助傳統產業環保「印」升級，Epson數位印花解決方案大幅減少環境衝擊|數位時代 BusinessNext

助攻傳統產業「印」升級，Epson數位印花大幅減少環境衝擊

環保議題成主流，減少對環境污染，Epson指出傳統印染產業在滿足市場需求的同時，如何兼顧環境永續發展，更是成為首要任務。

永續轉型精準掌握布料與漿料的調配量

永續轉型已成為企業的重要課題，數位印花解決方案為傳統紡織印染產業帶來重大變革，數位科技亦能協助廠商更有效地管控製程，精準掌握布料與漿料的調配量，在不浪費過多材料的情況達到最大的資源利用。

Epson GENESTA墨水有酸性、反應性、分散性和顏料配方，通過了ECO PASSPORT認證，符合全球公認的環保紡織品印花標準－酸性墨水經過bluesign認證，反應性墨水與顏料墨水則經過歐盟ECOCERT有機認證GOTS認證，滿足業者省時、省成本、省資源的需求，打造對環境更友善的產業型態。

精工愛普生公司產業印刷機營業部部長奥苑一臣（Kazuomi Okuzono）表示，紡織業轉型為數位印刷並強化環境永續發展的趨勢，已在全球蓄勢待發，本次推出新品ML-64000和ML-32000，讓Epson能夠在維持印刷品質及生產力的狀態下，繼續為改善紡織業的永續性做出貢獻。

位於巴基斯坦拉合爾的Sarena Textile Industries，是一間業界知名的紡織公司，公司首席執行長阿西夫．馬蘇德（Asif Masood）表示，數位紡織印花的需求不斷增加，除了具備高產能的印花機，同時還要能夠維持高印刷品質及可靠性，這台ML-64000能夠幫助我們維持始終如一的品質，並且能夠快速交貨。

數位印花實現高效產能，品質不打折

Epson ML-64000採用64枚PrecisionCore Micro TFP噴頭與智慧型墨點調控技術，列印速度達每小時774平方公尺（600 x 600 dpi - 2passpass），透過先進的清潔機制，有效減少噴嘴阻塞，毛絮吹除系統會在布料進入列印區域前，先行吹除布料表面的毛絮；飛墨粉塵過濾系統可有效避免飛墨附著至噴嘴表面，以確保運作順利。

此外，噴嘴自動檢測技術（NVT）可偵測噴嘴阻塞的消失墨點，並調整墨水輸送情況，維持影像品質並減少列印錯誤；為減少停機時間，或是在更換布料、噴頭後能夠快速恢復作業，ML-64000內建的RGB攝像頭會自動分析並重新校準印刷機設定，防止墨點錯位、細紋及色偏的問題。

不僅如此，透過Epson雲端列印管理系統Epson Cloud Solution PORT，能夠迅速了解運作上的潛在問題，有效減少停機時間與服務呼叫次數，並且可從電腦或行動裝置，檢視相連機器的運作狀態，有助於將生產力最大化。

Epson ML-32000搭載32枚PrecisionCore噴頭，一般印刷速度達每小時423平方公尺（600 x 600 dpi - 2passpass），最大印刷速度更可達每小時697平方公尺（300 x 600 dpi - 1passpass），擁有優異的印刷品質及列印效率。

ML-32000搭載Epson精點微噴技術，以多年噴墨印表機研發經驗，追求更加卓越的影像品質，透過獨家的Microweave、半色調和LUT技術，能夠減少因落墨錯位造成的條紋痕跡、顆粒感、影像品質不佳的問題。

此外，ML-32000搭載動態校正穩定器（DAS）技術，透過控制各噴頭晶片的波形，確保穩定列印品質，達到更高精度的落墨控制，在每一次套色時呈現更趨一致的墨點密度；鏡像色彩排列則可在高速雙向低pass列印時，維持一致色彩重疊順序，確保達到一貫出色的影像品質。

責任編輯：吳秀樺

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。