直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密
直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密

因應武漢肺炎(新型冠狀病毒)疫情,政府預計要 在二月底、三月初左右讓國內口罩產能每日達到1千萬片,若達此規模量,行政院長蘇貞昌說,台灣將意外成為全球口罩第二大生產國。

為達成目標,經濟部指導工研院攜手精機中心、金工中心等法人機構與工具機公會等單位,一同協助廠商要增建「60組生產口罩所需的設備及產線」。

今(14日)行政院院長蘇貞昌、經濟部長沈榮津一同參訪位於新北市鶯歌區的口罩自動化設備大廠權和機械。原本一年產能最多為30台產線設備的權和機械,在工研院的協助下,將在一個月內完成20台設備,相當於增加約200萬片口罩的日產量;另外40台設備則由位於五股的長宏機械負責生產,並由精機中心與精工中心提供支援。

工研院、精機中心、金工中心投入協力,趕工生產口罩設備

此次前來支援的工研院機械與機電系統研究所,智動化介面技術部的工程師陳永文表示,這次工研院派了約20人前來支援,自5日起進駐,確認與零組件協力廠商進貨以及關鍵零組件的貨量等問題,同時組裝設備,在10天內完成4台產線設備。

下週他們更預計交貨10台,馬不停蹄地趕工。

口罩工廠
陳永文(左)為這次工研院派來協助權和機械提升口罩生產設備產能的專業人士之一。
圖/ 蔣曜宇攝影

陳永文說,這個機台包含馬達在內,幾乎全部零件都是台灣生產,只有關鍵零組件「超音波熔接機」是從國外進口。但就權和機械來說,由於平時就有備貨,所以目前關鍵零組件的供應無虞。

一台口罩產線設備需要裝設五台超音波熔接機,用途在於將口罩三層布料、耳帶的接合,以及口罩的封邊等步驟上。

原則上,一台設備產線一分鐘約生產120片口罩,若24小時運作不停歇,一天最理想情況可以生產約17萬片,但扣除補貨等流程,一台設備一天可以生產10萬片左右。

口罩生產流程大公開

一個口罩的成形需要有三個步驟。一個外科口罩共有三層布料,外層紡黏不織布用於防水;中層熔噴不織布為靜電濾材,用來吸附病菌及有害物質;內層不織布則有透氣效果、可以吸收口鼻分泌物。

在產線中第一步驟中,口罩的三層布料透過熔接成形,經過第一個機台「口罩本體機」。此處每分鐘會處理120片口罩。

口罩工廠
生產線起點、三層布料各自捲入產線中。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
經過口罩本體機,三層布料熔接成形,鼻樑的壓條也是在此處接合進去。
圖/ 蔣曜宇攝影

後來經過分流,由兩道產線流進兩台耳帶機中掛上耳帶,最後進行封邊即完成。此處一台耳帶機每分鐘會處理60片口罩,兩台加起來是120片。

口罩工廠
經過分流,每分鐘120片口罩分半,流進兩台耳帶機進行接下來的作業。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
在耳帶機掛上耳帶、封裝後即完成。
圖/ 蔣曜宇攝影

根據經濟部公告的「口罩生產廠商利用本部附條件贈與機台生產口罩遴選」結果,未來這60台設備將分配給15家口罩生產商,分配到最多(10台)的有三家廠商,分別為康匠、永猷及恆大。康那香、順易利則分別拿到5台,其餘20台則將分給10間廠商,預計將於三月初開始正式生產。

蘇貞昌院長表示,目前第一階段的口罩供應是採實名制一人七天內買兩片的措施,第二階段口罩供應量起來後,則會優先提供醫護人員、基層診所、需長跑醫院的特殊疾病人士、陪病家屬、以及需要口罩的特別產業等。

他也呼籲大眾,要正確地使用口罩,同時贊同許多民眾響應的「你先領 我OK」的活動,期許政府到民間上下一心,一起完成防疫的任務。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #武漢肺炎
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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