被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?
被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?

有重工業產業食糧之稱的鋼鐵業,是建築、造船、鐵道及電機機械等產業的基幹。然而,鋼鐵業卻也是碳排放量佔比相當高的一個產業,為配合日本2050年碳中和政策,如何進行減碳生產備受外界關注,為此日本鋼鐵業龍頭「 日本製鐵 」已宣布將投入5兆日圓進行設備更替。

日本製鐵
圖/ 日本製鐵

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日本鋼鐵業視「減碳生產」為最重要的經營課題

年營業額高達5兆日圓的日本製鐵是日本最大的鋼鐵廠,幾乎是排名第二的JFE營業額的兩倍,更是排名第三的神戶製鋼規模近三倍,集團員工人數高達5萬人,過去10年發動多次併購。

1934年,由官營八幡製鐵所等數個製鐵業者合併而成。日本製鐵曾於太平洋戰爭時期,因法規因素而一度被分割為四間公司,但在1970年,該法廢除後,其中的八幡製鐵所和富士製鐵等又再次合併,成立新日本製鐵。

2012年,新日本製鐵與住友金屬合併更名為新日鐵住金;2019年,再將商號變更為日本製鐵;2020年,再與日鐵日新製鋼公司合併。

日鐵與其他基礎建設發展產業面臨同樣的減碳問題,故日鐵日前宣布汽車用的高級鋼材製造設備,將從現行的高爐轉為電爐。此外,將使用氫氣還原技術以減少焦炭使用,目標在2030年減少30%的二氧化碳產量。

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圖/ REUTERS

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即使設備投資額將可能超過5兆日圓,而製造成本也可能會倍數以上成長,由於鋼鐵業的二氧化碳排出量約占日本整體製造業的四成以上,為因應日本政府推動的2050年碳中和政策,鋼鐵業龍頭也不得不進行改變。

此外,日鐵也將進行國內外事業整頓,除將擁有的15座高爐降低運轉至10座,調降成本支出外,將深耕電動車市場強化相關設備。並加強在印度的生產及進行海外企業併購,目標是全球化粗鋼生產力能達到1億噸。

集團式的多角化經營,公開收購東京製鋼股份

日鐵除了是日本國內擁有高爐可一貫化生產的鋼鐵廠,也透過事業持股形式發展各種與鋼鐵有關的產業,例如建設業的新日鐵engineering、化學製造業的新日鐵化學及通訊情報業的新日鐵solution等,連結高達約250家子公司及約70家的轉投資公司,是日本相當具代表性的大型集團企業。

而2021年初,日鐵宣佈投入約24億日圓(約台幣6億元),對東京製鋼進行公開收購,目標將持有東鋼股份從9.9%提升至19.9%,並在3月初時宣布收購完成。

東京製鋼
圖/ 東京製鋼

不過,這次的股份公開收購,對東京製鋼來說卻是一個惡意併購行為。日鐵即便將持有股份提升至19.9%,東京製鋼仍非日鐵具控制權子公司,僅能說是強化資本比率。然而,日鐵卻在公開收購說明書指摘,東京製鋼的業績和財務持續惡化,主要原因就是因為公司治理體制的不完備,更直指代表董事長在位期間長達20年等問題,認為有必要進行經營再建。

股東話語權提升的時代儼然來臨

日鐵其實是東京製鋼的材料供應商,而事實上,東京製鋼歷代董事們出身於日鐵者也不少。2017年,日鐵就與東京製鋼經營層進行面談,要求增強危機意識並曾對董事選任議案投下反對票;2020年9月,日鐵開始評估提高股票持有比例,提高話語權,並在2021年初進行公開收購股份。

對日鐵的收購,東京製鋼則表示反對,原因在於利益衝突。日鐵是東京製鋼最大的材料供應商,然而面對日鐵的價格上漲壓力,東京製鋼也嘗試開發中國和韓國等線材使用。如果日鐵持股達到一定的比率,可能會對相關採購開發活動造成一定阻礙,並讓成本提高,亦對日鐵以外的股東造成損害。

而且,東京製鋼也對鐵以外的新素材,例如碳纖維等電纜事業進行投資,此種脫「鐵」開發策略,也對日鐵造成一定程度的影響,不難想像日鐵的焦慮。

不過,東京製鋼的確存在業績低迷、代表董事長期未更替、獨立董事對經營者評價、選任程序和公司治理機制不全等問題,日鐵的批評也是事實;而東京製鋼為開發碳纖維而成立新子公司,卻沒有依公司法規定進行公告,這也是日鐵認為有東京製鋼有所隱蔽之處。

但有金融及產業界相關人士認為,像日鐵這樣的公司,為何會對執著規模相對小的東京製鋼,公司治理問題只是個藉口,應是對海外採購或脫鐵行為有所介意。對此評論,日鐵強調此次收購並非對東京製鋼複數採購行為不滿,也不是為了強化自身的原料供給,而純粹是因為對公司治理有所疑慮。

東京製鋼仍有高達九成以上的原料採購自日鐵,未來評估也不會有太大變動。但近年來日本產業間公開收購案件頻繁,評論家認為這象徵股東話語權提升的新時代來臨,過去企業間相互持股,但不干涉經營的時代已經過去了。

資料來源:業界動向Wikipedia日本產業新聞日刊自動車新聞東洋經濟
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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
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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。

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