3D列印不是泡沫?6大突破顛覆傳統製造業
3D列印不是泡沫?6大突破顛覆傳統製造業

編按:美國長春藤名校之一達特茅斯學院的教授理察·達凡尼,在其新書《泛工業革命:製造業的超級英雄如何改變世界?》探究3D列印產業的布局,給新創者一些發展指南,讓積層製造的規模生產有更清晰的藍圖可循,打破3D列印局限於小型品項、單一製造的刻板印象,不再是懷疑論者口中的噱頭。

3D列印是積層製造(Additive Manufacturing)的一種形式。積層製造是指將材料堆疊起來,製造出產品的任何一種生產方式,而非切削、研磨、鑽鑿或其他削減成形的 減法製造 技術(減法製造構成了如今稱為 傳統製造 的幾項活動之一,傳統製造的其他技術,有時候被稱為 成形製造、射出成形、塑形、接合以及組裝 )。

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打破範圍經濟與規模經濟之間的取捨

以前往往認為,要享有規模經濟,就需要具有高度轉換成本的複雜又專精的設備,但這使得範圍經濟變得不可能;另一方面,要享有範圍經濟,就需要一個工作現場,雇用具有高技能的工人使用一般工具,來製作許多少量而不同的品項,但這卻使得規模經濟成為不可能。

編按:這邊的「規模經濟」與「範圍經濟」指的是企業內部的生產狀況,前者是指大量生產促成的平均成本下降。後者則意味著,隨著產品品種的增加,企業長期平均成本下降。

3d列印
大部分人們對於積層製造用於規模經濟的認可上,速度緩慢。

積層製造屏除了如此的取捨 。在積層製造的世界中, 製造業者可以微調他們選擇追求的規模與經濟的合併體 。因此,他們可以依比例善用規模經濟和範圍經濟,為特定客戶和市場需求進行校準。
以下是大規模積層製造的六項新興模式。

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1. 大量客製化

積層製造科技可以對產品進行細微的調整, 包括使用傳統減法方式不可能做到或因太過昂貴而難以做到的修改 。這也是為什麼助聽器製造業者會轉換成積層製造法來生產貼合耳朵的外殼,也是為什麼在客戶的個人化極為重要的其他產業中,採用3D列印的情形會日漸增加。

這種大規模客製化的方式,在客戶對標準化產品不滿,以及難以收集個別需求或偏好資訊的任何規模市場中,都能發揮效用。這些產品不一定要和不需要客製化的產品一樣便宜,但是積層製造會將產品帶到更多客戶面前。

主要的挑戰在於,開發出快速、簡單、負擔得起的系統來收集個別客戶的資訊。例如,用來為助聽器分析耳形變化的雷射測量技術。

2. 大量多樣化

在無須為客戶將每一個單位產品都個人化的案例中,廠商在生產產品上,可以有大量不同風格的變化,因此增加了讓幾乎每一位買家都可以找到自己喜歡風格的機會。 大量多樣化的製造業者,仍然可以依據特殊訂單生產品項,但是他們將不需要收集客戶的個人資訊。

例如珠寶商可以使用積層製造為基本樣式做出許多變化,以吸引許多不同的客戶。以傳統單鑽訂婚戒指為例,就會有數百種各有變化的版本。事實上,珠寶商已經在使用這個策略。

3D列印
在很多案例中,這種複雜的設計成果只有積層製造法能夠生產得出來。

他們運用積層製造的靈活性,使用塑膠以及類似材料來生產戒指、手鏈、耳環和其他品項的款式。這些款式可以作為供客戶選擇的樣本,而且因為這些樣本比使用真金、銀或白金做成的樣本更輕、更便宜,所以也容易運輸,不會吸引有心偷盜者。

和大量客製化相同,大量多樣化為製造業者提供了一個勝過傳統製造業者與高成本手工生產者的方式。大量多樣化比後者提供了種類更多的商品,價格也更低。

3. 大量區隔化

這個模式所追求的,是在大量多樣化中仍受限制的偏好。傳統製造業者做出標準化產品以追求規模經濟,而許多客戶必須妥協,接受這些品項或付出代價做些調整。有了積層製造,製造業者可以 輕易提供大量選項以符合不同的客戶區隔 。

善用積層製造的能力,可以比傳統製造業者更有效率地進行小批量的運轉。一個產品版本可以少量製作,然後立即切換成稍微不同的版本,全都在可負擔的價格內。

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個人化3D列印牙套,可以利用排牙軟體,設計病患每個週期牙齒移動狀況,提供每個週期齒列模型及隱形牙套。
圖/ 蔡仁譯攝影

即使是在積層製造中,批量生產仍然比大量客製化與大量多樣化所需要的個別生產來得便宜。所以只要大量區隔化能提供足夠的變化以滿足眾多客戶,就能贏過大量多樣化。

大量區隔化對於流行消費產業,或是季節性、循環性或短期時尚市場的製造業者來說,是很好的一個模式,他們可以依據消費者的欲求快速調整產品;然而, 傳統製造業者卻必須對未來幾個月內消費者想要什麼,提前下注 。

例如,服裝製造業者,從三星與Alphabet(Google母公司)到雷夫.羅倫(Ralph Lauren)與Tamicare等公司,都正在以積層製造進行實驗,在衣料中嵌入感應器。帶有生物識別感應器以監測體能與健康狀態的衣服,依消費者的反應,可能很快就會廣泛提供。

批量生產可能不會帶來積層製造的規模經濟,但是它更大的價值在於 可以生產較少不被需求而需大打折扣售出的商品 。這個模式主要的競爭優勢在於積層製造可以快速地全面改變,而不需要設備更新的成本,而且可以積極以批量生產進行實驗,評估什麼是可以大賣的產品。只要對於產品的總需求量夠大,以及對於偏好範圍的區隔可以做到批量而非個別生產,這個模式就能發揮作用。

4. 大量模組化

這個方式在界限分明的因素中,將靈活度含括在內。保守的製造業者藉由將列印出的產品主體與許多適合內裝的可嵌入式模組合併在一起,早已獲得某種程度的靈活度。客戶可以切換模組以配置其產品。

但是積層製造因為有著更為提升的靈活度,可以做到更好。例如,一家電子製造業者使用氣溶膠噴塗的積層製造技術,可以直接在製造的塑膠外殼上列印電子線路,使擁有特殊性能的模組,像是收音機、相機等,可以整合得更好。模組化與客製化相比,較不昂貴。在量大的市場中, 客戶只想尋找更好的選擇而不是完全的個人化,所以模組化會是較好的模式 。

智慧手機_phone
在積層製造的浪潮下,未來的手機很有可能都是用3D列印機打造的。
圖/ 數位時代製圖

這也是一向用來謀畫生意的一種策略。模組化手機,以及其他消費性電子裝置如今已在發展當中,吸引了一些令人感到興趣與驚異的廠商的注意。例如,2016年9月,臉書透過收購使用積層製造做出可組成相機、感應器、電池和其他部件電子產品的Nascent Objects公司,加速其尚在成長中的硬體行業。

5. 大量複雜化

這個模式利用積層製造獨特的品質性能。我觀察到,積層製造可以 做出減法製造無法做到的複雜幾何圖形 。例如,波音公司發現用在飛機上的蜂巢型支撐梁容易列印,而且比使用傳統製造法可以生產出的任何東西都更輕、更堅固。愛迪達使用Carbon的連續液態介面生產列印機,以原先認為不可能做到的設計,做出跑鞋的中底。

這個模式的目標不在於追求複雜度,而是以改良的複雜設計增進產品品質,這是減法製造即使提高價格也無法做到的。這些複雜、高品質的產品通常不會吸引大眾市場,也不具可變性,所以本質上可以依大量區隔化的方式批量製造,而非大量生產。

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圖中的蛋糕以3D列印製作一般製作方式難以達到的幾何細節。
圖/ 圖片來源=Dinara Kasko

由於新興的軟體性能,這個模式可能很快就擴展到高效能產業之外。歐特克、達梭系統(Dassault Systèmes),以及其他供應商正在開發可以做出衍生設計的軟體工具。衍生設計讓工程師與產品開發商得以指定想要的特性,然後讓軟體衍生出使產品性能與成本最為理想的設計。

在很多案例中,這種複雜的設計成果只有積層製造法能夠生產得出來。未來幾年內,衍生設計可能成為「殺手級應用」,讓許多製造業者信服而投身於積層製造中。

6. 大量標準化

這個模式牽涉到大眾市場中以傳統減法製造可以輕易生產出來的結構簡單的產品。我們已說明過,守舊的觀念認為,積層製造絕對不可能與減法製造可以獲得的龐大規模經濟相匹敵。但是這個觀念已經在改變中,因為 積層製造法變得更加省錢、更有效率 ,也因為製造業者了解積層製造法可以用其他方式來降低成本。

例如,LG發現有機發光二極體顯示顯示器(OLED)的傳統製造方法浪費了很多昂貴的電子化學材料,於是打造了一間先導工廠,使用由加州Kateeva公司開發出來的YIELDjet系統來生產螢幕。LG希望使用積層製造科技來生產數萬單位的產品。

而在2018年初,一個名為JOLED的聯營企業,宣布開始將噴墨列印的OLED顯示器出貨給一個不具名客戶,作為醫療用途的螢幕使用。產業觀察家認為,這位客戶應該是索尼。

由於積層製造法提供的間接成本優勢,包括更短的供應鏈、更少的交通成本、更低的庫存持有成本以及更小的工廠腹地等,隨著時間,積層製造法在標準化產品上將會變得更具競爭力。

分隔上述六種模式的界線並不明確。事實上, 隨著科技進步,這些模式會逐漸彼此相容 。隨著客戶既求客製化也求複雜化,我們終將看到模式的聚合。一件複雜的產品可以變成大眾市場中的標準化商品。製造業者隨著學習曲線移動時,這 六種模式中描述的節約面向將更多、更廣 。

如果市場需求有所保證的話,廠商也會同時探索多個模式。這項分析的前提是顧客具有同質性,但廠商可能可以區隔他們自己的客戶。某個類別底下的絕大多數買家可能喜歡標準化的產品,而次多族群可能需要有一些變化的產品。這類族群可能為數眾多,而且願意付出足夠的代價換取優質產品,使模組化或客製化可以發揮作用。

責任編輯:張庭銉

本文整理、摘錄自:《泛工業革命:製造業的超級英雄如何改變世界?》

關鍵字: #3D列印
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業界首創!元大證券攜手Google Cloud,新開戶就有機會抽「Google企業級AI助理」
業界首創!元大證券攜手Google Cloud,新開戶就有機會抽「Google企業級AI助理」

重點一:Gartner預估2026年底40%企業應用軟體將內建AI Agent,企業大量導入AI,員工也得學會與AI協作,會用AI正成為上班族的基本功。

重點二:消費端使用AI的比例同步攀升,Mastercard Taiwan「2026台灣消費者AI使用習慣調查」顯示,近七成台灣民眾每週使用AI助理,18至30歲使用最頻繁,31至40歲族群也有二成訂閱付費AI服務。

重點三:元大證券攜手Google Cloud推出「AI理財神隊友」活動,首開國內證券業先例,讓一般投資人也有機會拿到Google企業級的AI助理服務—Gemini Enterprise,活動自2026年11月2日至12月31日限時限量登場。

企業加速導入AI Agent,上班族的工作方式也跟著變了

AI走進職場的速度,比多數人想像得快。市場研究機構Gartner於2025年8月預估,到2026年底,將有4成企業應用軟體內建能處理特定任務的AI Agent。

這代表什麼?多數人對職場AI的想像,還停留在「多開一個聊天視窗問問題」。但AI Agent不會等人來問,而是直接嵌進員工每天使用的軟體裡,接手整理資料、彙整報告這類重複性工作。

換句話說,當AI陸續走進日常工作的每個環節,上班族的做事方式也跟著改變:從凡事親力親為,變成懂得把任務交給AI,再由自己把關成果。會不會用AI工具,正從履歷上的加分項,變成上班族的基本功。

從辦公室到個人生活,AI助理成了日常工具

有意思的是,這股改變並沒有停在辦公室門口。Mastercard Taiwan「2026台灣消費者AI使用習慣調查」顯示,近七成台灣民眾每週使用AI助理,Gemini是受訪者最常用的AI助理之一;18至30歲是使用最頻繁的族群,31至40歲族群中也有兩成已訂閱付費AI助理服務。實際掏錢訂閱,代表AI助理對這群人來說已經不是嘗鮮玩具,而是值得花錢的日常工具。

元大證券表示,AI助理正快速改變投資人取得與整理資訊的方式,從解讀財經新聞、消化法說會內容到掌握財報脈絡。這也是元大證券與Google Cloud這次跨界合作的出發點。

元大證券攜手Google Cloud,讓一般投資人也能體驗企業級AI助理服務

元大證券宣布攜手Google Cloud推出「AI理財神隊友」新戶活動,首開國內證券業先例,把原本主要提供給企業客戶的Gemini Enterprise開放給一般投資人體驗。只要新開立元大證券戶,就有機會獲得使用權益。

Gemini Enterprise可以做什麼呢?
●Token吃到飽
日常辦公使用無限額度,查資料不怕被降速
●長文件智慧摘要
一鍵上傳法說會、新聞、財報等,自動翻譯並抓出白話重點
●市場數據分析
快速整理市場資訊,提供分析觀點
●多檔標的比較
多檔台股、美股、ETF一次比較更輕鬆

「AI理財神隊友」活動辦法

● 活動期間:2026年11月2日至12月31日
● 參加資格:活動期間內至活動網頁完成登錄及開戶
● 抽獎機制:共抽出20名「Gemini Enterprise 6個月方案」得主
● 加碼門檻:累計買進台股或美股任3筆,前200名優先達標者可直接獲得領取資格,不必抽獎。
(買進標的含:台股|整張、零股、定期定額、ETF;美股|整股、定期定額、ETF)
● 詳細辦法:以元大證券官網公告為準: https://yuantasec.pse.is/9qztjd

圖/ 元大證券

元大證券投資先生APP 台美股投資輕鬆上手

身為市場龍頭券商的元大證券,旗下擁有超過500萬人次下載的「投資先生 APP」,整合了台股、美股、ETF、定期定額、零股交易等多元商品服務,因其簡單上手且系統穩定的特性,無論是投資台股或佈局美股,都是投資人的熱門選擇。除此之外,投資先生今年更全新推出「簡易模式」,介面直覺、下單便利,提供市場概況、熱門個股、產業強弱等重點資訊;讓第一次投資的新手,或想體驗簡易介面的投資人,都能更輕鬆踏出理財第一步,隨著投資經驗提升,還能一鍵切換至專業模式,兼顧簡單易上手與進階看盤需求;投資先生APP接下來也會持續加碼更多數位金融與智慧應用場景,為AI浪潮下的投資人打造更完整的數位投資體驗。

常見問題 FAQ

Q1.只要開戶就一定能拿到Gemini Enterprise嗎?
A1.活動期間完成登錄並成功開戶,再累計買進台股或美股任3筆,前200名優先達標者可直接獲得領取資格,若未獲得早鳥資格,也可以參加抽獎(共20名)。詳細規則以官網公告為準。

Q2.Gemini Enterprise可以幫我操作股票或建議該買什麼嗎?
A2.Gemini Enterprise是通用的資訊整理與增進工作效率工具,能協助使用者更快消化新聞、報告等大量文字資訊,但不提供選股、投資建議或決策判斷,AI僅為輔助工具,實際投資決策仍須由使用者自行評估。

Q3.怎麼參加活動?
A3.活動期間至「AI理財神隊友」活動網頁完成登錄及新開戶即可,詳細辦法請見元大證券官網:https://yuantasec.pse.is/9qztjd

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