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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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