momo、蝦皮都用它的紙箱!一紙禁廢令讓榮成損失17億,苦蹲3年疫情下創營收激增五成
momo、蝦皮都用它的紙箱!一紙禁廢令讓榮成損失17億,苦蹲3年疫情下創營收激增五成

2016年,工紙霸主榮成營收創歷史新高,擠入亞洲工紙市場排名前10大。想不到2018年,中國一紙禁廢令讓榮成跌到谷底,鄭瑛彬如何在原料匱乏下扭轉逆勢?

榮成
榮成紙業。
圖/ 榮成

一片綠油油稻田中,矗立了一座面積4萬多坪的鋼筋混凝土廠房,是台灣工業用紙龍頭榮成紙業彰化二林的廠房。光是這座造紙廠,產能就高達85萬噸,momo、蝦皮等知名電商的紙箱都少不了它。

紙箱
榮成紙箱製造。
圖/ 榮成

疫情期間,電商大幅成長,帶動紙箱需求,也讓榮成繳出亮眼成績單,今年上半年合併營收251億元,年增近51%。誰能想到在此之前,榮成才因中國一紙禁令,歷經長達3年的「寒冬」。

「過去3年在中國投資,我們少了3億美元利潤,但高興也是一天,不高興也是一天就好。」穿著剪裁合身西裝,榮成紙業董事長鄭瑛彬戴著黑框眼鏡在會議室接受《今周刊》專訪時,語氣不慍不火說著中國「禁廢令」對公司的衝擊。

2017年,榮成紙業市值突破575億元,超越台灣工業用紙同業永豐餘、正隆。當時,該公司名列全球前20、亞洲前10大工紙廠,子公司江蘇榮成環保科技更規畫申請上海交易所A股上市。

但2018年,中國啟動「禁止洋垃圾入境推進固體廢物進口管理制度改革實施方案(簡稱禁廢令)」,管制工紙廠重要原料海外進口廢紙總量和配額,只剩過去的4成,讓榮成從高峰墜落。當年湖北和無錫廠就虧損17億新台幣,導致公司2018年EPS(每股稅後純益)驟降到0.82元,獲利年衰退7成5,連「登陸」上市的計畫也不得不喊卡。

原料被逼到絕路,廢紙配額分配不公,只剩2%

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中國啟動禁廢令,進口廢紙配額只剩過去的4成,讓榮成從高峰墜落。
圖/ pixabay

為什麼一紙禁廢令,會重挫台灣工紙霸主?

廢紙是製造工紙的重要原料,來自美國的回收紙因再生纖維品質最好,一直是製作高檔工紙的必要原料。一旦沒有進口回收紙,工紙業者高機率就只能生產最低階工業用紙。

「玖龍、理文、山鷹3大中國工紙廠總計分配到(進口廢紙)60%的許可量,但榮成卻連2%都不到,根本是被逼到絕路。」中興大學森林學系教授彭元興以「絕路」形容當時狀況。

禁廢令公布後,榮成僅取得13萬噸進口廢紙,占總配額不到2%;反觀中國第1大工紙廠玖龍,每年進口廢紙的量占所有配額31.2%,是榮成的16倍。

不只如此,隨著中國商品出口量每年大幅提升,紙箱需求大增,也導致當地原料短缺,價格攀升;甚至,中國當地廢紙價格竟然超越進口美國回收紙。於是,榮成只能眼睜睜看同業用便宜的原料生產高價工紙,自己卻只能用昂貴的當地廢紙,生產低價的工紙。

「商戰本來就是不公平的,既然原料匱乏已經成定局,就只能找新的路。」

面對政策導致不公平競爭,鄭瑛彬選擇坦然接受。他回憶,當年榮成為了環保理念,提早2年主動降低進口廢紙比率;想不到,當自己努力減少到極限時,當地政府卻以當時使用比重作為分配基準,並規畫再讓進口廢紙3年內歸零。

「我們太早做,反而把自己弄得沒退路,政策是對的,只能怪自己不熟悉遊戲規則。」當好學生卻受罰並沒有打擊他的信心,鄭瑛彬認為,成功的企業都會把不公平視為常態,重點在於有沒有認清現狀。

升級核心技術,用水量大減,生產能耗降10%

鄭瑛彬暫停了中國的大規模資本支出,決定更專注在公司的核心技術。例如,他在兩岸建立33座專業資源回收環保站,台灣和中國分別有4座和29座,以穩定原料採購管道;並結合中小盤商、上游供貨商,共同推廣廢紙的分類回收,提升當地廢紙的回收量與品質。

榮成環保製程
榮成「綠色製程」。
圖/ 榮成

根據榮成資料,2020年榮成在中國有29座環保站,數量為中國同業之冠,每年供應100萬噸廢紙,約是榮成全年用量的3分之1。又如,在製漿流程上,榮成每年雨水回收30萬頓,每滴水在廠內循環次數從13次提升到16次,用水量是同業一半。

3年來,榮成的再生纖維保留率提升了6%到8%,生產的能耗降了10%,空汙、水汙、減廢和空間處理技術也不斷提升;就連原本分配到的51萬噸碳權配額,榮成去年也只用了39萬到40萬噸,還有剩餘的碳權可交易。

今年起,中國全面禁止廢紙進口,前3大工紙廠的進口廢紙庫存將用罄,只能用本地廢紙,所有工紙業者的成本都回到公平競爭環境。

「如今榮成是置之死地而後生了,最差的廢紙都能做出最好的產品。」
彭元興認為,榮成早就為全面禁止廢紙布好局了。他分析,儘管榮成從2018年中國禁廢令頒布後陷入苦戰,所幸,他們在這段期間掌握了3個要點,包括建構完整環保站收購系統、技術升級,以及建構海峽兩岸再生漿通路。這3點優勢,在未來中國沒有進口廢紙情況下,生產技術至少能超前同業2年以上。

回台調整結構,淘汰8成生產線,拚智慧製造

「春天來了,我們也準備得差不多了,未來5年到10年我有信心,因為體質的調整,不用擔心成本或技術沒有競爭力。」 展望未來,鄭瑛彬樂觀表示,一家合理的上市公司,每股獲利應該在2到3元之間,過去榮成也有這樣的條件,卻遇上禁廢令,如今結構調整中,明後年獲利可望大幅改善。

鄭瑛彬口中的結構調整,智慧製造扮演關鍵角色。為了研究智慧製造生產模式在工紙產業利基,他在2018年帶著核心團隊觀摩了10多家國際一流紙箱廠,並擬定了台灣3年改造計畫。

2019年時,經濟部推動「歡迎台商回台投資行動方案」,榮成投入70億元啟動台灣智慧製造改造計畫,並將生產基地集中化。他淘汰8成台灣的生產線,引進新的智慧化設備,就連彰化二林2016年才投產的生產線也一併改造。

「老的設備根本連智能的插頭都不能接,台灣的廠都很老舊,沒接頭就必須放棄。」就像是過去割捨家庭用紙市場、處分杭州的「富春山居」度假村一樣,鄭瑛彬對於不具備成長必要條件的事物總能果決斷捨離,並專注在新領域。

去年,榮成將台中神岡廠整併進雲林廠,目前已完成投產,產能是過去的3倍,是台灣第1座智慧製造紙箱廠。

「榮成真的沒有讓我們失望!」和榮成合作超過20年的客戶、巨大機械全球製造中心採購主管透露,原本很擔心榮成將神岡廠併入雲林廠後,交貨時程會因為距離拉長而延誤,沒想到榮成不只維持交貨時間,還提出新改善方案,讓包材減量50%、包裝時間也減少30%。

今年,榮成規模最大的彰化二林廠新紙機、改造造紙機也已陸續投產,總產能高達85萬噸。

榮成
榮成彰化二林廠。
圖/ 榮成

「表面上,產能只增加20萬噸,但配合新生產線投產及舊生產線改造,讓我們高毛利產品比率從4成提高到6成,是很結構性的改變。」鄭瑛彬語帶驕傲。按規畫,改造後二林廠1年還可產出30萬噸的再生紙漿出口中國,串起兩岸上下游;接下來,龍潭、路竹和南崁的智慧製造生產線,也將陸續改造完成加入投產,預期都是下一波業績和毛利成長的動能。

「你看,我遇上禁廢令,中國上市計畫沒成功,才有機會回台投資,把生產線全面改造翻新,所以你說這是冬天嗎?」

採訪最後,鄭瑛彬感性地談起這3年寒冬的心路歷程,「也未必,我絕不讓自己陷入低潮,否則還要花力氣爬出來,冷靜去看才會發現大有可為。」他引用道家哲學分享,無論世界或人生都是跟著春夏秋冬運轉,一如他打造工紙帝國,在冬天做準備,就有機會等到春夏,爬得更高的收成時刻。

責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

本文授權轉載自:今周刊

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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。

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