Uniqlo也引進機器人改造工廠了!但為何說距離全自動化生產還很遙遠?
Uniqlo也引進機器人改造工廠了!但為何說距離全自動化生產還很遙遠?

標題1:機器人取代人類!Uniqlo引入包裝自動化流程,但有件事人類目前仍無法被取代

「機器人取代人類工作」的話題每年都會拿出來討論幾次,過去主要發生在汽車、手機等科技產品的生產車間,現在越來越多行業打算引入自動化流水線,這是否意味著會有更多人失業呢?

據英國《每日郵報》(DailyMail)報導Uniqlo在日本的工廠經過改造,已經接近完全自動化,服裝的打包工作基本都由機器人完成。

Uniqlo使用的機器人叫做「智慧包裝機器人(Intelligent Piece Packing Robot)」,是由日本新創公司Mujin研發,專門用於紡織品的折疊打包。

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圖/ 愛范兒

透過影片可以看到,這些機器人可以嫻熟地透過機械臂末端的吸盤將衣服整齊放置到盒子裡,同時不會損壞衣服的塑料包裝,還能單獨將紙質文書放置到包裝中,這需要更精準的力度控制和電腦視覺辨識才能做到。

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圖/ 愛范兒
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圖/ 愛范兒

其實早在2018年,Uniqlo就在東京的一個倉庫啟用了一套自動化系統,由機器人負責倉庫內服裝檢查和分揀工作,這也是Uniqlo第一個「機器人倉庫」,Uniqlo表示這套系統能取代90%的人力,並且可以24小時不間斷運行。

據悉Uniqlo每年生產13億件服裝,發往全球26個不同國家的3,500家商店中銷售,而且服裝款式和材質眾多,如果這種打包機器人能大規模應用,能為Uniqlo節省不少成本。

不過目前看來,這種機器人也只能用服裝於打包這樣難度較低的環節,在流程更加繁瑣、人力成本佔比更高的生產製作環節,機器人還是無能為力。

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圖/ 愛范兒

這樣的情況不只是在服裝行業出現,愛迪達曾在2016年和2017年先後開設了兩家機器人工廠Speed factory,嘗試用機器人來生產運動鞋,只保留少量技術崗位。

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圖/ 愛范兒

按照愛迪達的設想,機器人工廠透過3D列印,機械臂和電腦編織等自動化技術,不僅能提高生產效率,以「比標準工業生產時間快36倍」的速度交付鞋子,而且還能快速滿足消費者的個性化定制需求。(延伸閱讀: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?

然而今年愛迪達卻關閉這兩家機器人工廠,因為這兩家機器人工廠能生產的鞋款十分有限,如果要生產更多款式的運動鞋,需要花費更高的成本才能實現,甚至比人工生產還高。

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圖/ 愛范兒

其實機器人在製造業上的應用已經十分普遍,比如汽車生產線上焊接擰螺絲的機械臂,那為什麼在服裝鞋類這些行業,卻難以實現這樣的自動化流水線生產呢?

流水線生產模式最早是在汽車行業開始普及,機器人在製造業的廣泛應用也是從汽車行業開始,這其實和汽車製造業的特點有很大關係,汽車製造具有產量大、標準化程度高、流水線分工細化明確等特點。

因為許多汽車的部件都可以通用,且一款汽車的產量往往不低,那些並不怎麼靈活的機械臂才能大規模應用到汽車生產中。

現在機器人生產線也用在了智慧型手機等3C產品中,這些產品和汽車也有很多相似之處。以智慧型手機為例,目前生產過程中自動化程度較高的是點膠、精密貼裝、精密壓合、鎖螺絲等環節,因為這些環節技術難度較低,而且就算手機更新幾代,只要調整參數就能繼續使用。

而在整機組裝環節還是比較依賴人力,當中涉及的涉及焊接、擺線、合殼、清潔顯示螢幕、貼鏡片、測試檢測等,以及輔料的上料和貼合等工藝,自動化的難度較高。

此外智慧型手機的更新越來越頻繁,很多廠商開始推出折疊螢幕、環繞螢幕等工藝難度更高產品後,現有的自動化流水線已經不太能滿足需求,因為個性化就是機器人生產標準化、規模化最大的敵人,讓自動化設備適應柔性化生產已經成為手機製造自動化的最大難題。

這也不難理解為什麼服裝鞋類的製造較難實現自動化生產了,衣服和鞋類的換新頻率比手機還要快得多,且款式也要更多,要製造出一台能滿足不同款式服裝生產的機器還難以實現,但如果只是生產部分款式,就難以達到規模化生產,成本可能還會更高。

不過現在機械臂的辨識精度也在不斷提高,新加坡南洋理工大學旗下的新創公司Eureka Robotics開發的一款機器人,可以像人手一樣處理精密的光學鏡片,而Open AI研發的機械臂,已經可以透過自學單手解魔方

這意味著未來機器人不一定只能完成特定的任務,而是可以像人類一樣透過學習來快速掌握多項技能,這有可能讓自動化流水線大規模應用到更多行業,讓我們的衣服、鞋子、手機等日常用品的製造完全由機器人完成。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #機器人 #UNIQLO
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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
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近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

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在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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