不只捐口罩?台灣口罩國家隊的下一步:輸出整條生產線
不只捐口罩?台灣口罩國家隊的下一步:輸出整條生產線

40天建置92條生產線、動員超過3,200人次,以工具機業者為主的「口罩國家隊」,成功挑戰不可能的任務。下一步,還要把生產線整廠輸出到其他有需要的國家。

小小一片口罩,是疫情下的護身符;未來,它能為工具機產業帶來新希望嗎?

40天內,台灣口罩產能快速擴張8倍,從單日188萬片,躍升至1,500萬片;從8成仰賴進口,到「自己的口罩自己做」,還能捐贈友邦,推動口罩外交。

隱形冠軍們攜手合作

時間回到1月24日。台灣累積3名武漢肺炎(COVID-19)確診個案,行政院長蘇貞昌宣布管制口罩出口,正反輿論猛烈交攻。

1月30日,年後開工首日,台灣出現第9例確診個案,全台各地湧現排隊買口罩人潮,解決口罩荒成了防疫的當務之急。

口罩排隊
圖/ shutterstock

經濟部選定鶯歌的權和機械、五股的長宏機械,作為主要生產基地,雖然一般外科口罩的技術門檻不高,但病毒大軍已兵臨城下,一日600萬片的缺口,該如何在短時間補足?

精密機械研究發展中心(PMC)總經理、工具機國家隊總指揮官賴永祥指出,一條外科口罩產線,可日產10萬片口罩;600萬片就需要60條產線,根據過往經驗,至少得花上半年時間完成,如今只有一個月,相當於「一天就要搞定兩條產線。」

2月7日,台灣工具機暨零組件公會理事長、哈伯精密董事長許文憲登高一呼,號召精密機械產業,包括東台精機、台灣瀧澤、亞崴機電、程泰機械、哈伯精機、靄崴機電、上銀科技等,以及三大法人團隊,成立「國家隊工作小組」,無償投入資源協助,與時間賽跑。

三天後,國家隊進駐新廠佈線。這些昔日競爭的各方山頭,大多來自中部,派出各家高手,來到長宏機械在北部山區承租的廠房,傾囊相授。缺網路,就找中華電信建置強波器;跳電了,再找台電加強電壓,最終在第六天完成第一條產線。

隨著疫情加溫,二月底,政府追加需求,總計92條產線,3月20日全數完工啟用,國內口罩產量達到目前的1,500萬片。

肺炎疫情管理,讓台灣重新被全世界看到,而完成使命的口罩國家隊,也讓研華科技執行董事何春盛,看到了產業的新希望。

何春盛建議,台灣應將口罩生產線打包,從原料、膠片、噴熔、設備到檢驗,「整套製程標準、整廠輸出,這是台灣產業發展的契機,能帶動精密機械產業。」

產業新希望:整廠輸出

2017年,台灣機械產業總產值突破一兆元大關,去年因美中貿易戰而大受打擊,有能力的業者加速轉型智慧製造、智慧機械。

所謂的整廠輸出(Package Plant Export),係指除了有形的重機械、主要設備輸出之外,還包括設備的運轉、維護、操作,整合了產品、經驗知識、服務和技術的全方位解決方案。交易複雜,囊括有形、無形項目,耗費時間長,都是整廠輸出的特點。

正如3M在新加坡設置的N95產線,就是整廠輸出模式,看中當地三大條件:高度機密保護,在全球供應鏈的位置,以及在地具備所需人才。

防疫視同作戰,當口罩成了重要戰備資源,台灣除了捐口罩之外,賴永祥也在與研華的對談直播中透露,目前包括美國、加拿大,皆收到台灣空運過去的口罩設備,由於平面口罩生產斷鏈已久,「這些大國想的不只是設備,而是想建置整條生產線。」

賴永祥說,藉此機會,國內廠商應尋求自我提升,例如智慧機械導入,包括產線可視化、機聯網等,「我們幫廠商建置這些能量,國內練兵後,再推展到其他國家,整廠輸出是很重要的支援方式之一。」

疫情終有盡頭,等到曙光來臨的那天,工具機口罩國家隊的能量,有機會透過整廠輸出,延續下去。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:FC未來商務

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關鍵字: #武漢肺炎
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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