「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」
「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」

在我眾多斜槓的工作中,有一個特別的項目就是「教書」。

有時候我會在大型企業做人員培訓,也到過政府單位或大學進行演講。然而我是怎麼開啟這項業務的呢?猶記得十多年前,才20出頭歲的我,因為當時有個機構邀請我老闆去教書,但老闆因為假日要陪小孩不太想去,於是就叫我去代課。或許教的還不錯,於是就這麼教著教著,竟已教了超過十年。

發自內心細膩的體貼,就是最特別的亮點

而我的教書旅程,也好像是張未知目的地的旅行機票。因為教書,曾讓我飛過上海、廣州,金門,台灣從北到南,遠至屏東花蓮都曾到訪過,有一番滋味。某次上課的時候,我遇到了一個學生給我的印象特別深刻。

那個孩子站在人群中排著隊,等候前面的人問完我問題才出聲。別人問問題時他也在旁靜聽,手中同時記著筆記。輪到他發問的時候有禮貌的把想問的題目條列式的給我說了一番,讓我容易一條一條回答。我要走的時候他說:「老師,您剛剛用自己的帳號登入教室的電腦,我替您登出吧。」這個動作給我很深的印象,雖說我的公眾信箱裡頭也沒甚麼見不得人的東西不怕人看,但這個小朋友細膩的「體貼」,其實就是一個少見的「差異化」。

另外有一個經驗是這樣的,某次我陪幾個醫師朋友南下去演講,因為他們是搭計程車前往,而我是開車去的,因此回程大夥全上了我的車回台北,當大家討論著要去哪吃飯,其中一位醫師就貌似自然地說:「到江子翠去找吃的吧。」我當下聽起來怪:「江子翠哪有甚麼好吃的?怎麼會想去這裡?」。而且他們幾個都住台北市,只有我住江子翠,我大可以走高速公路先把他們丟回市區再自己開車回家,後來才知道他是「體貼」不讓我一個女生最後自己開車回家,於是直接在我家附近找飯館,他們再自己回去的心意。

我覺得「體貼」是一種很微妙的行為,出自於一種「疼愛」,是以對方為中心的思考基礎下而產生的。在過程中,不去強求自己的動作非要讓對方看懂,只要是「為對方好就好」的心意,雖然淡淡的,但感動的記憶卻能存留很久很久。

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發自內心為人著想,融在血液裡的良善,就會讓人閃閃發光。
圖/ gpointstudio via shutterstock

隱晦的「小聰明」就像未爆彈,遠離是唯一解方

這其實也適用於職場的用人原則,雖然我沒有自己開業當老闆,但還是偶有面試助理或帶領一些年幼夥伴的職務。一直以來我都算是個頗仁慈的老闆、雖然要求很嚴格,但對伙伴們也向來都是提攜、成全、不藏私。但前幾年我曾fire掉一個夥伴,坦白說這個孩子是我歷任助手中相對聰明,學歷、語言也都優秀。我很花心思的栽培她,甚至把我某一個項目的收入提撥一部分出來,讓她跟著我去接下一份原本並沒有她位置的工作。

但是「聰明」並沒有保住她的飯碗,在某幾次的專案中,那孩子用了撒嬌政策,向我的客戶討要了一個沒有事先跟我商量的「特權」,爾後當我知道了那件事情,她給我的回應居然是「客戶都已經同意了呀,我何必那麼在意」的態度,這實在不是個太可愛的記憶。

而最終她所「討要到的特權」並沒有保住她的位置,在幾次無法配合交辦任務的事件後,我們終止了與她的合作。這樣看來,我很無情嗎?或許會有人這樣認為,但是對於我或品牌而言,「隱晦」都是個麻煩的大忌,這有可能衍生的是「八卦」,是我將因為未知而無法適時掌控的「危機」,這是個黑暗。當我沒有辦法改變這個情況的時候,遠離就是唯一的解法。(推薦閱讀:給CEO的5個教訓:不開除人是讓公司毀滅的好方法

設身處地為人著想,不怕沒有發展的舞台

其實這幾個例子都是滿小的事,但卻衍生出完全不同的結果。當我們多替別人想一點,多問一句,或是設身處地的替人著想的時候,可以創造的是被記住的機會、接案的機會、或是一份新的工作。

當這個世界上人人都只想到自己的時候,你因為「捨己」而成為一個「奇特的亮點」。那份光芒並不是來自於你長得特別帥,外語說得特別好,而是融在血液裡的良善,你就會閃閃發光。

聖經裡有段故事是這樣的:「在最小的事上忠心的人,在很多事上也忠心;在最小的事上不義的人,在很多事上也不義。」於是主人稱讚那又良善又忠心的僕人,並且把許多產業都派給那僕人管理,並且讓他進來享受你主人的快樂!』

很可愛的,在某次我接手一個國際論壇的主持工作,因著自己的外語不好而有些自卑,但當下我的小夥伴跟我說「沒關係,以你的檔次都會直接有翻譯協助你,不用難過自己英文不好。」你說說看:這樣的人,怎麼會沒有舞台?

責任編輯:陳建鈞

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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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