口罩需求大增,不織布業營收逆勢成長,2021織製成品業工廠營收大增85%
口罩需求大增,不織布業營收逆勢成長,2021織製成品業工廠營收大增85%

受到covid-19疫情重創全球產業,但2021年紡織製成品業及不織布業工廠營收卻是逆勢大幅成長,主要是口罩需求大增,政府積極輔導相關業者快速擴增國內口罩產能,帶動紡織品業中的紡織製成品業工廠增至546家,較2019年增加180家,成長49.2%。

經濟部統計處指出,我國紡織業由早期進口原料加工出口,隨後逐漸轉以石化工業原料為基礎,輔以棉、毛等天然纖維,發展出完整上下游生產體系,包括紡紗、織布、不織布、染整、紡織品等產業。

2020年受到COVID-19肺炎疫情影響,抑低全球紡織品需求,我國紡織業工廠營收3,024.6億元,較2019年減少559.4億元或年減15.6%,其中織布業、紡紗業及染整業分別呈年減24.7%、32.4%及16.1%,但紡織品業及不織布業卻逆勢呈年增14.2%、54.1%。

統計處指出,細究原因主要是疫情爆發初期,政府積極輔導相關業者快速擴增國內口罩產能,帶動紡織品業中的紡織製成品業工廠增至546家,較2019年增加180家或增加49.2%,營收279.3億元,亦增加128.7 億元或年增85.5%,另生產口罩之主要原料不織布亦受惠於此波需求挹注,推升109年不織布業工廠營收225.8億元,年增54.1%。

另外,紡織製成品業及不織布業的固定資產增購,以及研發費用增幅均優於整體紡織業,在觀察固定資產增購金額,整體紡織業2020年增加27.0億元或年增12.6%。

其中紡織製成品業增加60.0億元或年增逾6倍,不織布業增加3.5億元或年增16.6%,為紡織業投資成長動能主要來源。

在研究發展費用支出方面,2020年紡織製成品業及不織布業分別年增1.6倍及10.3%,亦明顯優於整體紡織業的年減13.8%。

其隔,紡織製成品業工廠家數及營收以新北市最多,平均每廠營收以桃園市較高觀察紡織製成品業產業聚落,2020年坐落新北市工廠計108家,占全國546家工廠19.8%,為紡織製成品業最密集的地區,其餘工廠家數占比逾二位數縣市,依序為臺中市76家、彰化縣74家、臺南市68家、桃園市61家。

依營收規模,亦以新北市營收58.2億元,占20.8%最多,其次分別為臺南市50.5億元占18.1% 、桃園市46.3億,占16.6% ,但換算平均每廠營收則以桃園市最高。與2015年比較,近5年紡織製成品業以新北市工廠家數增加51家最多,工廠營收變動則以新北市增加37.0億元較高。

不織布業工廠家數及營收以桃園市最多,平均每廠營收以高雄市較高觀察不織布業產業分布,2020年主要坐落於桃園市(32家)及臺南市(32家),2縣市計占總家數49.6%。

依營收規模觀察,亦以桃園市69.4億元(占30.7%)及臺南市65.3億元(占28.9%)位居前二位,合計營收占59.6%=, 平均每廠營收則以高雄市最高;與2015年比較,近5年不織布業工廠以臺南市增加12家,營收增加42.5億元最多。

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #疫情動態
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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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