年全球市占率一五%的目標。」
豐田登上世界第一的寶座,最重要的武器就是CCC21(Construction of Cost Competitiveness for the 21st Century)成本控制計畫——這個由渡邊捷昭(Katsuaki Watanabe)社長親自督導的龐大計畫,最大成果就是在過去五年內,在維持品質的前提下,讓一百八十個關鍵零組件成本降低了三○%!這至少幫車廠省下了一百億美元。
除了在生產與獲利上有獨到之處,豐田在企業發展規劃的遠見,也是業界的新典範。近年來最著名的成功案例就是Lexus與Scion這兩個新品牌的操作,還有Hybrid新能源車戰略,都是豐田為了鞏固下一世代汽車業競爭的霸權地位。

不併購車廠 自創Lexus豪華車品牌

許多車廠習慣運用「併購既有品牌」做為市場擴張的基本策略,例如通用汽車集團旗下一共擁有十幾個品牌,或是福特集團旗下近十個品牌,都是傳統車廠慣用的作法。不過當豐田在一九八○年代計畫將產品往上延伸,希望與歐洲那些百年歷史的豪華車品牌相抗衡時,思考的卻不是併購,而是集結集團資源,從內部發動自創品牌的「F1計畫」。
豐田當時總共動員一千四百位工程師與二千三百位技術人員,歷經六年,打造四百五十輛原型試作車以及開發二百項獨創專利,再加上二百萬公里實路試駕之後,在一九八九年於美國正式推出Lexus品牌。十三年後,豐田進一步複製Lexus的成功經驗,以加州為發源地,推出針對年輕新市場的新品牌Scion,旗下每個車款從車型到色彩等設計細節,都針對流行的青少年文化。儘管Scion推出這兩年默默無聞,直到今年市場反應才有所發酵,陳政義分析,「因為Lexus的成功實在太傳奇,現在根本沒人懷疑這個新品牌Scion會做不起來。」

推動油電車 瞄準未來環保車市場

此外,豐田大力推動Hybrid油電混合動力車,看準未來會有廣大市場。自從一九九七年推出第一款Prius混合動力車後,豐田就集中資源研發相關技術,取得極佳的市場與技術優勢。到今年十月為止,豐田的混合動力車銷售已正式超過五十萬輛,雄厚的市場實力,遙遙領先於近年才開始著手相關技術的其他大廠。
接下來,豐田要將混合動力技術應用在輕型貨卡車上,Lexus品牌執行長Takeshi Yoshida明白指出:「Hybrid混合動力毫無疑問將是Lexus未來的方向。」顯然未來的Lexus更將以Hybrid來全面包裝其環保的性能形象。
儘管到目前為止,Hybrid車款相對較高的車價,以及其真正的省油耗能或電池污染的部分,不少質疑它是否真正「環保」的聲音開始出現,不過在真正能解決問題的新能源方案還混沌未明之前,Hybrid的方向看來已成定局,Toyota勢必也將再打下一場漂亮勝仗。

Toyota靠全球生產中心確保品質
Toyota運用科學化的全球標準系統,在日本豐田市成立「全球生產中心」(Global Production Center, GPC),負責建立每個新車款的標準生產流程,並將這套流程以最科學的方式,移轉給全球各地生產管理的專業經理人。 遍布二十六國超過五十個生產工廠,近年產量每年增加高達百萬的Toyota,除了衝產量與降低成本之外,在文化差異極大的全球不同國家,如何維持與日本工廠同樣的生產效率與製造水準,來確保這個龐大世界工廠的品質一致性,對Toyota來說,可真是個史無前例的大考驗。 傳統車廠在技術擴展上,都是以「傳統母廠帶新廠」的方式進行經驗傳承,Toyota過去也是如此,不過從二○○三年七月起,便將這套傳統的流程,轉換為更科學化的全球標準系統,在日本豐田市以四萬兩千平方公尺廠房,成立了「全球生產中心」(Global Production Center, GPC),負責建立每個新車款的標準生產流程,並將這套流程以最科學的方式,移轉給全球各地生產管理的專業經理人。
為了解決技術轉移過程中最容易造成誤解的跨文化差異,更要能維持日式造車文化的精準嚴謹,GPC發展出一套相當特殊的「圖象式」系統。當每款新車準備上市時,都會在GPC建置一個試產生產線,透過這個生產線訂定最有效率的標準流程。GPC的專家們,隨即將這套流程拍成包括慢動作在內的「視覺技術手冊」,不僅用來訓練前來受訓的經理人,這套系統更透過網路連結到各國工廠,隨時可以線上檢測生產過程的突發狀況。目前GPC累積了超過兩千筆各種新車款生產線的圖像資料庫,Toyota更因此發現,不僅因此訓練時間減少一半,技術轉移的水準也更高。目前GPC除了在豐田市的總部之外,也在美國肯基州、歐洲比利時成立分支機構,成為Toyota這個龐大全球工廠背後最重要的母工廠。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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