只花17天、動員20名工程師趕工...台灣首台醫療級呼吸器誕生,工研院克服哪些挑戰?
只花17天、動員20名工程師趕工...台灣首台醫療級呼吸器誕生,工研院克服哪些挑戰?

「台灣疫情穩定,不缺乏呼吸器,但我們做到超前部署,從只能進口產品,變成有自主生產能力!」工研院院長劉文雄振奮地說。

工研院動員超過20名工程師、花了17天加班趕工,今(8)日亮相台灣首台醫療級呼吸器原型機,預計於10月試量產10台設備,目標明年6月底協助國內廠商量產1百台。

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院打造國內首台呼吸器原型機,未來希望號召更多業者加入生產,展現以科技研發守護台灣,與全球防疫併肩作戰的決心。
圖/ 工研院

跨團隊打造醫療級呼吸器,難度在哪裡?

成大醫院急診部教授紀志賢解釋,呼吸器在臨床上可分為兩類:居家照護、醫療專業等級,原理多採用「正壓」形式。居家照護非侵入式產品,適用輕、中度呼吸道疾病,如給慢性肺阻塞、睡眠呼吸中止患者使用;醫療專業級多用於中、重度及嚴重呼吸窘迫症候群。

「台灣有居家照護呼吸器、有零組件供應鏈,但過去並沒有醫療級設備出現,」經濟部技術處長羅達生說。

一方面,醫療級呼吸器製造難度確實很高。工研院生醫所所長林啟萬說,若以人的器官做比喻,呼吸器重視「心臟」、「大腦」、「神經」跟「臉」四個部位。

他表示,心臟代表鼓風爐(馬達),由於呼吸道重症需連續使用器材,產品的噪音控制、穩定程度、體積大小都有限制;大腦象徵程式,管制CPU、電路板與被動元件;感測器與內部管線如同人體神經,掌握壓力與空氣流量變化;臉部指面板人因工程設計,需持續優化設計。

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院整合資通訊、機械、機電、顯示面板、醫學、電子材料與光學等七大領域人才,在過去累積快速試量產經驗下完成國內首台呼吸器原型機。
圖/ 工研院

工研院副院長張培仁解讀成功原因,除了有美國醫材大廠美敦力(Medtronic)釋出PB 560機型呼吸器的基礎設計,加上與經濟部技術處5年來合作快速量產,累積不少經驗,更重要的是做到三件事:

首先是軟體,團隊成功解譯美敦力原型機的近5萬筆軟體程式碼與功能。其次是系統組件,團隊積極在上中下游產業鏈,找尋包括微處理器、感測器、電扇馬達、鼓風爐、面罩等零組件,甚至以3D列印方式自製。第三件事是系統驗證,將呼吸器的關鍵零組件國產化。

台灣Can Help?看醫療級呼吸器市場與機會

全球呼吸器緊急需求主要國家概況表

資料來源:Society of Critical Care Medicine;Brookings Institution;歐盟等機構,統計至4/23

劉文雄強調,這台機器能替台灣產業帶來中、長期貢獻,包含超前部署物資、提升高階醫材競爭力等此外,也促成呼吸器測試平台上線,擁有鑑定與驗證能力。加上國際仍有2百多萬台的呼吸器缺口,若有餘裕協助其他國家,能展現Taiwan can help精神。

經濟部指出,2019年的呼吸治療產業全球產值為117億美元,2024年可望成長至176億美元,台灣能整合微處理器、半導體、石化、能源、精密機械等領域業者,做出醫療呼吸器產品,將有助高階醫材競爭力。

「台灣在呼吸器領域從未缺席!」崇仁科技創辦人、昭華慈善基金會執行長李清昭認為,台灣供應全球呼吸器近3成的管路、閥門零件,不能說以前都沒有幫上忙,問題在現在加入醫療級市場後,長久能不能獲利?

工研院_台灣首台醫療級呼吸器
工研院攜手產業合作,17天就完成台灣首台呼吸器原型機並順利運轉,提升台灣產業爭取布局高階醫材機會,展現「Taiwan Helps」的實力。
圖/ 工研院

他觀察,通常廠商接到1百台訂單,就已經很了不起,過去也只有在SARS時期出現過單筆1千台訂單,但最近各國政府都是以「萬」起跳,這代表一件事——呼吸器需求是精神面大於實務需要。

呼吸器技術不難,難在願不願意投入, 」李清昭認為,台灣能快速複製高階醫材、建立自己的產業,這很值得興奮,因為哪天若被斷貨,我們將不需害怕。

他強調,台灣更該趁機思考,醫療用呼吸器還有沒有哪些需求?像是結合物聯網,蒐集患者數據並補足市場缺口,這才會看見更廣的未來。

延伸閱讀:花30天自製呼吸器開賣菲、泰國,金寶在後疫情時代做了哪些超前部署?

責任編輯:陳映璇

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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