「有料的餐廳不怕巷子深」
「有料的餐廳不怕巷子深」
2006.11.15 | 科技

平時穿著一身輕便的襯衫與牛仔褲,東捷科技總經理李炳寰儼然就是一副研發人員的模樣,除了在法說會上不得不露臉外,行事低調,卻願意和《數位時代雙週》讀者與分享產業趨勢及對公司未來的看法。以下是專訪內容:

Q: 東捷是面板設備廠商的龍頭,主要的優勢在哪?
A: 我們很小啦!我重視的是東捷底子好不好,有好底子不怕別人來競爭,就好像「有料的餐廳不怕巷子深」的道理。我不賺easy money,我們一定要試著去做核心技術,Array製程裡,日本人笑我們台灣人做不出來,半導體廠、面板廠不敢用台灣設備廠的器材。可是如果不堅持,別人認為你不行,你就不做,那就不會有今天的東捷了。慢慢來,什麼事都要循序漸進,我的理念就是「天助自助者」。台灣的設備廠如果沒有自有技術,什麼都免談,不要說別人看不起你,連同業都會瞧不起。
所以對東捷來說,早期研發Module組裝檢測設備、自動化物流設備,近來我們不斷往前段Array設備移動,不管是在Array、Cell、Module、CF製程等四個階段的設備,東捷都已研發出產品可以提供,可以說是台灣TFT-LCD設備廠商中產品最為齊全的。

**明瞭核心技術的價值

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Q: 你認為東捷的核心技術是什麼?
A: 控制軟體設計是我們的靈魂。有些廠商很怕別人參觀廠房,可是對東捷來說,我們不怕你參觀。就算你可以完全複製我們設備外觀的機構設計,甚至內部的零組件都跟我們買的一模一樣,可是沒有靈魂的機器就只是個空殼,根本動不了。
我們可以放心地讓其他業者盡量去抄我們的東西,可是就怕很多人連抄都不會抄。因此,控制才是核心技術,這部份就是東捷的專利。例如當TFT-LCD產業愈往大尺寸移動時,玻璃基板的面積就愈大,這時在設備上的設計與運送就愈困難。為了避免玻璃基板在製程中的磨擦,東捷自行研發充氣式的流程,讓玻璃基板在清洗過程裡可以更滑順並且提高良率。這中間牽涉太多的know-how與軟體設計,持續研發,深耕核心技術,這是我的堅持,也才可以不斷拉大與競爭者之間的距離。

Q: 東捷下一步是什麼?
A: 繼續往前段製程努力吧。而且我們也不會死守TFT產業,正在計畫在半導體產業捲土重來,也有可能轉往新興產業發展,將我們在TFT這邊的製程設備技術應用到其他領域上。
台灣廠商不買單,並不表示國外客戶不會買,尤其我們相當看重大陸市場,未來客戶潛力有很多都在大陸的面板廠。雖然目前在寧波廠的規模不算太大,但我們也在評估於深圳、遼寧等地設廠。
再者就是我們現在也很積極在培育其他的衛星廠商,將自動化檢測設備轉給這些業者,一來減少市場競爭,二來保持良好關係,也有利於我們往更高階的產品研發。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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