歐姆龍破天荒攜手達明機器人聯合掛名，搶進協作機器人商機|數位時代 BusinessNext

歐姆龍破天荒攜手達明機器人聯合掛名，搶進協作機器人商機

人機協同運作的自動化工廠，不僅生產彈性，維修跟調動也更便利，成為自動化明日之星，日系大廠歐姆龍也因此邀台灣新創機器人公司達明機器人合作，要聯合掛名銷售，搶進協同機器人龐大商機。

台灣第一個協作機器人品牌

達明機器人與歐姆龍株式會社今（14）日就協作型機器人領域簽訂戰略合作協定，歐姆龍將以達明臂式協作型機器人「TM系列」作為雙方的合作品牌，也就是機身上同時有達明TM及歐姆龍OMRON雙品牌，於2018年底透過歐姆龍全球銷售管道銷售。

達明機器人成立於2012年，是台灣第一個具自主技術開發協作型機器人手臂的公司，短短6年時間，已經獲得日系自動化大廠歐姆龍青睞，這家200人新創團隊來自知名筆電代工龍頭廣達集團，目前不僅推出自有品牌TM系列機器手臂銷售，也提供廣達超過1000支機器人從事組裝及檢驗等工作。

日系品牌破天荒聯名銷售

中國勞動力下滑，工業4.0浪潮席捲全球，歐姆龍看好工業自動化商機，2015年投資約2億美元併購美國傳統機器人公司Adept，此舉日「OMRON ADEPT」機器人一躍成為《機器人商業評論》統計2017年全球50家最具影響力的機器人公司第13名，而這一次又親自找上達明機器人，為的是補足協作機器人這一塊拼圖。

Adept主要是做傳統型機器人，事實上，歐姆龍在自動化領域也有布局，如各類工業自動化（FA）機器如自動搬運移動機器人。

歐姆龍身為一家日本工業大廠，過去在自動化領域多以併購或買關鍵零件（控制伺服器）等方式包裹銷售，從未與外部雙掛名拓展業務，日本企業有如此大的突破，達明營運長黃識忠表示「 OMRON應該是不想在協作機器人缺席。 」

協作機器人成自動化風潮

協作型機器人能夠透過具有設定啟用簡便，機器人能近距離與人員共同作業，而不必擔心傷害到合作人員的特點，具備靈活彈性度，逐漸受到工業界採用，達明則是台灣第一個本土開發的協作機器人品牌。

達明表示除TM系列機器人產品與歐姆龍聯合掛名，達明機器人的高機能移動產品系列TM5M、TM12M、TM14M也可與歐姆龍生產的自動搬運移動機器人 LD系列對接，輕鬆組裝，讓機器人除了搬運貨物之外，還可以拿取貨物並置入機頂托盤內，進行取放功能，並處理搬運前後的作業。

廣達集團千支機器人軍團運作

達明機器人具備內建智慧視覺系統，具有物件定位、辨別條碼以及色彩辨識等功能，目前廣達工廠內已經採用1000支機器人手臂，其中不少用於做機器檢測，廣達董事長林百里更曾表示，目前約2年手臂投資就能回收，未來將持續擴大工廠自動化布局。

達明機器人隨產品完整度拉高，目前也積極拓展通路經銷系統，目前韓國已有2代理商，歐洲11家、東南亞10家、大陸13家，隨業務擴張，人力規模也從2016年初50人擴張至2018年已達200人，成長4倍

歐姆龍株式會社執行役員、工業自動化事業部企劃室長兼機器人推進項目本部長衣川正吾則表示，與達明機器人合作，將進一步推動產線人機協作的發展，實現歐姆龍生產現場革新宣言i-Automation（包含3個內涵：控制升級、智慧化、人與機械的新協作）。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。