《獲利世代》沒說完的事 — 新創公司如何更好地規劃商業模式
《獲利世代》沒說完的事 — 新創公司如何更好地規劃商業模式
2015.08.18 | 創業

《獲利世代》(Business Model Generation)這本書自 2010 年問世以來,被翻譯成 30 種以上的語言,被世界各地的新創公司奉為圭臬,許多學校也拿書中所提出的商業模式圖(Business Model Canvas),來當作分析個案的教學工具。透過商業模式圖,我們的確能夠快速得到商業模式的概觀,方便溝通、討論並且持續追蹤、更新

然而十分可惜的是,如果我們只是填完商業模式圖就打算開始創業,很有可能會發現:這個工具似乎沒有幫上什麼忙。

我並不是要說商業模式圖一文不值。使用這個工具,絕對比寫一份沒人會看第二次的商業計畫書實際多了。但是對於新創事業來說,有幾個原因會讓這個工具「搔不到癢處」。為什麼會這樣呢?第一個原因是,許多人在填寫商業模式圖時,犯了一些常見的錯誤。如果能避免這些錯誤,就可以更好地發揮這個工具的威力。

#在使用商業模式圖時,常犯的錯誤有哪些呢?

##1. 沒有清楚理解定義
這是最基本的錯誤。舉例來說,價值主張(Value Proposition)指的是我們提供什麼「價值」,而非我們所提供的產品跟服務。

##2. 描述不夠明確
填寫時必須要描述的更明確一點,才會比較有意義。在填寫價值主張時,如果我們寫「提供卓越的購買體驗」,到底是怎樣的體驗?體驗可不可以再明確細分成幾個元素?填寫目標客層(Customer Segmentation)時,可不可以更明確定義客層的人口統計變項(demographics)或是這些客層有什麼特殊行為?填寫成本或收益欄位時,可否大概預估各元素所佔比例,計算方式?

##3. 沒有思考清楚哪些是事實、哪些是假設
在規劃新事業時,在商業模式圖上大多數的元素都是「假設的」、「規劃出來的」,並不是觀察得來的事實。根據錯的假設,很容易就會發展出錯的答案。所以除了要時時更新商業模式圖之外,也必須確認這些假設是否為真,是否通過市場考驗。比如說,我們提的價值主張,目標客層真的認為這個有價值嗎?真的有這個需求嗎?獲利來源中,有沒有哪些其實並不可行、或是計算的基準需要更新?

##4.填完商業模式圖就結束了
填完圖,才正要開始呢!想想同業是怎麼做的?各個元素有沒有其他作法?當發現市場有新的發展趨勢時,商業模式應如何因應?時時拿出來討論、更新,才能發揮它的價值。

#商業模式圖的缺陷
對於一個成熟的公司,我們可以用商業模式圖去分析其優缺;然而對於想要創業的人們,商業模式圖確實有些缺陷,無法幫助我們妥善規劃新事業。

##1. 在商業模式圖中,沒有去定義到底要解決什麼問題。

比較相關的欄位是價值主張,然而這仍然是兩件事情:價值主張是我們提出的解決方案,不是我們要解決的問題。相信大家都認同,正確地定義問題是非常重要的。

舉例來說,在某次腦力激盪時,我們想提出一個解決方案,來解決「高中生只憑分數高低填寫志願,對科系與生涯發展毫無概念」的問題。然而經過討論後,可能會發現這其實是「現象」而非問題,背後的問題可能是相關資訊不足,或者是家長的觀念不正確…等等,這有很多的討論空間。然而如果沒有把要解決的問題清楚定義出來,我們怎麼確定要提供哪些產品或服務?又如何發展商業模式?

##2. 價值主張跟產品是不一樣的東西,很容易被誤解。
前段有提到這是許多人會犯的錯誤,然而這也是商業模式圖設計不佳之處,**因為沒有欄位是用來描述我們所提供的產品或服務。當我們想提供某種價值主張,要提供哪些產品或服務,才能傳達這些價值?**這是必須好好思考的問題。如果只談價值主張而不談產品或服務,會變得過於空泛,就像有一個目標但沒有說明怎麼達成。同樣的價值主張,也有可能因為我們提供了不同的產品或服務,而更為吸引人,並因此邁向成功。

Airbnb 有很明確的價值主張:向超過 190 個國家的當地人租住獨一無二的家。Couchsurfing 的價值主張可能相差無幾,但產品/服務完全不同

##3. 沒有關於競爭環境的描述或分析。

如果完全沒有考慮競業,會發生什麼事?我們很可能寫出一個沒有優勢、沒有差異的商業模式。

如果完全跟別人一樣,要拿什麼去競爭?為什麼消費者要選擇我們?而我們建立的競爭障礙又是什麼,怎麼保護我們辛苦打下的江山?《獲利世代》書中其實也提到,我們可以搭配其他工具來分析競業,但這樣也顯示了商業模式圖有其不足之處,以及競爭分析的重要性。

##新創公司如何規劃商業模式?
《獲利世代》作者可能也發現商業模式圖不足之處,所以最近出了一本新書 《價值主張》Value Proposition Design;書中提供了一個工具,針對價值主張跟目標客層兩個區塊,再深入區分成幾個元素進行探討。使用商業模式圖,搭配書中所提出的價值主張圖(Value Proposition Canvas)後,可以更清楚地定義產品與服務,以及試圖解決的問題。可以到他們的官網看更多的介紹。

此外,《Running Lean》的作者 Ash Maurya 為了提供新創事業一個更好用的工具,他把商業模式圖的幾個元素替換掉,發明了 Lean Canvas 這個工具,試圖解決上段所提的幾個缺陷。Lean Canvas 長這樣:

Lean Canvas by Ash Maurya, CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported license.

其中新加入的元素分別是:

  • 問題(Problem):要解決什麼問題?
  • 解決方案(Solution):提供什麼解決方案?這個解決方案有什麼特色?
  • 關鍵指標(Key Metrics):依照公司的發展目標,定義出重要的衡量指標。
  • 競爭優勢、進入障礙(Unfair Advantage):是什麼讓競爭者很難複製?雖然剛開始創業時還無法建立這個部分,但是隨著事業漸漸發展,這一塊的重要性將與日俱增。

以上,並不是說哪個工具一定是最好的,如果能更了解各工具的優缺點及適用情境,才能發揮最大效益。希望上面粗淺介紹的 Value Proposition Canvas 和 Lean Canvas 兩個工具,能對大家在規劃新創事業時有所幫助。

參考資料:
Ash Maurya: Why Lean Canvas vs Business Model Canvas?

Photo Credit: kevineriley, CC-BY-SA 3.0

原文出處:Alpha Camp

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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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