人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成
人人都可學!東京女社長的超強時間管理法,想做的事都能完成

「事情都做不完了,哪有時間跟朋友吃飯?」「工作太忙了,根本沒時間準備英文檢定跟證照⋯⋯」這是你心理的OS嗎?總是覺得時間不夠用,所以常常決定「不去做某件事」。

但是,許多的成功人士並非是用「因為沒時間,所以沒辦法去做⋯⋯」的減法思維來衡量時間,相反地,他們秉持的是「這個要做、那個也要做」的信念,是將時間以加法來思考的人。

來自日本東京的臼井由妃(Usui Yuki),原為連一本商管書籍都沒看過的平凡家庭主婦,卻因為丈夫罹癌去世,要一肩扛起經營公司的重擔。但是她不僅讓公司從負債3億日幣變成年收23億日幣的優良企業,還能每年辦60場以上的演講、出版3本以上新書。此外,還以每年一份證書的速度,取得地政士、MBA及多項博士學位。

臼井人生版圖的大躍進,來自於她高超的時間管理能力,她認為「懂得支配時間,就能擁有生活餘裕與金錢」。談到時間管理,她提出了4個提醒:

一、 再忙,也絕不能忽略人際關係

「因為沒時間,就減少與人碰面的次數」堪稱是在進行時間管理時的大忌。臼井強調:追根究柢,機會、時間和金錢都是由人製造而來的,所以任何事都比不上與人交際還來的重要。實際上,無論是經驗或新知,許多事情反而是透過與人交流才能真正學習到箇中道理。

當然,以現實面來說,我們不是整天閒閒沒事做,的確無法一天到晚不停與人約見面吃飯,所以,「對要碰面的人進行評估」變成是件很重要的事,而「優先和可能成為未來貴人的人士見面」或許是你應該考慮的方向。

此外,既然手邊要處理的事情如此繁忙,我們更不該以專家自居,自認凡事都要自己解決。相對地,向他人請益是更有效率的方式,換句話說,就是「與其知十,不如認識十個有所知的人」。

二、 與其受人督促,不如自我監督

你常常有趕不上死線(deadline)的焦慮狀況出現嗎?雖然這類事情的發生,不可能完全防止,但你可以試著採取「由自己訂定時間期限」的方式,大原則就是「在設定期限時,必須由他人規定的截止日往前推算」。

舉例來說,雜誌文章的截稿日通常為每個月的15號,那麼,你可以為自己訂下「要提早3天完成」的期限,並向對方宣告你的規劃。臼井的多年經驗證實,比起其他人規定的截止日期,人們會對於自己所認知的期限比較敏感,所以也比較願意遵守自己所訂的期限。

三、 杜絕優柔寡斷,先做再說

「等我有衝勁時再說」「再等我準備得完善一點…….」這些都是優柔寡斷者的口頭禪。實際上,任何事情拖得越久,反而會變得越難處理。「先做了再說」才是真正講求效率的人的做法。在不得已的情況下,優柔寡斷者會認為自己是在「準備不足的情況下,不得不開始工作」,反之,高效率工作者是採用「就算還沒準備好,也要暫時先起步」的觀點做事。

而在工作大約完成到60%的時候,可以停下來檢視目前進度並適時修正執行計畫。與其追求行動前需要萬事俱備,不如邊進行邊修正,慢慢邁向完美。

四、 小習慣生出大時間

在此,臼井特別提出了兩個時段─早晨與空閒時間。因為早晨是一般工作者特別提不起勁的時段,而空閒時間則是一般人最常浪費掉時間的時候。

早晨

要如何駕馭早晨?不妨謹記「一」字訣原則:

1. 洽商等重要事情,在「一」早進行

人在早晨起床後3~5小時左右,是大腦前額葉的活躍期,此時最適合進行戰略思考或計畫商討等重要工作。

2. 討厭的事,「一」早就把它解決

把非做不可卻又提不起興致處理的事情往後拖延並不會讓自己更輕鬆,只會讓自己想到就痛苦。若一早就把討厭的事解決掉,反而能讓之後的工作做起來更愉快盡興,一整天下來,就不會因為有尚未處理的厭煩事情,而感到沉重壓力及倦怠感。

空閒時間

至於空閒時間該如何規劃?臼井認為,就算突然出現了5分鐘或10分鐘的零碎時間,一般人通常會因為沒有做事前準備,所以當下不知道該做什麼,只好任由時間流逝。對此,她建議事先列出在空閒時間能做的事,制定「空閒時間表」,例如:

5分鐘:

  • 收發電子郵件和電話聯繫
  • 發想宣傳標語或商品名稱
  • 收集報章雜誌的趨勢資訊

10分鐘:

  • 寫感謝狀或問候卡
  • 做體操或伸展運動
  • 練習英語會話或查單字

如此一來,藉由事先思考「幾分鐘能做什麼事?」即便是短暫出現的「空閒時間」,也能做最有效率的運用。

關鍵字: #數位工作術
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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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