阿里巴巴智慧工廠出招首選服飾業!打造彈性生產供應鏈,5天就賣一萬張訂單
阿里巴巴智慧工廠出招首選服飾業!打造彈性生產供應鏈,5天就賣一萬張訂單

阿里巴巴集團近期正式揭幕旗下犀牛智造的迅犀數位工廠,展示阿里巴巴集團在「新製造」領域的戰略成果。

透過迅犀數位工廠,小企業及生產商可以更迅速地應對客戶日新月異的需求,進一步挖掘中國規模逾30兆元人民幣(超過4兆美元),正在開啟數位化進程中的製造業市場商機。而第一步,將瞄準服飾工廠為主要的應用場域。

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迅犀數字工廠揭幕,標誌阿里巴巴集團新製造戰略成果首度亮相市場。
圖/ 阿里巴巴

延續馬雲「五新」戰略,實現「新製造」彈性生產需求

阿里巴巴集團創辦人馬雲於2016年首次提出「五新」戰略,包括新零售、新製造、新金融、新技術及新能源。這一次登場的迅犀數位工廠,是阿里巴巴實施「五新」戰略的另一里程碑。

「現在各國已經越來越重視製造業的發展,疫情後更加加速了這個態勢,如何提升製造業,是一個全球化的課題。」阿里巴巴犀牛智造首席執行長伍學剛說。

這個趨勢背後的關鍵原因,是消費者需求發生了巨大變化。在過去是「大量生產」的年代,但現在,消費者變得越來越個性化、多元化、差異化,全世界都在進入以用戶為核心的新消費時代。

「數據是新製造的核心,客戶的需求瞬息萬變,而且更偏好於個性化而非大量生產的商品,」伍學剛表示,新製造是以數據驅動和智慧技術,幫助傳統製造業實現按需定產,在滿足個性化需求的同時,提高盈利及降低庫存壓力。

【新聞照片】「新製造」以數據驅動和智能技術,幫助傳統製造業在滿足個性化需求的同時,提高盈利及降低庫存
新製造幫助傳統製造業在滿足個性化需求的同時,提高盈利及降低庫存壓力。
圖/ 阿里巴巴

瞄準服飾業!阿里巴巴:犀牛智造彈性生產,做到零庫存

阿里巴巴集團從2018年就開始佈局新製造,不過,因為每個製造業行業的痛點都完全不同,很難用一招就打通不同行業的模式。

伍學剛說,「因此我們在選擇行業時,主要有幾個考慮:一是行業的體量要大,二是痛點要突出,三是阿里巴巴做這件事情有一定的優勢。」正因如此,阿里巴巴決定由服裝市場切入。

長期以來,服裝業內大大小小的企業都面臨生產週期長及庫存水平偏高的難題。過去,每年由於庫存造成的浪費佔服裝行業銷售的30%左右。而服裝一直是阿里巴巴中國零售市場上最大的商品品類之一,這令阿里巴巴在客戶洞察方面具備獨一無二的優勢。

因此,犀牛智造在發展初期瞄準服裝業為起點,希望借助各類嶄新技術,包括即時資源分配、流程及成本規劃、內部自動化物流方案及犀牛智造的智能製造作業系統等,能以合理的成本及更短的交付時間來生產出小批量訂單,犀牛智造可以將生產效率從25%提升至平均55%。

他進一步舉例,「去年冬季我們通過大數據發現『熱力牛仔』呈現熱銷趨勢,而平台的供給不足,存在很大的藍海機會。」因此,犀牛智造和淘寶直播達人薇婭合作,迅速生產、補充這個品類,在一個晚上銷售超過10萬條牛仔褲。

「我們將銷售、設計、印花、製造系統全部和淘寶後台進行了數字化(數位化)的連接,」伍學剛說,消費者下單以後,可按照消費者訂單實時生產及實時發貨,做到「零庫存」。真正做到了生產線每件服裝都是不一樣,每件衣服就是一張訂單。「在短短5天時間中,我們交付了1萬張訂單,這在傳統工廠來說是難以想像的。」

責任編輯:蕭閔云

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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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