杏一董事長陳麗如因為「憨」創業,如何讓醫療用品小店躍升產業龍頭?
杏一董事長陳麗如因為「憨」創業,如何讓醫療用品小店躍升產業龍頭?

「做這一行不能期待生意好!」1990年,第一天拜拜,杏一醫療用品董事長、當時26歲的年輕護理師陳麗如,才剛默念完「保佑生意要好」,就被媽媽罵,許願生意興隆,是詛咒別人生病嗎?要她跟著念:「天公伯啊,我是哪裡哪裡人,拜託您,如果有需要我杏一照顧的人,請指引到我們門市來,讓我們有機會照顧他。」

回想起創業初衷,她只以一個「憨」字總結:因為工作過勞,加上有病人才剛出院就因為買不到氧氣筒又緊急入院,懷抱想幫別人解決問題的心,就想「那就做做看吧」!就這樣,從林口長庚醫院旁的一個二樓店面起家,到現在全台超過200家連鎖店,成為台灣醫療用品通路龍頭。

杏一的成功關鍵,包括切入醫療居家照護用品、選店策略(設在醫院旁)、公司員工與門市人員具醫藥護理背景,可以提供顧客專業的諮詢與服務,似乎都是精確的利基市場、精準的商業決策。

然而,故事起點卻都很單純:因為出身護理師,就選在醫院附近開店;看見病人反覆入院,就提供他們出院後能夠自立照護的產品;開店需要人手,就問有沒有想要轉職的護理人員。

在創業即將邁入30個年頭之際,陳麗如以病患(顧客)需求為出發點的理念,依舊沒變。杏一門市裡的一台會講話的血壓機,就是因為有客人反映,市售的血壓機字太小看不到。他們就專門為台灣市場客製化,「沒人要做啊,要說服廠商,給他錢給他量,成本比別人高很多。」結果,產品做出來以後,不但拿到SNQ(國家品質標章),也成為杏一與競爭對手拉開差異的競爭利器。

杏一
杏一醫療用品都開設在醫院旁邊,當初創業的原因是不捨病人因買不到醫療器具而再度入院。
圖/ 杏一

感嘆護士太過勞!幫病人量血壓,自己累到被扛走

Q:什麼契機決定離開護理專業,自己開店? A: 我是念了護理,才喜歡護理的。病人進來,你看他是痛苦的,入院後經過治療、護理,過一段時間,他就變好,可以回家了,這是一個成就感。

可是當護士也很辛苦,常常要輪夜班。有次去病房量血壓,我最後的印象是在幫病人量血壓,醒來卻是在更衣室裡,同事說是病人把我扛來的。覺得很累的時候,就會想我只能當護士嗎?我可以當多久?我還可以做什麼?

陳麗如
創業,我覺得可以用一個「憨」字來解釋。

記得某一次,一個剛出院的病患又掛胸腔科的急診進來,問他為什麼,他說沒買到氧氣瓶。我們以前當護士,病人出院時,都有一張checklist(檢核表),提醒病人藥怎麼吃、記得買紗布、棉花棒⋯⋯。我明明有告訴病人要買氧氣瓶,一問才知道,他不知道要去哪裡買。我聽了好自責,覺得自己怎麼沒去check這件事。那時候就想,病人常回來不是辦法,是不是可以提供給他,那就做做看吧。

創業想讓病患安心出院!救命的氧氣瓶,不能等喘了才買

Q:所以是看到了病人的需求,決定創業? A: 沒有,我沒看到需求,只是覺得資源浪費,重複住院對病人和家屬都痛苦,我就想如果我可以提供氧氣瓶,你就可以早點回家。所以我創業的概念,就是希望病患和家屬都能安心出院回家,我的店都設在醫院旁邊,因為出院回家這件事,就是要事先準備好,你不能喘了才買(氧氣瓶)。

其實這種病人對護士來說是最輕鬆的,因為每次狀況都一樣,只要照步驟做就行了。但慢性病是一種資源浪費,如果病人能在家準備好,就不需要一直跑來跑去。現在想起來,這個概念當時確實沒人想過,看起來好像是設計好的,但那時候真的只是想,如果能夠把該準備的東西都買好,也挺好的。

跑業務跑出誠信,「大家可能看我懷孕,跑不掉」

Q:從護理師轉行開醫療用品店,怎麼開始? A: 我媽媽標會給了我10萬塊,告訴我做不好還可以回去當護士。因為沒什麼錢,店開在二樓(租金比較便宜),房東也不收我押金。接著,我就跑去台北市博愛路,那時候整條街都是賣醫療器材的店,也會翻電話簿,抄店家電話,一個一個打,大家可能看我懷孕跑不掉,覺得跟我合作沒關係。

店剛開的時候,血壓計、血糖計加一加,貨不到10種,來客數很少,營業額也很低。我就跑去醫院送貨,跟病人說,你要買什麼,我幫你買,一天兩次,所以我那時候就在做「代購」了,因為我要增加品項,要知道我要增加什麼。

杏一
杏一在創業初期的品項只有十幾種,陳麗如親自跑醫院送貨、幫病人和家屬代購,「我要增加品項,要先知道我要增加什麼。」陳麗如說。
圖/ 杏一

我也會去拜訪醫生,請醫生介紹認識的業務,把產品放在我這裡寄賣。我把錢都一袋一袋包好,產品少掉一個,人來了就一包給他。我會這樣做,第一我數學不好,第二是我的承諾。

那時候只有一個概念:信任。一個人誠信最重要,我要讓你信任我,依賴我,甚至習慣我的服務。

引進E化加速展店,從1家到現在逾200家

Q:從1家店到現在超過200家店,關鍵是什麼? A: 一開始覺得一間店就好,每天都要點錢、點貨,一不小心就出錯,就請了一個正職。時間久了,我就想,業務忙的時候,如果員工每件事都要問老闆,或是病人指定非要找老闆不可,這個正職人員會不會跑掉呢?人都不願意一直做一樣的事,那我是不是可以再開一家店,你也來當店長。

後來高雄長庚想把門市設在醫院裡面,有招標,我連標到了都不知道,不能後悔,就自己去高雄3個月,找當地人開店。一直到開第七家店,分散在台北、高雄、嘉義,我的管理經驗不夠,就受不了了,整天在想,有什麼方法可以更簡單做事。

零售業最痛苦的就是進銷存,以前都是人工,總經理蔡德忠加入以後,第一件事就是E化,強調3個S:專業化(specialization)、標準化(standardization)、速度(speed)。 就是這個E化,之後我每年多開20幾家店。

2018年,杏一營收突破46億元,較2017年成長6.92%,創下歷史新高。陳麗如很感謝當年有朋友跟她說:「當老闆很辛苦,做不好再回來當護士。」幸好有那句話,讓她知道自己絕對沒有後路,只能往前走,持續朝10年千家,百億營收的目標邁進。

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杏一醫療用品董事長陳麗如。
圖/ 攝影/賀大新

陳麗如

1964年出生,現任杏一醫療用品董事長,畢業於政治大學企家班、元智大學管理研究所,曾任林口長庚醫院心臟胸腔科副護理長,1990年創立全台第一間醫療用品門市,1992年正式成立杏一醫療用品。

本文經授權轉載自:經理人月刊

【延伸閱讀】 1.專業,就是用對方聽得懂的話,去告訴他不懂的事情 2.杏一醫療董事長陳麗如:用「說故事」教育員工,傳遞讓人感動的服務

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #醫療產業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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