IBM助新光銀行、半導體通路打造「虛擬企業」,3大特徵看新型態營運模式
IBM助新光銀行、半導體通路打造「虛擬企業」,3大特徵看新型態營運模式

正當科技改變全球企業的業務和協作模式,國內外企業在轉型已是大勢所趨。IBM於25日舉辦的線上論壇,提出「虛擬企業(Virtual Enterprise)」的轉型概念,不僅是導入數位工具進行遠端協作、線上專案管理這般簡單。

對此,台灣IBM企業諮詢服務事業群副合夥人游復興表示,世界各地的企業已開始習慣遠端工作,有些更是通過雲端、物聯網科技,不斷打破硬體或實體環境的限制,發展成為所謂的「虛擬企業」來維持營運,更具競爭力的營運模式也因應而生。

他指出,虛擬企業擁有3大特徵。首先,企業應擁有開放性平台策略與生態系統。這表示,虛擬企業應著眼從外部,與未來潛在合作夥伴、生態系合作來進行擴展,並透過各種雲端模式跟外部進行介接與溝通。

其次,則是能夠透過科學應用、數據交換來主導創新;最後,也是最重要的關鍵所在:以智慧工作流程來整合自家和生態系統,幫助客戶、外部夥伴創造更多價值,形成更牢固的生態系。

ibm
IBM在內部也早已先行虛擬企業的概念。
圖/ IBM

那麼又要如何成為「虛擬企業」?游復興指出,企業在實現數位化需佈局更快速,並將範圍擴大到新的生態圈及合作夥伴。同時,為了滿足客戶和員工的連結度與服務需求,還需優先考慮極致性的自動化和AI導入,以及體驗和人性化。

他表示,虛擬企業可由智慧工作流程這條「金線」串連,將生態圈參與者緊密聯繫在一起,實現共同的價值,「其中,『開放性』絕對是虛擬企業最重要的一點。」這一點,從企業內部、外部生態圈到合作夥伴,皆能為企業帶來價值。

IBM協助半導體通路商導入,讓供應鏈整合性更強

對於提升開放性這一點,游復興進一步舉出案例,藉由IBM提供的BPaaS(商業程序即服務),台灣某大型半導體通路商進一步創建專屬物流平台,為供應商提供快速連接於客戶資訊系統的服務,進一步降低供應商與ODM客戶業務往來時的資訊介接門檻。

1_半導體
圖/ IBM

如此一來,平台所創建的生態系統也就包含了半導體零件原廠、物料供應商、外包廠、客戶與物流服務商等,每一方都能在這之間連結並獲得所需資訊,為企業數位化賦能。

「在經歷疫情後,供應鏈的不確定性已成為新常態,因此供應鏈優化已是關鍵!」游復興指出,有了平台整合,讓上游廠商能夠更專注於製造,降低測試時間,也能讓下游客戶完成所有IC零件採購,專注於組裝和對品牌商的服務。

民生產業從中受惠,銀行也是導入標竿

不僅如此,人們賴以為生的糧食供應鏈也和「虛擬企業」大有關聯。全球最大礦物肥料生產商Yara就是應用範例之一,其運用數位農業平台Atfarm/FarmX來連結農民,改變現有供應商關係,更增加了現有農田糧食產量、農企業的收益。其中,平台也運用IoT傳感器、AI和氣象公司提供的天氣預報,能夠讓農民能夠得到災害預測、即時施肥等資訊。

1624610440600
全球最大礦物肥料生產商Yara,其運用數位農業平台Atfarm/FarmX來連結農民和農業。
圖/ IBM

游復興觀察,面對近期紓困貸款申請爆量,許多銀行行員也大喊吃不消,也反應出導入虛擬企業的重要性。他進一步提出數據,台灣在三級疫情升級後,約有90%的民營銀行可讓員工在家上班,讓業務不中斷,「從分行虛擬化流程到組織管理優化,數位化已然是讓銀行競爭力高下立判的關鍵。」

再以IBM近期公開的案例來看,就可應證客戶體驗對虛擬企業的重要性。新光銀行自2016年啟動數位轉型,就採用了IBM Power Systems的AI開發工具,加以發展AI模型並和數據流整合,特別是運用在提出精準行銷活動上,進一步讓客戶擁有高評價的體驗。新光銀行也曾公開表示,目標是兩年內將AI模型從近20個發展至上百個,且將持續投入AI和大數據分析,讓客群定義更清晰細膩。

新光銀行.jpg
新光銀行自2016年啟動數位轉型,就採用了IBM提供的服務和技術為其數位賦能。

最後,游復興也給出企業可思考的建議。除了在加速數位轉型上,可找出智能化工作流程進行平台化外,「企業主更應該改變管理思維,除了對外保持開放性的合作外,也可組建內部的遠端工作師架構團隊。」同時,讓組織扁平化、充分授權,讓員工的績效更為目標與結果導向,也是讓企業逐步成為虛擬企業的方法之一。

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

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。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「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。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓