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。」

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。