新力打造綠色供應鏈
新力打造綠色供應鏈
2004.09.01 | 科技

看過新力Aibo機械狗的人,很難不被它討喜的模樣所吸引,尤其當Aibo玩起球的淘氣動作,更是勾引消費者荷包大失血的「必殺秘技」。多數人都著迷於Aibo所展現的優異技術,但鮮有人知道,這項產品事實上也蘊藏著新力對環境保護所默默投諸的努力。
秘密就在Aibo的足部與供它戲耍的配件,這些看來平淡無奇的塑膠組件,其實很不平凡,是以蔬菜為基材製成,具有易分解、可回收與便於重覆使用等優點,然而,更重要的是,在當前的高油價時代,以蔬菜為基材的塑膠製品,可減緩石油儲量的消耗,又能減低溫室效應氣體排放。
在新力的產品中,蔬菜塑膠不止應用在Aibo這類高價產品上,更多平價品,像部份隨身聽產品的外殼、DVD播放機的前板,乃至於MD的包裝盒等,都已採用此類材質。
不過蔬菜塑膠只是新力近年來致力落實環境保護的一小環,整體來看,新力在這方面的工作,大體分為預防全球暖化、珍惜自然資源、管理化學物質使用等三大面向,分別設定目標來推動。

**三路並進,
展現企業環保責任感

**
在防止全球暖化方面,主要工作在於減少二氧化碳等溫室氣體的排放,為此,新力訂立一項5年計畫(迄2005會計年度止),目標在於讓產品耗能減低30%,而實施到2003年時,已有6成的新產品,達成預設的逐步減低耗能目標。另外,在新力直屬辦公室與工廠的溫室氣體的排放量,也逐年下降,從2000年的30萬5千噸二氧化碳(將各種溫室氣體加總,換算為二氧化碳的總量)降低至2003年的18萬9千噸。
珍惜自然資源的主要著眼點,在於產品的回收與資源重覆使用,新力在日本的電視機回收成果相當豐碩,2003年回收率高達84%,遠高於官方標準的55%。回收的電視中,若以重量計,陰極射線管玻璃為大宗,佔將近8成,約7900噸重,其他回收的主要資源還包括鐵、銅、鋁等金屬,以及多項非金屬元件。
在管理化學物質的使用上,會直接危害人體與環境的物質,列入立即停用,譬如禁用含鉛的焊錫材料,防火材質不可含鹵素,還有停用會破壞臭氧層的冷媒CFCs(氟氯碳化物),以及禁用汞、鎘等重金屬。

**源頭管理,
供應商一併納入綠色體系

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然而,當新力在所屬的辦公大樓與廠房實施各項環保工作時,一項惡耗傳來,讓新力充份體悟光在自己內部推動還不足夠,特別是在當前企業大量委外代工的時代。那是在90年代末期,一批銷往荷蘭的PS遊戲機,被檢測出含有毒物質而遭到退貨,新力損失不貲,但出問題並非新力工廠,而是零組件供應商,自此,新力開始規劃綠色夥伴(Green Partner Activities)計畫,將全球4千餘家供應商也納入新力的綠色行動體系。
綠色夥伴計畫於2001年7月正式推出,最主要的目標就是進行源頭管理,讓產品的生產流程,從最初的零組件到最終端的產品,都能獲得綠色行動的一致性標準監控。這項計畫剛推出時,新力要求供應商主動提出環保報告書,但近二年,新力已透過內部的環保稽核人員或委由專業公司進行實地檢測。
一言以蔽之,綠色夥伴計畫的要旨,就是若台灣業者無法趕緊達到新力的環保標準,那麼一年至少一千三百億新台幣對台採購單,恐怕一小口也休想分食。

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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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