回批踢踢Tech版 ,PM到底要做啥?
回批踢踢Tech版 ,PM到底要做啥?

前陣子批踢踢科技業版上有一篇文章:「PM到底要做啥」,引起了一些討論,其實內容蠻常看到的,都是工程師(後面簡稱RD)常常會嘴PM的幾個點。

雖然我覺得這些批評常地圖炮,文中被砲轟的其實是「做不好的PM」,而不是「PM這個角色」本身,當然更不代表PM這個角色沒有價值,不過有這樣的評價,PM當然自己也可以思考,是不是沒有找到自己的角色定位,沒有做自己該做的事情,或是在溝通上沒有控制多方的需求以及期待,才會導致雙方錯誤的認知。

以下整理前三名RD最喜歡抱怨PM的點,想要來釐清一下迷思,還有討論PM應該如何思考與自我定位:

抱怨1:出一張嘴不做事

我覺得要看「出一張嘴」是不是真的讓事情推進,或是解決了問題,如果有,其實「出一張嘴」也是一種做事,而且偏偏是許多RD很不喜歡做(或是很難做得好)的事。

許多人可能因為「本來就會說話」、「從小就會和其他人交流聊天」,而忽略「溝通能力」的價值,不認為這是一種專業,但是PM要做的事情,是「在不同時間點,戴上不同帽子,扮演不同角色,和不同的人溝通」,其實和RD的溝通,只佔PM日常溝通的一部分而已,而且越高階的PM,這部份佔越少,因為PM往往還要跟供應商、業務、行銷、老闆、代工廠、客戶、用戶等很多角色溝通,而且厲害PM和菜鳥PM能做到的結果差很多。

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扮演不同角色與人溝通,是一位PM的必備技能。
圖/ Gorodenkoff via shutterstock

以和RD溝通為例,很多RD會抱怨「PM只會跟RD壓schedule,然後出一張嘴要你做」,很多PM其實會覺得很莫名,PM問RD工時是一種尊重吧?不然要自己漫天亂估嗎?

差別可能在於PM的心態,以及溝通的方法。PM在面對RD時,應該戴上「客戶代表」的帽子,而非「老闆的帽子」。

做為「客戶代表」,重要的目標是讓RD充分知道市場的需求長什麼樣子、為什麼有這樣的需求、背後帶有什麼商業價值,然後「你需要他們的協助來實現這個商業價值」,而不是像老闆一樣要求「畫押,然後做就對了」,甚至沒有畫押,直接押一個死線,必須完成任務。

這種思維的好處,除了讓RD感受到「參與感」,甚至是「英雄感」,而非「社畜感」,讓他們認知到自己的專業能力,才是實現這個願景的重要工具,也可以讓RD從他的角度,提出其他可行的解法。甚至一個團隊合作了一段時間,有了默契,並累積了一些對客戶的認知,有時RD會記得之前聽過的客戶需求,有機會就在程式裡加入一些優化,或是會主動與PM討論解法,這些都能讓整個團隊更進步,也更團結。

反過來講也有些PM會覺得,RD為什麼總是一個口令一個動作,很多顯而易見的設計,沒有講就不做,遇到也不會主動問PM,或是任何事情都要文件定義得清清楚楚才要開工,按表操課。其實,肯按表操課還是好的,慘的是文件最後寫得落落長,但根本沒人看。

其實我認為PM也可以思考,是不是雙方的溝通與合作模式,讓PM少了「為什麼要這麼做」的溝通,習慣讓RD「做就對了」,一旦習慣了這種「接單生產」的合作模式,怎麼能期待對方有對產品的熱情與ownership,主動「多做一步」呢?或是RD吃過虧,「有私下答應過」的功能沒做到,被PM拿出來highlight變羅生門,久而久之就會要求什麼都先更新文件以自保。

其實我覺得這種「公事公辦」,都是雙方合作缺乏互信以及默契的結果,帶來的結果其實是一種資源的浪費,這當然雙方都有責任,要公事公辦也不是不行,但這樣的結果PM一般會比較痛,所以雖然初期的溝通與互信的建立很花時間,但我認為PM最重要的「做事」,應該就是在溝通中搞定多方,而這也跟PM的專業能力有關:如何挖掘真正的「Why」,並傳遞價值、激發熱情,是要有深刻洞察才做得到的

抱怨2:需求一直改一直改,schedule卻沒變

其實我認為這個問題背後的問題,是資訊不透明,PM沒真正搞懂需求是什麼,心中也沒有商業價值判斷,就很容易變成傳聲筒,擋不住客人或老闆的要求,不過反過來我也必須說,奢望需求一旦確定下來都不會改的人,跟要求程式寫好測過就要沒bug,是一樣的天真呀。

即使「改需求」難以避免,但PM還是有些能控制的方向,減少「人禍」造成的需求變更。

從基本功開始,PM至少要明白客戶或用戶這麼做的「目的」是什麼,因為一般而言,客戶開案的大目標不會有太大的改變,但是對「怎麼實現」會有很多意見,如果雙方可以在目的,也就是「Why」方面先建立共識,其實在後續的「How」如何實現,會更容易聚焦,而且這也會扣回第一點:你如何讓你的團隊真正了解需求,一起做出客戶需要的產品?

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優秀的PM要能讓團隊理解需求,開發出客戶真正需要的產品。
圖/ sindlera via shutterstock

接著,做到盡量以可視化的方式溝通,例如提供相關範例,確保是不是客戶要的,或是畫出使用流程、大致的介面與行為,讓客戶更清楚做出來是什麼樣子。不然很容易變成「客戶心中的xxx」、「PM心中的xxx」和「RD心中的xxx」完全不一樣的結果(不過誤解還是不可避免,這只是盡量減少「人禍」的可能性)。

當然,PM也要想辦法讓客戶「畫押」,並讓對方知道修改可能需要負擔額外成本,或是增加工時,讓對方理解他們的修改,也是要付出對應的代價的,讓對方的利益和己方一致,往「盡量一開始就釐清需求,不要太多修改」前進。

更厲害的PM會「嗅得出來」哪些地方可能有風險,例如聽到客戶需求講得不太清楚,或是數據不太合理、動機不太合理,或者他是也是轉自第三方(或老闆)的消息或說法,就會有很大的機會,後續有新的資訊跳出來而變動,根據PM嗅出來的「異味」,他會在問題還沒發生時就盡量避免,例如,可以想辦法約到對方老闆,直接溝通需求,不要透過傳聲筒,或者是在討論初期,針對需求提出多種可能實現的proposal,用結果去逼近對方的真正需求。

抱怨3:PM都不懂技術

PM其實會覺得不太公平,技術以及程式怎麼寫,一定是RD最會呀!不過我發現即使是懂技術的PM,還是會被RD嘴不懂,所以我最後已經放寬心了,只要不是寫code的人,會需要RD解釋邏輯的,大概都會被嘴吧!

不過我覺得PM還是有些基本的觀念與認知需要弄懂,不需要會寫程式,但是重點是關於產品設計的know-how、哪邊可能有問題、導致問題的原因是什麼、釐清問題的步驟、不同模組之間的合作或介接關係是什麼等觀念。

這可以協助PM和RD溝通、釐清問題,也可以讓你初步聽到需求時,能很快知道風險與難度在哪裡,快速與客戶做進一步溝通,因為面對客戶時,PM要戴上的就是「開發團隊代表」的帽子了,客戶對於可行性、風險、工期的初步判斷與期待,一般都是先對PM溝通,此時PM若心中有一個大的藍圖,就能很快釐清需求、建立期待。

拿到實體世界來講,假設你要蓋一間房子,PM可能不必有土木師傅或是建築工程師的功力,也不用親自設計出建築設計圖或水電配置圖,但他要有個敏銳度,這邊的施工是不是已經偏離設計圖了,是不是少了防火梯,可能會造成什麼風險?為什麼會這樣?如果硬著頭皮不做會怎麼樣?延宕要花多少錢?要怎麼跟業主溝通?

這樣的PM算「懂技術」嗎?其實我覺得比較像是「專案或產品的know-how」,PM也應該要有認知,對於每一個專案細節,PM一定無法比實際執行的人懂,但是對「全局」的綜觀與掌握,以及A事件若發生,有多大的可能觸發B,PM要怎麼執行C,讓事件的影響變成D,然後要如何、跟那些人溝通等處理流程。

PM的力量

總而言之,我認為PM是資訊的匯總角色,很像任意門,每天一睜開眼睛就是要對接老闆、業務、行銷、開發,甚至是客戶、用戶等等角色,心中有個藍圖,頭上戴著不同的帽子,滿足不同的期待,做著所謂「見人說人話,見鬼說鬼話」的人生,PM需要找到自己的定位,發揮自己的價值,做起事來才會事半功倍。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

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。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「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。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

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。

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