連移工培訓都幫上忙,揭密專幫台灣半導體廠省時間的30年老友
連移工培訓都幫上忙,揭密專幫台灣半導體廠省時間的30年老友

省時間能值多少錢?對美國工程軟體大廠參數科技(PTC)來說,這可能是高達新台幣數百億元的好生意。

商周直擊參數科技在美國波士頓舉辦的展示大會,現場如同電玩展。你可以像玩寶可夢般,用平板上的立體影像,按步驟組裝機器;或者讓你像置身在虛擬的3D工廠環境裡維修設備,讓幾乎任何人都可快速上手。

這些酷炫的科技背後是它們的電腦輔助設計、產品流程管理等相關軟體技術,而最重要的目的之一,就是幫它們的企業客戶省時間。

「公司最需要速度,比什麼都重要!」參數科技執行長赫普曼(Jim Heppelmann)在這場大會演講指出。尤其,在疫情後,企業需要建立更有韌性的供應鏈,公司和產品又得符合永續要求,以及遠距工作等趨勢,生產和運作的速度更要提升。

靠著幫客戶省時、加速,成立已近40年的老公司參數科技,不受疫情衝擊,過去4年營業利益成長超過5倍,股價也上漲約5成。

而且,它們還擁有全球超過3萬家企業客戶,從你穿的Vans休閒鞋,到開的Volvo汽車,到坐的波音飛機,甚至連火箭登月的NASA,全球最大軍火公司洛克希德馬丁(Lockheed Martin),都用它們的軟體。

不但如此,它們是台廠的「老朋友」,明年來台滿30年,是成立最久應用於製造業的軟體外商公司,客戶從半導體到自行車業都有。

參數科技如何把省時間這件事,化成自己的競爭力?

關鍵1:幫客戶省時間,跨部整合,解決溝通難題

首先,它們幫客戶解決跨部門「溝通」這個大難題,尤其讓工廠裡的設計、製造生產、甚至到售後服務部門間,能夠彼此順暢運作。

通常,設計和生產兩個部門最容易溝通不良,不是設計部門經常要求重新修改圖稿,就是生產部門說這設計圖根本做不出來,結果只為製造一項產品,兩個部門可能來回數十次,溝通過程浪費許多時間。

參數科技的電腦繪圖輔助等各軟體,簡單來說,目的不只是讓設計師和工程師方便工作,也讓跨部門的溝通次數降低,甚至一次OK。

它們的軟體甚至可以用來做數位轉型的教育訓練。

「像台灣半導體封裝的工廠裡有很多東南亞移工,他們需要教育訓練,但改用擴增實境培訓操作,從不會教到會,可以縮短將近兩成的時間,」參數科技台灣技術資深總監汪崇真表示。

而且,台灣所羅門視覺事業處協理李佳運指出,參數科技的軟體特色在於可以快速和其他功能如人工智慧整合,只需兩週多就能完成。

關鍵2:為流程加速度,積極購併,讓公司換腦袋

不但如此,它們還透過軟體工具,試圖改變傳統的製造生產流程。商周專訪參數科技策略長金科(Catherine Kniker),她指出,通常設計是採取敏捷開發流程,但生產製造不容出錯,仍幾乎採用瀑布開發流程,而它們藉助軟體工具,讓硬體製造都能採用敏捷開發。

敏捷開發的特色有高彈性,可隨時修改,不過傳統瀑布流程得按照步驟來,更動範圍小。但它們把設計圖變成擬真的3D模型,並放到雲端上協作,讓硬體製造的工程師也能參與前期設計,參與修改,讓設計到生產都能加快。

可是,要生產部門「換腦袋」,它們就得拿出夠好用的軟體,參數科技不見得樣樣通,它們最佳的辦法就是砸錢購併。

「我們已經投資超過30億美元(約合新台幣900多億元)在有機發展和購併上面,」赫普曼並指出,這些購併不但讓參數科技高速成長,而且也幫助客戶前進速度更快。

攤開參數科技的購併史,幾乎每一年都在購併,甚至在一年內就買下2、3家公司,而且公司類型琳瑯滿目,有做擴增實境,也有做物聯網平台的企業。

去年年底,參數科技砸下近15億美元,買下提供工作現場服務管理軟體公司ServiceMax,創參數科技購併有史以來最高金額。

關鍵3:跨公司攜手,化解歧異,3大階段整合

但買公司容易,金科認為,整合才是最困難的,而為了有效整合,它們不但有一整本教戰手冊,並發展出整合的3個階段。

第1階段只是雙方認識,她指出,在買進公司的第1天,它們只做付薪等事,而不會打擾對方公司其他計畫;直到第2階段,它們會花上3個月到1年的時間,共同找出「當完全整合是什麼模樣」,它們會讓對方知道哪些可以維持原樣,哪些程序必須遵守。

到最後一個階段,金科表示,雙方已經能順利運作,情況通常出現兩種:一種是除了付薪等人力資源共用外,其他部分讓他們自己發展,不須再做整合;另一種是需要完全整合進入公司內部,從軟體功能到行銷,幾乎完全主導。

雖然它們也曾被外界笑過被當「冤大頭」付高價,也曾遇過差點告吹,但金科指出,「我想不到哪一個併進來的公司是失敗的。」

但砸錢的事,人人會做,參數科技主要的競爭對手法商達梭系統(Dassault Systemes)、德商西門子(Siemens)等,都透過收購,讓旗下產品線趨於完整。例如,達梭往年也買入3D可視化,或生產流程管理規畫等相關的軟體公司,而西門子購併也不手軟,陸續買進數據分析等相關企業。

研究機構IDC分析師蔡宜秀指出,工程軟體業者透過購併,目的是為了更好的回應市場需求,包括支援各種產品設備設計,小到螺絲釘,大到衛星,以及因應雲端、物聯網和人工智慧等優化產品服務,以及從產品生命週期研發設計,讓工程師等各參與者取得所需要的資訊,同時並藉此拉升市占率。

蔡宜秀認為,現在產品設計的邏輯,從功能導向轉為使用者導向,所以業者也朝向擁抱提升使用滿意度和黏著度為主。

參數兩大策略,衝出加速轉型力

參數科技要超車同業,轉型的速度要更快。

它們在2013年,營收毫無增長,於是,它們決定在2014年啟動轉型,先是陸續購併物聯網平台、大數據分析,以及擴增實境技術平台,切入價值千億美元的物聯網和擴增實境的領域,比同業還快。

其次,它們在2014年決定更快轉向訂閱制,從一次性付費改為按年訂閱。

這一項改變,讓它們不得不面臨陣痛期,連續兩年營收衰退,直到2017年才恢復成長,如今它們有9成8的客戶都用訂閱制。

自己加速,也幫客戶加速,金科認為,「當你能讓客戶加速成長,又能獲利,這開啟的不只是百萬美元,而是數十億美元的價值。」

特斯拉(Tesla)創辦人馬斯克曾說過,時間是唯一真正的貨幣。當世界局勢變化越快,不論對個人或企業,都必須全力找出能省時間、提升效率的對策,這是在亂世裡持續獲利,保有競爭力的最重要秘訣。

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本文獲《商業周刊》授權轉載,原文標題為:連移工培訓都幫上忙,揭密專幫台灣半導體廠省時間的30年老友

責任編輯:錢玉紘

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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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