【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點
【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點

智慧製造是近年來很重要的產業趨勢,但台灣如何發展智慧製造的討論並不多,最近我花了一點時間研究,也採訪一些業界人士,其中包括原見精機董事長蘇瑞堯。我認為,從人機協作的加值應用與服務切入,是一個很適合台灣發展的方向。

切入正題前,先談一個聯發科創立時的小故事。1997年,聯發科從聯電獨立出來,當時蔡明介選擇切入PC周邊的光碟機IC,原因是當時PC最核心的CPU晶片掌握在英特爾(Intel)手中,英特爾公司又大又強,台灣公司資源規模都有限,因此避開這塊最難挑戰的部分,產品離CPU愈遠愈好。

後來聯發科站穩腳步,才敢切入難度更高的手機晶片。當時手機正從2G功能性手機演變至3G智慧手機,雖然也有大廠如德儀(TI)占據市場,但由於產業出現大變動,品牌客戶也有大調整,例如舊龍頭諾基亞(NOKIA)快速退位;當市場有明顯變化時,正是新公司崛起的機會,聯發科也趁勢奪取市場,成為IC設計業的一方之霸。

聯發科
聯發科最初是從電腦周邊的光碟機IC做起,遇上手機正從2G功能演變至3G智慧手機轉換期,聯發科才趁勢進入手機市場,成為IC設計業的一方之霸。
圖/ 翁挺耀攝影

講這段故事,重點是想談台灣產業發展該有的策略運用。台灣資源、人才都很有限,選擇發展的題目需要有步驟、有策略,還要輔以循序漸進的作法,才能把資源聚焦在不同階段會贏的題目上。

以此觀點來看智慧製造的發展策略,就可以得到一個不一樣的思考。目前全球機器人大廠有發那科(FANUC)、庫卡(KUKA)、ABB(Asea Brown Boveri)、安川電機等4強,另外還有8個規模小一點的品牌,這12家組成了全球最強大的機器人產業聯盟。

人類靈活融合機器高效,達到產線最佳狀態

過去台灣聊機械業,經常談到要發展此行業核心技術的控制器,但多年過去了,要達成這個目標談何容易,對機械後進國台灣來說,想在龍頭廠城牆高築的地方正面對抗,確實很困難。

因此,若要在智慧製造中找到台灣可以發展的路,已逐漸成形的人機協同作業,將是其中重要趨勢,也是對台灣很有利的發展方向,甚至是可以彎道超車的選項。

何謂人機協同作業?

簡單講就是人與機器共同合作完成製造作業。如果從實際製造場域來看,光譜最左邊是全部人工,最右邊是完全機械化,絕大部分的場域都同時需要人和機器,因為機器人可以做無聊、笨重及危險的工作;至於人可以做細緻、多變或檢查工作,當生產線可以更好地融合人與機器時,智慧製造就能達到最佳狀態。

【新聞圖片一】觸覺技術領導品牌原見精機,今日於2020年自動化展記者會上發表最新解決方案—搭載於日本
原見精機的「T-Skin安全皮膚」方案獲得日本川崎重工採用。圖為2020年自動化展記者會上,原見精機董事長蘇瑞堯(左)和川崎重工台灣總經理小野晃司(右)。
圖/ 原見精機

據MIC引用的一份調研資料,預估2027年全球協作機器人需求將達每年32萬台,占當年總機器人出貨量22%,顯示市場商機確實可觀。不過,要達到人機協同作業願景,會牽涉許多技術創新、國際標準、場域規畫甚至勞動法規等,技術與發展重點也朝向機器人的視覺、觸覺等領域發展,這是一塊還未成形、比賽尚在進行中的處女地。

以國內積極推動智慧製造的佳世達為例,2019年就與歐商ABB及工研院獨立出來的原見精機,攜手完成國內首座人機協作產線認證。該產線產品為高階專業顯示器,設計重點在ABB機器人設備上,加上原見開發的T-skin,有如幫機器人穿上衣服、機器手臂就擁有觸覺,可以在碰觸到人時,就立即停止,保護工作場域中人員的安全。

兩大優勢助攻,獨特應用成發展利基

從人機協作的試驗場域來看,台灣也擁有優勢。由於近年來台投資的台商及外商很多,台灣本地製造業過去多以人力組裝,如今開始經歷轉型,也願意多方嘗試,因此人機協同的試驗場域很多。

但若對比日本生產線,幾乎都以自動化機器人為主,很少有人工參與;至於歐洲因為特別尊重人性,人工生產效率並不佳,因此在日、歐等國,都不容易找到類似台灣的試驗場域。

另一個對台灣有利的因素是,台灣掌握很大的下游出海口市場,因為台灣製造業很強,從半導體、面板、電子五哥到傳統紡織、製鞋、石化業等,都有世界級的霸主地位,這些全都是智慧製造的下游客戶,也是台灣發展智慧製造最佳的助攻員,若我們沒有充分利用這項優勢,實在很可惜。

分析機械製造產業的三大發展方向,一是機器人本體,例如上銀、台達、達明;二是周邊供應商,從齒輪、控制器到感測器等業者;第三則是系統整合服務商,例如廣運、盟立及帆宣等公司。

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台灣製造業實力非凡,從半導體、面板到傳統紡織、製鞋與石化等,都極具實力,這些都是發展智慧製造的助攻員,應善用此優勢。
圖/ 佳世達

我認為,這三大項目台灣都已在發展,也陸續看到不少公司展現績效,但每個項目要面對的對手都不同,若能夠在不同客戶的生產場域,發展出更多獨特的應用及加值服務,這將是一個可持續多年的高成長機會。

因此,若從這個角度來看,前述第二、三項將是台灣最有發展利基的領域,也是台灣智慧製造產業爭取與4大龍頭廠及8大品牌,共同競爭與立足的新機會。

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責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #智慧機器人
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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