【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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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