專精模型製作啟發管理能力|數位時代 BusinessNext

西門町萬年大樓是模型同好的尋寶聖地。在這兒狹小連轉身都有困難的模型店裡，是優派國際（ViewSonic）亞太區人力資源副總鄭秀家經常出沒的地方，假日常可看見他擠在一群少年模型玩家當中，悠游於各式各樣的模型世界中……

**三十歲與模型製作結緣

**今年48歲的鄭秀家，30歲才真正進入模型世界。擁有將近二十年的模型製作資歷，稱得上是資深模型玩家，同事朋友都說，他是個模型高手，家中三個櫃子也早已擠不下他的模型作品。
事實上，三十歲之前的鄭秀家，生活中排滿的都是工作，當時做的是研發工程師，專注於開發產品，工作是生活中唯一的重心。在一個爾然的機會裡，他開始接觸模型，突然喚起小時候，自己削木頭、做玩具的樂趣；他更發現，做模型是運動之外，紓解工作壓力，甚至是沉澱思緒的好方法，自此他就和模型結下不解之緣。
雖然，在許多人眼裡，做模型是個耗時又耗神的工作，但對於忙碌的他而言，像是有點「奢侈」的興趣，只有鄭秀家自己知道，這個「奢侈」的興趣帶給他工作上更多的力量，尤其在他30到45歲之間的工作歷程，更是受益良多。這段期間，他過的是空中飛人般的生活，一個月裡有半個月都在國外差旅及飛機上度過，但這段日子卻是他投入大量心力，做模型的黃金時期。

**從模型中悟出做事道理

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他從其中除了紓解工作壓力，更領悟出做事的道理。他說：「做模型其實跟R&D的邏輯很像，一樣要構思、布局，學習如何將產品從無到有，並且要細心注意到每個細微的環節，否則成品一定會有瑕疵。」
尤其，從第一線研發工程師，晉升為研發部門主管到現在的人力資源主管，鄭秀家必須考慮到團隊裡，每個人不同的能力和需求，並做好人力調度的調整。每每遇到問題，他往往會從模型中找到答案。他發現，工作和做模型的邏輯有許多相通之處，「其實，做模型是具體而微妙的過程，需要整合能力，」他說。這是一個很好的自我訓練，因為，每項工作都需要高度的整合力。
面臨到整合品頸時，他總是保持耐心的找出解決方案。就像他在進行模型的製作時，也會做到一半遇到難解的問題，但是，完成後心中卻充滿喜悅。「曾經為了做艘古代沉船，裡面有段繩梯，竟然就只有一綑繩子，要自己想辦法編成……」鄭秀家說起這段故事，似乎又回到當時皺著眉頭，想要突破困難時的神情。可是，他也說，完成之後，成就感卻是無可言喻。
鄭秀家雖然只是個業餘模型玩家，他卻玩出了工作的哲理；同時，也找出了生命的節奏，讓工作與生活獲得平衡。「我一直相信的哲學，就是專業、熱誠、平衡，」鄭秀家談起他做模型的經過，竟然是依據著人生哲學而來。他相信，一個能平衡的發展興趣和工作的人，做起事來才不會慌亂。
從鄭秀家身上見不到年近半百的歲月痕跡，反而見到中年人少有的笑容和活力，應該就是懂得工作和生活平衡的緣故。

鄭秀家小檔案
年齡：48歲
星座：天枰座
現職：優派國際亞太區資訊技術服務處
人力資源暨行政管理處副總經理
婚姻：已婚
興趣：籃球

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。