[Meet創業之星] 工業4.0不只是口號!MOSi 讓工廠傳統管理邁向智慧製造
[Meet創業之星] 工業4.0不只是口號!MOSi 讓工廠傳統管理邁向智慧製造
2016.08.22 | 科技

在面對工業4.0科技變革的浪潮之下,該如何因應轉型而不被淘汰?這個台灣傳統工廠目前面臨的挑戰,也帶來了新創者的機會。

在物聯網的熱潮下,工業4.0一直是個熱門領域,美國、歐洲、中國乃至台灣,各國相繼發展出對應的策略,強調虛實整合、將製造技術、IT技術結合網際網路為核心理念的工業進化論。在台灣,這個話題也引發多方討論,蔡英文新政府喊出亞洲矽谷政策,大力推動工業4.0,而兩岸當紅創業導師程天縱則提出「台灣不需要工業4.0」,皆引起產業熱議。

有到過台灣傳統製造工廠的人或許都有相同印象,在生產機台前或是定點的生產管制站,會有一大塊板子,上面貼了各式各樣表格、填滿密密麻麻的生產數據,管理者便從這些現場生產資訊去做製成管控,進而可能衍生出忙碌的作業員為了交差而無法精確記錄的生產資訊、管理者為了美化報告而造假數據,最後業主根本無法從報告中做出對企業有益的決策。

近年來台灣製造業在國際上不斷被各國取代,如何善用過往累積的實力,跟上德國、美國與日本等製造大國前進的腳步?

2008年剛從加拿大畢業回到台灣的創辦人葉懿賢,回到家裡負責幫傳統製造業開發硬體設備時,在走訪工廠拜訪客戶時便是見到這般景象,當時工廠端常向他提出這些生產資訊是否能更有效率地由電腦自動蒐集。

2011年,葉懿賢創業成立 MOSi,讓工業4.0不只是口號,而是走進製造現場,並導入國際標準製程規範,希望除了能有效蒐集生產資訊以外,更能將製造機台的生產資訊與工廠營運數據整合,減少現場作業員的工作負擔,讓傳統工業提高生產效益並跟上國際製造業變革的腳步!

圖說明
(圖說:傳統工廠生產現場報表照片,照片由 MOSi Technologies 提供)

「當政府與指標企業大聲疾呼大數據、物連網、工業4.0等口號,台灣多數的製造工廠卻仍停留在用紙筆記錄現場生產資訊,原因來自導入數位化的過程不夠友善,因此工廠不想耗費成本導入新系統。」共同創辦人葉韋賢指出。

然而,創業初期卻不如想像中順利,儘管葉懿賢擁有資訊整合技術背景,仍缺乏開發關鍵性技術系統的能力,因此在2014年底,陸續加入葉韋賢與林家逸兩位共同創辦人,葉韋賢擁有神經科學碩士學位,主要負責資料分析,來自台大資管系的林家逸負責系統開發,葉懿賢則是善用過去走訪工廠的實地經驗,負責工廠現場端的整合。

走進工廠,落實智慧製造

從2015年開始 MOSi 正式展開研發,立志開發一套簡單、好用、易導入的系統,讓幾乎沒有IT能力的企業都能藉由IT工具來彌補、增強管理力,跟上接下來這個世代需要的供應鏈管理能力。

圖說明
(圖說:從左至右分別為共同創辦人林家逸、創辦人葉懿賢、共同創辦人葉韋賢,攝影:侯俊偉)

MOSi Technologies 提供符合國際規範的IT技術方案,透過自動資料蒐集、資訊整合、即時數據分析等三大功能,讓傳統製造工廠能更有智慧地整合並即時使用生產資訊,減少過去因為資訊不透明而造成的生產損失。

MOSi 根據現有系統設定的理想客群為員工人數介於50名至300名之間的中小型企業,產業別則是包含塑膠射出成型、金屬加工、運輸工具零組件、傢俱、運動用品、玩具、文具、玻璃製品、飾品、拉鏈與鈕釦等,台灣符合上述條件的市場規模約為2600家企業。

從2016年2月完成系統開發至當年7月截止,共計有七間工廠客戶開始採用 MOSi 系統。面對同樣提供生產資訊整合方案的競爭供應商,MOSi 除了價格更有競爭優勢,多年深耕工廠現場累積的實務經驗,更了解工廠如何開工單、如何有效安排製程,因此相較於將解決方案統一規格化的供應商,能開發更符合客戶需求的功能模組。

結合顧問服務,從生產報表看出商業價值

葉韋賢進一步表示,工廠客戶答應採用 MOSi 系統的關鍵在於價值,由於一般供應商為節省成本,對客戶進行單向溝通,工廠業主無法從中了解導入系統的價值,只會認為又是一比額外開銷,因此 MOSi 相當注重了解客戶需求,比起多販售一套系統,更重視是否能為客戶解決問題提昇效能,因而成為現有工廠客戶選擇他們的關鍵。

例如工廠人員在機台上安裝單板電腦後,自動將資料擷取至 MOSi 系統,同時亦可串接工廠原本的資訊系統進行整合,工廠管理者便能從 MOSi 系統平台監控即時生產資訊,包含機台訊號、人員效能、物流倉儲、資料分析等,透過系統自動產生的報表讓管理者、業主能透過即時真實的生產資訊,發現生產現場的問題進而調整作業摒除成本浪費。

根據 MOSi 提供的調查研究結果顯示,一家企業的營運花費上有60%是隱藏性浪費,預估在導入 MOSi 系統後,能在半年後看到至少20%的效能改善。MOSi 現階段服務的工廠客戶規模,資本額從幾百萬到上億的都囊括,其中一間工廠的生產效能更增加了150%。

未來,MOSi 將積極與國際顧問企業合作,結合工廠生產資訊與資料分析服務,幫助工廠客戶進一步從報表中了解商業價值。期望未來將系統導入更多工廠後,在龐大的生產資訊中能發展出效益最佳的工廠製程模型,讓工廠生產效益最佳化。

【創業快問快答】

創業,教會了你哪些事?

  • 創業賣的不是技術、科技、或工具,是價值,而這個價值從瞭解客人,加上幫他們多想很多步後歸納出來的。
  • 創業要燒太多資源了,做之前務必先多想一下再動手。
  • 別人再怎麼誇大他們的產品與服務都不要跟他們隨風起舞,要堅信己念。如果是對的方向的話總有一天會有懂的人出現拉你一把。

【基本資料】

公司名稱:曜陽整合科技有限公司 MOSi Technologies, LLC
產品名稱:生產效能管理系統
公司成立時間:2011年9月
產品上線時間:2016年2月
團隊人數:3人
官方網站:www.mosi.com.tw


[白話新商業電子專刊] 掌握物聯網基礎入門+進階應用 套書合購價129元!
@@BOOKID:126865@@

往下滑看下一篇文章
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

3.jpg
圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

圖4.jpg
圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

圖5.jpg
圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓