《產業領袖觀點》仁寶董座許勝雄:供應鏈亂局開啟新時代,巨大波動成為企業常態
《產業領袖觀點》仁寶董座許勝雄:供應鏈亂局開啟新時代,巨大波動成為企業常態

2019年的美中貿易戰、2020年的新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情肆虐,黑天鵝漫天飛舞,疫情後,人類生活如何被影響?企業該如何擬定新對策?《數位時代》編輯部精選各企業領袖年度致股東報告精華,跟讀者一起聽各產業領袖洞見,迎接未來。

全球筆電代工霸主今年再度激戰!仁寶終於在去年甩宿敵廣達,以4,241萬台出貨量登上筆電一哥,不過由於疫情衝擊讓Chromebook買氣大增,廣達受惠追單,本季出貨破千萬台,筆電王寶座,廣達再度纏鬥。

仁寶指出,2019年筆電全球市占率衝上25%,下一步將多元化發展,如伺服器(Servers)、穿戴裝置(Wearables)及汽車電子(Auto Electronics Parts)業務,2019年皆達倍數以上成長,智慧物聯網(AIOT)業務,在終端市場需求逐漸顯現下,也展現不錯成長動能。

仁寶
仁寶2019年完成接班規劃,由總經理翁宗斌(左)接任管理重任,陳瑞聰(右)轉任副董事長
圖/ 王郁倫攝影

智慧醫療與照護(Smart Medical and Healthcare)是仁寶集團重頭戲之一,公司表示將持續投資與佈局,2015年以來已投資超過10餘家的醫療科技團隊,並通過各項合作計畫借助外部資源,累積領域知識, 讓非筆記型電腦業務營收貢獻已來到34%,逐年增加。

董事長許勝雄表示,展望未來將以產品跟生產據點分散化加速推進,而非筆電業務上,未來不只是量的增長,還要兼顧質的提升,2020年全球經濟與產業仍充滿不確定性,是挑戰很大的一年,巨大的波動,未來將成為企業新常態。

以下為許勝雄致仁寶股東營業報告書摘要:

回顧2019年仍是「嚴峻」的一年,經濟環境內溫外冷,全球GDP成長率放緩,雖然台灣的GDP成長率約與前一年度持穩,但美中貿易摩擦著實打亂全球供應鏈體系,讓產業充滿許多不確定性。即使我們所處的產業受到了挑戰,但仁寶在去年仍然穩住腳步,並創造了幾項佳績,持續為未來的發展打下穩固的基礎。

仁寶2019年合併營收達804.42億元,較前一年度增加127.36億元·年成長1%,整體5C相關電子產品的總出貨量達9200萬台,較前一年度增加900萬台,年成長11%。

在持續提升產品服務價值及專注獲利的努力下,2019年合併營業淨利為105.86億元,較前一年度成長14%, 在和除業外項目及所得稅後,歸屬母公司之稅後淨利為69.56億元,全年每股稅後盈餘為1.60元。

業務與技術發展

在業務進展方面,仁寶筆記型電腦(NB PCs)事業在2019年持續穩居業界第一,全球市佔率達25%。多元化發展的產品,如伺服器(Servers)、穿戴裝置(Wearables)及汽車電子(Auto Electronics Parts)業務,在深耕技術及客戶的成果下,民國108年皆達倍數以上的成長,而仁寶領先布局已久的智慧物聯網(AIOT)業務,在終端市場需求逐漸顯現下,也展現不錯成長動能,相信未來在AI及5G技術發展的結合與推動下,仁寶的智慧物聯網業務將加速推進,獲得更大的發展空問。

仁寶
仁寶面對2020年已有製造及產品分散多元化對策。
圖/ 王郁倫攝影

此外,我們在新領域「智慧醫療與照護(Smart Medical and Healthcare)持續投資與佈局,自2015年以來,已投資超過10餘家的醫療科技團隊,並通過各項合作計畫借助外部資源,累積領域知識。2019年非筆記型電腦業務營收貢獻已來到34%,較前一年度增加2%,持續以穩健的步伐,朝既定的目標邁進。

分散生產暨智慧製造

2018年以來的美中貿易摩擦,以至今年年初中國大陸爆發的新冠肺炎疫情,讓分散生產及智慧製造的需求也來到了新的拐點, 縱使全球供應鏈看似亂局,但已是一個新時代展開。

仁寶在2019年已因應需求,同時為多個客戶進行策略性產能調整,包括回台投資以及重新建立並擴建越南生產基地,並持續投入智慧化暨自動化機器設備。在此同時,我們也已積極招募人才及團隊,並搭配供應鏈規劃,以應對新局。

展望2020年,全球經濟與產業的變化仍然充滿許多不確定性,依舊是挑戰的一年,巨大的波動也許將成為企業的新常態。延續去年的成果,今年我們除了要持續保持仁寶在產業上領先的地位外,更要加速推進在業務、生產及供應鏈的分散與多元化。

同時,我們認為企業唯有建立好本身在技術、營運及財務上的穩健基礎,才能保持彈性面對未來的不確定性。因此,在技術上,我們將重點專注在AI、5G及雲端技術的開發,讓仁寶在非筆記電腦業務的發展,不但是「量」的增長更兼顧「質」的提升,替客戶創造更多價值。

在營運上,我們將持續推進數位化和自動化工作,目標成為智慧製造的領導廠商。在財務上,我們將以穩健的財務結構為基礎,兼顧營運成長與長期股東回饋,使仁寶更能從容面對產業波動所帶來的風險。

責任編輯:陳映璇

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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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