6年出貨十倍速成長，揭西門子打造領先全球智慧工廠的秘訣|數位時代 BusinessNext

賦予產品身分證，每日創造千萬筆數據

2018年，世界經濟論壇評選出「全球九家最先進的工廠」，西門子成都廠名列其中。雖然，德國安貝格（Amberg）工廠才是西門子最早的智慧示範工廠，但成都廠影響力已不在話下， 自2013年成立至今，年產能從78萬個成長超過十倍，2019年預計能衝出1,100萬個。

為什麼說成都工廠像機場？

從數字來看，工廠每天需在5千種材料中，挑選消耗1千萬個材料，好比旅客選擇商務艙、經濟艙各艙等候搭機，最終成為每日生產的3.8萬件產品，再比照航班，飛往世界各地。

驚人的是，在成都工廠總共能生產近800種產品，且每款產品都有獨立的「產品身份證」，能載明兩百條資訊，每日創造1千萬筆數據。

「 天氣預報之所以準，是因為有資料可以優化；數據，才是工業4.0的價值， 」西門子成都工廠總經理李永利強調，許多人看智慧工廠發展，會過度將重心放在設備、生產自動化，試圖將「員工/機器」比例降低，但其實，如何掌控與利用數據，才是西門子能不斷提升效率的關鍵所在。

不需一昧追求自動化，數據才是關鍵

西門子也打造立體倉庫，在將近十萬個裝有零件的「黑箱子」上，貼上四個一維條碼。當客戶訂單上門時，能自動轉換成生產訂單，從倉庫裡的五千多種材料中自動調度至產線。隨著數據每20分鐘更新，西門子能從細到哪一款產品、哪一個元件、什麼時間、哪條產線出現狀況，做出即時和累積的觀察。

李永利舉例，工廠曾發現某款產品的組裝效率一直無法提升，調出數據後發現，原來是機械手臂在抓取控制版時，產生的晃動，導致塞入箱子的效率不佳。他們利用「數位分身」（Digital Twin）技術，在自家techno軟體中測試不同機械手臂、長度、轉速的改變，最後很快就能做出優化。

「不要一直談出貨良率，重要的是自己和自己比，每百萬件產品的加工失效率，能否一年比一年少，這才是真正進步，」李永利說。

他認為，智慧工廠的基礎，共有三項：生產自動化（Produciton automation）、原料自動化（Material flow automation）、資訊自動化（information flow automation）。

以成都廠為例，將送貨、補貨、成品包裝出貨、抽風設備主機、大型設施放在一樓，貨物會跟著黑箱子搭電梯至二樓產線，由工人和手臂完成組裝過程，這些都是顯而易見的自動化過程。「 但工廠不需要追求將設備、生產全數轉為自動化，因為明年的機器永遠會比今年更快，反而要將心力花在累積各式各樣的數據上。 」

西門子自然有其話語權。在PLC、工業電腦和人機介面市場的全球市占率，西門子拿下約三分之一，在中國市占率則有超過40%。

2019年，成都工廠的743位員工裡，有七分之一都是研發人員，藍領階層456人，比去年少了約50位，產能卻能向上提升，與西門子主打「研發與生產要在一起」的策略有關。

成都廠的示範效應，讓西門子不只能自己做產品，更能輸出智慧工廠經驗，大賺轉型財。如廣州明珞汽車，替BMW、BENZ、中國大眾、上汽等品牌提供生產線解決方案，且採用西門子自動化方案，累積更多數據，維持自身競爭力。

力諾製藥董事長張貝文表示，「打造藥物是一場與時間的競賽，當傳統生產模式有好幾百個步驟時，若以自動化模式改變流程，可能會需要投入龐大成本，但結果一定會顛覆產業。」

在台灣，多數人的第一份保障來得很早，可能來自父母，或是出社會後自行投保。然而，直到今天仍有許多人即使手握數張保單，仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀，導致投保當下似懂非懂，過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明，讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0，以「陪伴」重塑保戶與保險的關係，下一步，更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是，「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab（Digital Insurance Lab）領軍打造的這個平台，試圖翻轉保單難懂的問題，將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化，讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具，而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說，這項專案從發想到上線歷時多年，可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始？國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地？

資訊透明：讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜，很多人買了保險，打開保單還是看不懂。」林蔚安指出，國泰人壽累積 800 萬保戶，團隊在梳理客戶旅程時發現，即使擁有多年的資歷與服務經驗，卻未能讓保戶更清楚自己的保障；大多僅在與業務員討論時略有概念，事後又陷入陌生感。因此，「保險視圖」的構想，就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

第一步，是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始，依照生涯階段與保障屬性，將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向，讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構，例如「住院時有哪些保障？」。

「調研時發現，國內幾乎沒有成熟案例可參考，國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示，圖表複雜，反而增加理解負擔，因此團隊反覆推敲呈現方式，「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度，光這個架構就討論了數個月！」每一個看似微小的改變，背後都是無數次的反覆測試與訪談，「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶，在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終，團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎，從保戶自己的健康保障，到未來可運用的累積資產，最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表，只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計，還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類，與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境，「保險視圖」不再以條款分類，而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時，介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現，先呈現核心，再逐層深化，視覺化整體保障全貌，並同步提供現金價值與現金流資訊，形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察：AI協助人們看清保障缺口

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明，下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能，保戶只需回答幾題簡單問題，如：住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等，系統即可推算個人的保障目標。接著，AI 會即時計算保障達成率與缺口比例，將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60％」、「癌症保障達成率 45％」，藉由直觀的數字圖表呈現，讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外，平台不只呈現差距，還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異，讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法，而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算，使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面，並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎，後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後，再與業務員討論，透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制，也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型：戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線，雖仍在推廣階段，但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例，資產型保單查詢需求明顯攀升，保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次，大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理，如今登入平台即可取得資訊。

此外，視覺化呈現保障缺口後，有保戶回饋「看到達成率 70％，就想補到 100％」，顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

能完成一份視覺化介面不難，但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯，背後極度仰賴組織文化。尤其，保險視圖的誕生，從構想到落地，專案歷時 4 年，期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能，包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦，每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容：「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊，以使用者中心作為共通語言，讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同，但只要目標一致，就能共同前進！」

展望未來，透明化只是起點。林蔚安指出，下一步是讓更多保戶願意使用平台，使行為軌跡形成數據基礎，再透過個人化推播與 App 串接，發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難，但值得做。」他分享，有一次泰國人壽數位團隊來台交流，第一眼看到保險視圖就說：「這真的很不容易。」但也因此，更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時，保險視圖也不會是終點，卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」，在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖：https://cathaylife.tw/VoeoOdb