如何改進決策過程?
如何改進決策過程?
2005.11.01 | 科技

相信你可能有這樣的經驗,在會議室裡,來自組織裡的各路人馬齊聚一堂,經過冗長的討論,所有的人都還在各說各話,始終無法有個結論,最後的決議,就是下次開會時再做決定。就這樣,每天有開不完的會,討論不完的議題。
這樣的場景在強調由專業經理人負責管理運作的現代企業組織裡非常常見,這些採取團隊運作的組織,不像家族企業,凡事都是老闆說了就算,所有的決定都是在取得共識的情況下產生。這種決議產出的過程,符合現代企業的精神,但是在凡事講求效率的商業競爭中,如何能夠緊抓市場脈動,快速地做出決策,有時候會比做出好的決策更重要。

決策之前要有良好的對話

全球擁有十四萬五千名員工的惠普(HP)公司,在產品生命週期愈來愈短的資訊市場裡,深深體會到決策效率的重要性,因此特別花了兩千萬美元引進一套「動態領導」(Dynamic Leadership)的課程,讓全球一萬兩千名的管理人員都進行相關課程訓練。這套課程運用在協助跨部門、跨領域的決策會議上時,效果最為顯著。
擔任惠普大中華暨東亞區教育訓練協理的隆佳慧指出,惠普的人力資源部門規劃了非常多種教導員工如何做決策的課程,針對不同層級的管理者,給予不同的訓練,但是唯有動態領導課程,最讓同仁獲益良多。
「形成一個決策要包含三個部分:專業知識、判斷和溝通,」隆佳慧進一步分析說,專業知識是最基本也是問題最小的部分,因為員工要知道這個決策會產生多少營收?需要多少行銷費用?對於市場占有率的影響為何?在做跨領域溝通時,知識只是形成對話的工具,而在做出判斷之前,就需要參與者運用系統化的思考來解釋,形成對不同提議的評價,但是要做出決策關鍵則是在「良好的對話」。

討論之中聆聽多數的意見

但什麼是「良好的對話」?如果請教育訓練、管理學的專家來解釋一定會有各種答案,市面上更是不乏相關的參考書籍與教材。儘管可以佐證的理論有無數種,惠普卻採取最直接、最有效的「情境模擬」:首先是將經歷、資歷接近的管理人員齊聚一堂,再跨部門打散,分成四至五組,每組人數不等,依據指定題目,進行四十五分鐘的討論後,各組提出一個企畫提案,再各自上台為自己的提案進行簡報,最後挑選一個提案做為決策的結果。
「討論的過程裡,可以看到每一組人馬都在盡力地sale(推銷)自己的點子,如果被接納就會很高興,無不希望自己的想法被採納,」曾經上過這個課程簡易版的企業公關品牌經理李惠菁說,跨部門討論的時候,會看到各部門不同的思考邏輯。
「這個課程重點不在於決策的結果,而是決策形成的過程,」隆佳慧說討論過程中,會有兩名外部指導員在旁邊不停地紀錄每個人的反應,例如A和B如何為一個觀念僵持不下,C在一旁敷衍了事,而D則是靜坐一旁玩弄手機等。
討論結束後,外部指導員會給予「回饋」,也就是根據記錄提出詢問,例如當A和B爭執時,問B剛剛是不是覺得受到傷害,再反問A剛剛為什麼口吻要這麼尖銳?就連沈默的C和D也會被追問為什麼不參與討論。「當事人被講師詢問的第一個反應都是「啊!我有這樣嗎?」,」隆佳慧指出,「這種像是照鏡子般的提醒,往往讓很多人知道原來自己過去在討論時,都是堅持己見,而沒有真的就事論事,才知道是溝通方法有問題。」

加速決策,要問對的問題

「在群體決策的過程裡,很多時候大家忙著推銷自己,不知不覺就會繞著議題原地打轉,」隆佳慧說,甚至更多的人在參與會議時,可能會因為提議被反駁,就放棄原來的想法,失去繼續討論的勇氣。
「在進行情境模擬前,大家都聽了很多關於決策的理論,但是在講師提醒後,才會真正明白溝通技巧應該如何使用。」隆佳慧自己則是因為負責安排訓練陪同上了數次課程,在講師一次又一次的提醒裡,對於自己在會議裡的發言方式也有極大的轉變。
「以前我很怕衝突,只要會議裡有人爭吵,就會嚇得不敢說話,」隆佳慧說,「但是現在只要有爭執,我反而會開始覺得興奮。」隆佳慧日前受邀參加一個跨部門的會議,當主席為了執行前次會議的決議,而和台下的人開始激辯時,隆佳慧卻開始發問,並且運用動態領導課程裡學到的對話技巧,適時地丟出問題,讓大家重新腦力激盪,會議結果不但推翻前次決議,而且很快地幫助大家找到共識,做出可以滿足多數人的決策,「靠問對的問題,進行良好的對話,就能縮短決策的過程。」
「很多主管分享在工作裡運用溝通技巧的實戰經驗,除了可以讓組織變得更有效率外,也帶給自己更多的成就感,」隆佳慧說,這樣也可以幫助每一個惠普員工,讓他們覺得自己在工作上更有價值。

隆佳慧 1967年生,台大國際貿易系畢業。1989年進惠普,擔任過HP Taiwan徵信收款暨進出口部經理、大中華暨東南亞教育訓練協理,目前擔任HP北亞教育訓練協理。長期駐守中國大陸,負責兩岸三地、東南亞各國等跨國人才教育訓練。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

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。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「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。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

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。

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