鄉下黑手學徒打入美國三大車廠供應鏈
鄉下黑手學徒打入美國三大車廠供應鏈
2004.08.15 |

這行就是以前所謂的黑手業,」導覽我們參觀工廠的和大工業副總陳俊智談吐極其謙遜,背景正在運轉的是一部從德國空運進口精密切割機,造價2千萬新台幣。
機器切割著汽車變速箱用的輪軸,「精度必須夠高,公差(零件尺寸所允許的差異)若超過頭髮的4分之1,那個零件就報廢了,」指著剛切割完成的零件,陳俊智仔細解釋精度的重要性,「精度若不足,齒輪咬合就會出錯,那變速箱就完了。」
憑著對品質的一貫堅持,位在台中縣鄉間不起眼的和大,如今卻晉升為美國三大汽車、日本豐田等國際知名車廠的零組件供應商,「最近剛進口到國內的現代汽車SantaFe休旅車,變速箱所用的輪軸,就是和大賣給美國第一級的汽車零件商,結果繞過半個地球又賣回給南韓的現代汽車,」陳俊智闡述和大的全球佈局,「下一階段我們要積極開拓歐洲市場,目前正在與戴姆勒克萊斯勒接洽中。」

**黑手創業,與機車業同享繁榮成長

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任誰都很難想像,這家生產精密汽車零件的公司,38年前是由一位天份極高的黑手學徒曾福助,「出師」後靠著一點微薄的積蓄,買進一張洗床就創業,向機車行兜售維修零件,「他技術很好,被取了個『萬能』的綽號,」陳俊智回憶創業初期與老董事長打拚的日子,「和大就從一張洗床起家,賺到一間大工廠。」
1977年前後是台灣機車業的鼎盛期,「當時三陽機車生產的『野狼』,得先預訂排隊才能買到,」陳俊智解釋這個時期的和大,已成為三陽、山葉等機車業者的代工廠商,並嘗試切入汽車業,為中華與裕隆汽車生產零件。
業績經營太順遂,反而讓和大失去警覺心,當時一家名為百吉發的機車業者,80年代初期,透過香港轉口,賣了很多機車進中國,結果貨款收不回來,1985年百吉發跳票,和大有將近一半的業務是跟百吉發往來,受到波及,也跟著跳票。

**客戶拖累,積優機械廠深陷財務危機

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接下來的5年,和大創辦人曾福助咬牙撐住了,沒放任公司倒閉,但長期處於財務危機的陰影中,購料或委託加工都得支付現金,營運困窘狀況遲遲無法改善,直到1990年,和大的債權銀行華南銀行,引介過去曾擔任新光集團創辦人吳火獅秘書的沈國榮給和大。經考查過後,沈國榮認為和大技術與管理都不差,因此決定接手擔任董事長,這一年,成為和大命運的轉捩點。
獲得金援後,和大重新振作,並強化研發功能,新經營團隊堅信,「老是賣舊東西不會成功」,基於重視研發的理念,身為「傳統產業」的和大,每年研發費用佔營收比,約在6~8%之間,而台灣企業的平均值卻只在3%上下。
由於國內汽車零組件市場有限,站穩腳根的和大,自1996年起開始試圖挑戰美國汽車零組件市場。在外貿協會帶領下,和大與國內其他汽車零組件廠商赴美參展,產品在會場頗受注目,但令和大意外的是,和大的材料供應商中鋼,居然不在美國三大車廠的合格供應商名單之中。 耐心耕耘,國際汽車廠訂單紛至沓來
為了讓自己生產的零組件能打入美國,和大邀請美方人員,來台針對和大及其上游供料業者進行評鑑、認證,中鋼則搭上和大的順風車,通過認證成為美國三大車廠合格的材料供應商,「在這件事上,中鋼也蠻感謝和大的,」謙沖的陳俊智,談及此事,也不禁露出罕見的自豪神情。
供料給大車廠畢竟是長期紮根,「投資大、回收慢的過程,」,陳俊智解釋,「要得到對方信任,短則2年,長則要5年,而且剛開始採購量很小,慢慢才會逐年增加。」
在美方長期的考核過程中,和大除了不斷研發、創新外,唯一還能做的,就是耐心等待,因此在1996年到2002年期間,和大付出高,回收低,營收只小幅從6億多,增長到8億。
但經過這段考驗期,美方近年採購量呈現三級跳成長,推動和大再度邁入高速成長階段,「去年營收跳高到9.8億,今年預估14億,明年可望上看18億,」陳俊智強調,這些訂單都已經看的到。
從工廠內機械設備與半成品「搶位置」的擁擠場景,充份反應出和大產能供不應求的盛況。為了解決產能不足問題,走出財務危機陰霾、熬過大車廠漫長試煉的和大,最近剛在附近買下五千坪的廠房,比目前廠房面積還多出一千坪,預備擴產之用。
「現在惟一的煩惱是人才難找,年輕人不願進工廠,」陳俊智搖頭,「以前的黑手學徒,剛開始不能碰機器,只能偷學,現在是公司花幾千萬買機器,拜託他們學習使用。」 走出和大,讓我們再次見識,只有傳統思維,並沒有傳統產業這回事。

和大工業小檔案
成立時間:1966年
資本額:6.3億新台幣
董事長:沈國榮
總經理:林炎輝
主力產品:汽、機車變速箱、差速器之齒輪、軸類製造及買賣
市場結構:內銷26%,外銷74%

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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。

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