軟體是靈魂,IBM靠服務創新
軟體是靈魂,IBM靠服務創新
2007.03.01 | 科技

藍色巨人IBM即將要有新動作了,從大型主機(mainframe)伺服器上的服務,增加一項名為「服務科學」(Service Science)的玩意兒,並列為二○○七年重點發展計劃。這到底是什麼玩意兒呢?
過去五十年,電腦科學(Computer Science)主宰了資訊科技的發展,從仿如龐然大物的電腦主機,逐漸發展到隨身可攜式的個人電腦。硬體機械成了這個領域的主角,軟體程式卻成了配角。但是現在顛倒過來了,軟體成了靈魂,服務就是創新之所在。
「沒有軟體驅動硬體,硬體只是一塊廢鐵,是個沒有靈魂的軀殼。」台灣IBM總經理童至祥在一次訪談中提及。
在IT層面來說,軟體程式撰寫是趨動硬體的動能,就像是硬體的中樞神經與大腦。可是若就整個資訊產業層面來看,世界經濟已經從硬體製造與販售,走向知識密集的創新服務,也就是說,如果過去五十年的電腦科學技術是締造全球經濟的生命,那麼未來五十年的創新服務就是知識經濟時代的靈魂。

**現代科技賣的就是一種感覺

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IBM因此提出服務科學(Service Science)理論,要為藍色巨人創造引領未來五十年的榮景。
國立清華大學科技管理學院院長史欽泰就表示:「服務科學現在講起來抽象難懂,用白話一點講,其實就是感覺經濟。」什麼是「感覺經濟」?英文講「Feeling」,台語講「起毛質」,中文講「感覺」,指的都是一樣。例如,你到一家咖啡廳喝咖啡,老闆可以為客戶量身訂作最愛的口味,並且熟知每一位客人的需求,客人無須委屈於菜單上,這個「客製化」又「專屬」的服務,就是「感覺」。
「現代科技要賣的就是一種感覺。」政治大學資訊管理學系主任范守慈解釋,過去買電腦就只是買電腦,哪來的服務。現在買電腦要買的不是硬體本身,是背後的服務。以前我們對「服務」的定義太過狹隘,不是餐飲業、百貨業才叫作服務業,「未來所有的產業都是服務業。」
為什麼產業要轉型到服務性質?史欽泰認為,學資訊工程出身的學生,對於管理、文化的議題比較不熟悉,可是資訊科技是促進社會脈動,與社會緊密結合,而社會又是由人組成,因此了解人的需求,才能讓資訊技術創造的產品,符合需求。
因此,他認為推動服務科學目前最大的瓶頸,也是最大的挑戰就是跨領域的學習。一個專業的服務人才是必需同時具備有專業的工程技術,又需要懂管理學、社會學等,他才能了解知識經濟的價值。

**引進美日師資在大學授課

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目前IBM積極引進美國、日本等學院的講師與台灣清華大學、政治大學合作,希望可以在這兩個學校開班授課。史欽泰與苑守慈兩位教授對於IBM的大力推動新興學科,相當受鼓舞也興奮。苑守慈就表示:「產學合作對學生進入社會就業接軌相當重要,當企業界一再苦於學校訓練出來的人才與現實落差太大,我倒覺得以這種聯合大學的合作方式,更能推動台灣產業轉型。」
也許,一般人對「服務科學」這一門新興學科仍感到陌生,史欽泰舉例,iPod配上iTunes服務就可以讓一個小小的白色硬體狂銷全世界,在蘋果(Apple)賣品牌、賣設計、賣質感的背後,牽連出的是一長串的服務體系。透過客製化、個人化、個性化的服務,消費者買到的就是「感覺」。
服務業要的就是「優質的感覺」。抓到客戶的感覺,就是對了他的味,對了味,自然就看到商機了。這是IBM在面對全球產業劇變,要為老企業轉型、新興企業找出路的創新方法。電腦科學在美國開始,經過五十年的發揚光大,由IBM提出的服務科學也早在美國發展起來,目前包括美國的柏克萊、史丹佛、康乃爾、南加大,甚至英國的牛津大學,都有服務科學的課程。
「新的一年,IBM在台灣將更快速與積極的推展服務科學。」童至祥在一場聯合大學的研討會上肯定表示。「台灣要轉型,就必須擺脫代工的枷鎖,大家都在找創新,在找藍海策略,可是找了半天還是不知所以然,只有結合專業能力與商業洞察力,才是新經濟時代所需,而服務科學將可以帶領台灣產業轉型。」
IBM從二○○一年起,就每年提供一億美元贊助全球五十所大學與研究所進行合作計畫。過去三年來,IBM的聯合大學研究所計畫也投入到服務科學的領域當中,在台灣,IBM鎖定了政治大學資訊管理研究所,以及清華大學科技管理學院,未來甚至將在清大設立一所專門的「服務科學」系所,期望可以透過商業、科技、管理、工程技術等能力的整合,為台灣產業培訓出專業的服務人才。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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