智慧造鞋卡關、結束兩間機器人工廠,Adidas升級工業4.0遇到什麼阻礙?
智慧造鞋卡關、結束兩間機器人工廠,Adidas升級工業4.0遇到什麼阻礙?
2019.11.14 | 策略

Adidas近日宣佈最遲從2020年4月起,將關閉位在美國與德國的兩間智慧工廠「Speedfactory」。這間國際運動品牌敗退的消息,與3年前浩浩蕩蕩揮軍工業4.0的情景,形成鮮明對比。

官方新聞稿中,Adidas以「將在亞洲佈署Speedfactory技術」為題,在文內闡述了關閉美國與德國工廠的資訊。Adidas的一言一語中,似乎能讓人感受到他們對智慧製造的執著與頑強。

自動化代替人力需求,工廠直接落腳主要市場

Speedfactory是一項反傳統鞋業製造模式的顛覆性計畫。生產球鞋是種勞力密集的產業,工廠地點往往設在人力成本低廉的中國、越南等亞洲地區,再將成品運往全世界。

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Adidas高達90%的球鞋,是在中國、越南等亞洲地區生產,再運送分銷至世界各地。

但這種生產模式,並不能很好地滿足體育用品領域瞬息萬變的需求。因此Speedfactory選擇設在歐洲、美洲等人力雖不便宜,但鄰近Adidas主要市場的地區。

由於地理位置接近,Adidas期望以小規模、迅速有彈性的生產,實現類似「零庫存」的管理模式,並藉由自動化技術消弭人力支出。Adidas分別於2016、2017年在德國、美國建立了兩間Speedfactory。

根據《TechCrunch》報導,去年Adidas行銷長接受採訪時表示,該品牌大部分產品都是在亞洲製造,再透過船或飛機運送。而Speedfactory的誕生便是為了改變這樣的情形,他們可以選擇在一座大城市旁建造微型工廠,而非倉儲中心。

成本高昂、技術門檻難跨過……Adidas終回中國、越南懷抱

1年過去,顯然要達成這樣的理想並不容易,Adidas方面表示,因為90%的產品都是在亞洲製造,這邊有著成熟的供應商與專業知識,將Speedfactory技術運用在此處更有意義。

外媒《Quartz》指出,Adidas沒有透露過去建造及營運Speedfactorys的成本多寡,僅說這些費用包括在研發支出之中,而近年的研發支出比2015、2016年時多上許多,顯見興建與維持智慧工廠的高昂成本。

Adidas在營運Speedfactory智慧工廠時,面臨的最大阻礙是生產技術的限制。雖然該工廠可以製造布料類型的鞋面與中底,卻無法生產皮製鞋面與橡膠鞋底,意謂著不少Adidas熱門鞋款都不能透過Speedfactory製造。

adidas Speedfactory
由於技術限制,Speedfactory無法生產以皮為鞋面材料的鞋款。
圖/ Adidas

2017年時,Adidas製造部門高管Ulrich Steindorf表示,這是一種截然不同的生產方式,他們還沒有找到解決辦法。事實上,他們不是沒有解決辦法,而是沒有可持續性的解決辦法,為每一種新造型的球鞋添購機器不太現實。

《TechCrunch》則提到,由於機器人技術使用上的高門檻,要重新配置、調整項目有一定難度,這些設備實際上很難像Adidas所預期,靈活有彈性地進行生產。

雖然與過去相比,機器人技術已有長足的進步,若從成本面上考量,訓練人類員工學會不同的工具、生產流程或許簡單得多。

根據Adidas的聲明,關閉兩間智慧工廠後,預計將會有160名員工遭到裁員,而技術將轉移至中國、越南的廠房使用。也就是說,雖然工廠關閉,Adidas並不打算放棄這項技術,仍將繼續磨練砥礪,並探索球鞋外的應用可能性。

Adidas表示,未來他們仍將維持與Speedfactory營運商Oechsler的合作,致力於開發造鞋技術。Adidas對於生產技術的革新相當積極,過去他們也曾與新創Carbon合作,打造3D列印球鞋。

資料來源:TechCrunchQuartzAdidas

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

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GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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