蒐集員工身體資訊作分析,鴻海威斯康辛廠將成智慧醫療實驗基地
蒐集員工身體資訊作分析,鴻海威斯康辛廠將成智慧醫療實驗基地

美國第十大的非營利醫療系統 Advocate Aurora Health 與富士康醫療科技集團達成協議,將進行多面向的合作,瞄準醫療創新與未來的醫療照護服務。

蒐集威斯康辛的富士康員工資料,降低醫療成本

初步的概念為大量蒐集位於威斯康辛的富士康員工資料,藉由分析這些身體數據,結合富士康人工智慧技術的預測以及與 Advocate Aurora Health 的醫療系統,降低醫療照護成本,變相增進企業收入。

「員工健康是富士康最優先的事項」富士康醫療科技集團的主席兼 CEO Leonard Wu 說。在測試過後,兩家合作企業也不排除推出相關的產品與服務。「不過,商業化並不是我們初期聚焦的目標。」富士康醫療科技集團的副主席 Charlie Alvarez 說。

除了威斯康辛內部的員工測試之外,合作中更指出了三大聚焦領域:加強預防照護與員工健康;打造智慧城市的連結基礎建設;以及投資轉譯醫學研究(註)。

威斯康辛的富士康工廠集散地就像是一座小城市,兩家企業將在此打造醫療照護智慧連結網,除了結合照護中心、藥局、救護車與醫療中心之外,也會同步納入使用者(目前為威斯康辛廠區的員工)的 身體資訊飲食紀錄 等,為的同樣是增進醫療的效率與降低成本。

鴻海董事長郭台銘先前預告,製造業將大力支持健康產業需求,因此相關布局並不讓人意外,特別是花了百億元投資的威斯康辛廠區,更是主力實驗標的之一。

註:整合臨床應用的需求與基礎醫學的研發。

威斯康辛將成富士康重要實驗地

郭台銘於六月底參與了威斯康辛的正式動工典禮,連美國總統川普都參與了動土儀式。

郭台銘預計投資 100 億美元於威斯康辛設廠,被視為響應川普「美國製造」政策範例。工廠占地將超過 2,000 萬平方英尺,預計創造 1.3 萬個工作機會,將是全球前幾大的工廠,川普甚至誇說這將是「世界第八大奇蹟」。

在投資這麼多錢的情況下,威斯康辛自然成為鴻海重要的實驗地,因此本次與 Advocate Aurora Health 合作,將廠區打造成智慧醫療城市只是開端,未來將有望看到更多鴻海相關的實驗應用,如 5G、無人車於威斯康辛展示。

鴻海卡位醫療發展動作不斷

鴻海旗下除了富士康醫療科技集團之外,今年初旗下子公司 Fabrigene Limited 也取得夏普醫療照護與醫學公司(Sharp FMSG Healthcare and Medical Company KY)的股權,後續也投資成立夏普生命科學公司(Sharp Life Science Corporation)。

鴻海與夏普合作,主要是看上夏普在生命科學領域深耕數十年的底蘊,其人才、技術、設備、專利等都是極為珍貴的資源。而六月底,鴻海也投資卡位醫療影像新創應用 ZAP Medical System,總計投資 5,000 萬美元,取得其轉換公司債,持股比率29.6%。

郭台銘曾喊出「活到 120 歲」的期許,也鎖定三大領域進軍醫學產業,包含 8K 影像,能夠提供醫師更細部的醫療資訊與遠距醫療發展;精密醫療設備,則透過富士康醫療科技集團與富士康的製造能力作為支持;最後則是抗癌醫學,郭台銘希望與各方合作,建立華人基因大數據資料庫,結合台大癌症醫院與美國生物技術研究院等組成的「抗癌大聯盟」就是重要代表。

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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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