博世:將在南台灣大學打造工業4.0訓練中心
博世:將在南台灣大學打造工業4.0訓練中心
2017.06.14 | 物聯網

德國博世集團(Bosch)今年第一季在台業績表現強勁,成長主要來自於交通解決方案和摩托車ABS系統,台灣博世執行董事白邦德(Bernd Barkey)表示,預期全年在台業績可達雙位數成長,為因應工業4.0趨勢,博世也在這個季度成立新事業體BCI(Bosch Connected Industry),要幫台灣製造業廠商升級智慧工廠。

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台灣博世執行董事白邦德(圖中)、台灣博世力士樂工廠自動化協理陳俊隆(圖最右)
圖/ 台灣博世

台灣博士力士樂(Bosch Rexroth)工廠自動化銷售協理陳俊隆說,BCI是直接架構在德國總部之下,從源頭的諮詢服務、工廠診斷到終端產品,提供全面性的流程價值分析,找出潛在的問題,「定義他痛點在哪,需要那些資源」。

最後,博世會幫客戶計算出升級工業4.0可以得到哪些好處,再決定是否、或要採用哪些方案。台灣方面,目前已有十多家廠商找上博世,從晶片、記憶體大廠到傳統製造業皆有。

「台灣製造業雖然想做工業4.0,但並不了解自己的需求」

陳俊隆表示,過去兩年拜訪了很多台灣潛在客戶,發現台灣製造業雖然想做工業4.0,但並不了解自己的需求,不知道自己真正需要的是什麼。

陳俊隆說,「智慧工廠事實上還沒開始,都是樓梯響,大家在猜測是誰走下來,」目前關於工業4.0的討論很多,但台灣廠商對於預算多少、要做到什麼程度,普遍缺乏具體想法,因此第一步往往要先幫客戶定義需求。

深入校園、與大學合作強化實務訓練課程

產業之外,台灣博世也另闢蹊徑,要朝教育現場發展。陳俊隆指出,博世和工業局、科技部接觸過程中,發現大家談的都是產業界,但學校對工業4.0概念模糊,相關科系包括機械系、電機系等都是獨立運作,缺少整合。

陳俊隆透露,目前博世已分別接洽北部、南部大學,預計最快在今年底,會在成功大學工學院成立一個工業4.0的智慧生產訓練中心,由博世提供類似德國4.0工廠縮小版的生產線,從硬體、軟體到排程系統,讓學生自己去配置,強化實務訓練。

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博世是一家全面性的科技服務商,近年也朝向物聯網、工業4.0發展。
圖/ BOSCH

提到德國Bosch,一般人多聯想到百貨專櫃的高檔家電品牌,不論洗碗機、滾筒洗衣機、廚具等,多走純白簡約或不鏽鋼路線。事實上,博世是一家全面性的科技服務商,家電等消費性產品的營收,只佔博世去年總營收的24%左右,最大事業體為交通相關解決方案,佔總營收60%,其次才是家電,以及工業科技佔比9%,能源暨建築智能科技佔比7%。

每四支手機就有三支使用博世MEMS感測器

在物聯網方面,博世是全球唯一同時活躍於MEMS(微機電系統)感測器技術、軟體和服務等三個層面的公司。目前全球每4支智慧手機中,就有3支搭載博世MEMS感測器,其物聯網解決方案主要應用在交通移動、工業、能源系統以及智慧建築等領域。

白邦德表示,過去一年,博世在台灣的研發中心倍增為4個,員工總人數為900人,全年營業額為新台幣107億元,相較2015年營業額微幅下滑,但仍維持高水準表現。

展望今年,在台策略發展重點仍是車聯網及工業聯網,白邦德說,博世將持續協助現有客戶升級智慧機械,預估台灣全年營收可達雙位數成長,大幅優於全球成長3%至5%的預期。

關鍵字: #物聯網 #工業4.0
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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