【2018 Meet Taipei】KKday進軍日本最大挑戰：解決信任問題|數位時代 BusinessNext

旅行團沒落，「元件型行程」大賣

陳明明表示，過去的旅遊產業專注在「團客」，推出的產品同質性高，只能在價格、旅遊景點上做出差異化，「同樣的北海道五天之旅，要麼就互打價格戰、要麼就比誰踩的景點多。」這樣的大型旅行團不具差異化特色，只能拚價格，但當有了穩定的客源，卻又很容易造成旅行社的分家。

當電商遍地開花，旅遊業者迎來第一波的變革。不過跟過去比起來，建置旅遊電商的成本更高。旅遊業者不只要投入 IT 的系統建置，還需要自行開發旅遊產品。跟過去不同的是，旅遊電商具有規模經濟的特性，能夠大舉擴張，因此這時候的旅遊業者漸漸走向寡占。

接著在 2012、2013 年，廉價航空如 AirAsia、easyJet等崛起，消費者會直接找上航空公司訂最便宜的機票，同時國際訂房網站也變得相當方便與多元，不管是星級酒店、民宿、特色旅店都能上網買到。旅遊業者不再是消費者購買機加酒的唯一解答。

到了近年，人手一支智慧型手機，以及海外上網的漫遊費降低，帶動了旅遊 O2O 的火爆發展。「手機變成旅遊不可或缺的小幫手。」陳明明說。當消費者在 Google Maps 的幫助下再也不會迷路；有了 TripAdvisor 馬上可以找到飲食上的建議；翻譯工具也越來越多，一切的工具發展讓自由行的門檻降到最低。

同時，社群媒體興起的推波助瀾，消費者帶著一點炫耀心理在社群媒體上貼出一則又一則的旅遊體驗，也讓旅遊型態發生了改變。「深度旅遊變得比以往都要熱門。」陳明明說。

當自由行變得簡單，深度旅遊成了首選，也是 KKday 能夠插旗 13 個國家的重要時機點。

機加酒消費者能夠自行解決，最後一哩的深度旅遊體驗就是 KKday 最重要的「元件化旅遊產品」。而元件化產品也帶有容易國際化的特性，陳明明說：「同樣的旅遊體驗，可以賣給台灣人、香港人、韓國人，就算不同國籍的人一同進行體驗也不會奇怪。」

KKday 在日本遭遇的最大困境：信任

不過，也因為元件化旅遊產品容易推廣到全世界，當然台灣市場也會遭受外國競爭者的搶食。「你不國際化過去，別人也會國際化過來。」陳明明說。

此外，他也提到，旅遊產業的淡旺季非常明顯，透過國際化有助於提升住房率、交通工具的使用率，跨國客源沖淡了旅遊產業季節性的缺陷。陳明明舉了一個例子，四月時從台灣清明連假開始、香港復活節、泰國潑水節、中國五一長假、日本黃金週等，國際化能夠確保公司持續不斷地迎來各地客源，「這也是為什麼 KKday 要做國際市場」。

其中，KKday 在前進日本時遭遇到了一堵高牆，「最大困境就是信任。」陳明明說。

為了推倒信任高牆，KKday 要學著日本化，不只做了日本在地化的網站，也積極參與日本知名的旅遊網站活動、找尋日本 KOL 推廣、與日本的航空公司異業合作等，「要讓日本人覺得 KKday 是日本公司。」

不僅只是消費者端，「信任問題」也發生在招募人才上。由於日本企業傳統採終生雇用制，新創，特別是國外新創也許不是人才的第一選擇目標。在這方面，KKday 與日本旅遊集團 H.I.S. 以及 LINE 策略性合作，大大提升了日本人的信任度。

KKday 應對日本市場的方法並不是唯一解答，也不一定人人都做得到，卻相當值得進軍日本的新創作為參考。

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。

「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。

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。