愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考
愈是廣泛閱讀的人,愈有可能深陷其中。6種思考盲點,讓你誤以為自己在思考

假設有兩間製造檢驗儀器的公司,兩者市佔率差不多,產品性能和價格也幾乎相同,但是A公司的產品收納在漂亮的盒子裡,包裝設計美觀;B公司的產品則是內部構造(管線和感應器配置等)都暴露在外,質感較粗糙。你覺得5年後,哪家公司的市占率會成長?

乍看之下,因為A公司產品設計得很出色,似乎是比較合理的答案,但正確答案卻是B公司。因為B公司的產品可以看到內部構造,客戶可以按需求自行改造,讓產品使用起來更方便,而B公司也可以記住顧客的改造,運用在下一次的新品開發,形成雙贏局面。

選擇A公司的人,可能是因為你沒有看到問題的本質:企業顧客購買檢驗儀器的理由,其實並不包含設計。而我們在思考時,通常都會被「包裝設計」這種表象所迷惑。

阻礙你看清本質的思考慣性

《本質思考》作者平井孝至指出,很多人不會從本質思考,只進行表面的思考,而且不管任何人,都會有思考慣性,這些思考慣性,會讓你誤以為自己在思考,所以才無法從「本質」思考,想破頭也找不出解答。

而且愈是廣泛閱讀商業書籍、熱衷學習思考術的人,愈有可能深陷以下思考盲點而不自知。

1. 堅持初期假設

有這類思考慣性的典型症狀是:在討論過程中經常使用「可是……」「不過……」「但是……」等詞反駁別人的想法,這表示說話的人封閉在自己建立的假設中。

陷入這個慣性的人,很難跳脫已設定好的假設,讓思考就停留在自己看見的一小部分本質,而看不到整體樣貌。

擁有這種症狀的人,可以在與他人討論時,多吸收別人的論點,拓展、深化自己的思考,如此一來,就更有機會歸納出可以真正解決問題的答案。

###2. 反面結論

這是非常直觀的思考慣性,直接將現象的反面當作答案。比如我們都會覺得累了就需要休息,但卻忽略人會感到疲倦的原因有很多種,可能是對未來失去目標,也可能是真的生病了。

若是單純把現象的反面當作答案,只會掩蓋潛藏在現象背後的本質,這樣無法真正解決問題。

###3. 依賴架構思考

我們在分析問題時,經常會運用理論架構幫助思考。以企業經常使用的SWOT分析來說,把公司的Strength(優勢)、Weakness(弱點)、Opportunity(機會)、Threat(威脅)列出來,對資訊整理來說,的確是非常有效,但對於解決問題,並沒有太大的意義。

在使用制式架構整理資訊的過程,總會讓人誤以為自己已經思考過了,而且因為大量資訊擺在面前,就會覺得自己了解所有狀況,於是便會停止思考。

4. 依常理分類

「那個人氣質好好喔!」「因為她是學音樂的啊!」
「他好喜歡分析東西喔!」「因為他是念理工科的啊!」

上述的對話就是依常理分類的典型例子,大家都會覺得學音樂的人氣質很好,但這其實是刻板印象,氣質好不好跟學音樂與否,其實並沒有什麼相關性。

許多時候,我們把事物進行分類後就以為自己已經思考、了解了,但事實上,分類並沒辦法解答事情,而你只是運用常理在尋找邏輯,而不是真的用大腦在思考。

5. 忘了思考的目的

我們為了解決問題,會先進行資料蒐集、整理,若是在資訊蒐集和整理階段時,不知不覺讓這件事變成目的,而忘了當初蒐集資料的目的。

不只是製作資料時會有這種情況發生,在漫長的討論過程中,也會有忘記對話目的的人,想說的話並沒有傳達得很清楚,講了一堆,卻被問:「你到底想說什麼?」沒有謹記思考、說話的目的,結果就只是運作到手和嘴巴,而非大腦。

6. 喪失主體性

犯這種慣性的人,通常會不自覺地依賴別人的大腦思考。因為沒有徹底的思考,所以他會對自己的主張沒有信心,聽到別人說的話,通常都會表示認同,而沒有站穩自己的立場。下述對話就是一個典型的例子:

A:「我們的工作方式可能要大幅改變。」
B:「說得也是,現在的做法真的不太有效率……」
A:「但我覺得公司高層提出來的政策不太妥當。」
B:「聽你這麼一說,好像真的是這樣耶……」

這樣的對話只是單方面的,雙方並沒有提出新觀點討論,最終淪為一言堂。

日常生活的小練習,培養本質思考的能力

根據平井孝至的經驗,幾乎所有人都有思考慣性,若要找到真正解決問題的答案,就必須先知道自己的思考慣性,再加以修正,進而從事物「本質」思考。

在資訊氾濫、變化快速的現代社會裡,我們常會急於採取行動,但若是你能往後退一步,仔細觀察事物的本質,你會發現更有效率的答案。

平井孝至最後提供大家平常鍛鍊自己本質思考能力的方法,不論何時何地,只要撥一點空檔和思考的意願,就可以自我訓練。

1. 磨練歷史觀

歷史可以拓展思考範圍,你可以從歷史中學習、思考,增加提出新觀點的能力。你也可以參考以下文章:

1.為什麼要學歷史?鍛鍊思辨能力4個步驟,關鍵時刻做出正確決定!
2.宏觀的格局和視野怎麼培養?我推薦的 3 位作家與他們的成名作

2. 從標題聯想內容

每天只要花5分鐘,試著從報紙、雜誌的標題想像內容和結構。推測完再閱讀報導,和自己構思的內容比較一下,如果報導寫得比你想的更深入,就把那個觀點學起來;若是你可以找到比報導更深、更廣的內容,就表示你的思考力已經提升,學會不依賴資訊的思考方式。

3. 與別人分享觀點

你可以向朋友、家人或同事分享你自己思考出的「理論」,可以是對於時事的評論,也可以是你自己的生活觀察,試著和他們討論,聽聽他們的想法,這樣可以讓你的思考從單純的紙上談兵,化為可實際運用的執行對策。

延伸閱讀:

  1. 訓練「獨立思考」最好的方法是寫作,而不只是閱讀
  2. 思考的三個層次,你是哪一個?有意識地跳脫框架,才是「獨立思考」!

本文授權轉載自:經理人

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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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