生產現場最怕的7種浪費,豐田靠一招消滅!揭秘Toyota的獲利密技
生產現場最怕的7種浪費,豐田靠一招消滅!揭秘Toyota的獲利密技

豐田的工作理念,以能否創造利潤為標準,如果不能創造利潤,就會被視為浪費。為了達成這樣的標準,豐田在生產現場只用一招:拆解工作程序,再排除其中沒有附加價值的工作。如此一來,消除了生產現場的「七種浪費」,不但使生產效率提升,也讓成本降低,獲利增加。以下將介紹豐田如何改善生產流程,以追求最大的利潤……

長久以來,工廠及各個生產現場始終積極實施「消除浪費」的舉措。有些人覺得這些方法顯得「吹毛求疵」,但之所以採取消除浪費的行動,主要也是為了「降低成本」。

Toyota
圖/ shutterstock

儘管人們都很努力工作,但總是會在不知不覺間形成各種「浪費」。當每個員工都製造些許的浪費,再把時間軸拉長為一年,累積下來的浪費將會十分可觀。

所以首先我們必須確認,在何種情況下會產生哪些浪費,又可能因而引發什麼樣的問題。
以下的「七種浪費」是最具代表的浪費行為:
1. 生產過剩的浪費
因為材料便宜,或是不想讓設備閒置等諸多理由,導致生產過剩。然而這勢必會形成「庫存」,衍生出倉儲費等雙重、甚至三重的浪費。
2. 等待的浪費
當工作量分配不均時,容易出現「人力閒置」的情況。所以為了防止這類情況發生,必須重新分配工作量。
3. 搬運的浪費
搬運本身不會創造價值,所以重點在於設法將搬運作業減少到零。例如,利用滾輪輸送帶或滑道(後述)輸送到下一個製程,也是解決「搬運的浪費」的方法之一。
4. 加工的浪費
在前置處理階段花時間處理不必要的細節,而且對真正加工沒有任何助益,就是一種浪費。這種情況常見於事務部門。例如,明明只是內部會議使用的資料,製作資料時卻花太多精力在排版或配色上,造成時間的浪費。
5. 庫存的浪費
有許多因素可能造成「庫存的浪費」,而且一旦出現庫存,還會另外多出庫存成本,相當於庫存總額的三成。
6. 動作的浪費
在此指的是不會產生附加價值的動作,例如,動線不良、移動時間很長,這些都算是「動作的浪費」。
7. 不良品與修正的浪費
如果出現不良品,必定會發生修正的浪費,同時失去時間、成本和信譽。如果因而發生事故,損失更加慘重。

圖片 1.png
圖/ 樂金文化

讓所有的工作都產生附加價值

用來消除這七種浪費的「消除浪費」,換個說法就是「排除不具附加價值的作業」,而且這也有益於「消除材料費、勞務費的損失」。

即使是對消除浪費最得心應手的工廠,據說每天的作業量也只有25% 是「具有附加價值的『真正的』工作」,其餘的75% 中,有50% 是輔助事務,另外的25% 僅僅是等待工作的閒置時間。到底浪費出現在什麼地方?該如何改善,才能把這75% 的浪費轉換成有益的附加價值?

其實,消除「七種浪費」所追求的,是思考「如何讓工作變得具有附加價值」。

這絕非是一種「吹毛求疵」的無理要求。

從不同視角檢視以消除浪費

分解工作流程,揭發「浪費」的痕跡談到「消除浪費」,一般常以為經驗不夠豐富的人,看不到浪費之所在。的確,豐田培訓出來的顧問具備可以快速發現「浪費」的能力,時常令人驚嘆連連,但那其實有訣竅可循。

訣竅就是試著將工作或作業「分解」成一道道程序,如此一來就能發現「即使去除這道程序,也能完成工作」。

我們不妨以工廠的作業為例來思考。

比如,有一項作業是「將零件套上蓋子」。任誰都明白,「去倉庫取蓋子」是一種浪費的行為(屬於搬運的浪費),所以在作業時,通常會將零件(這裡指的是蓋子)加以分類,擺在工作臺旁,方便取用。然而,作業人員為了取零件,必須「伸手」去拿,仔細想想,這道伸手程序也算是「搬運」,仍舊是一種浪費的操作。

再者,從「套上蓋子」的最終目的來看,「拿起(蓋子)」這個動作也與主要目的無關。

徹底消除浪費,有益降低成本

在這一連串的動作流程中,「具有附加價值的工作」僅對應在「套上蓋子」的部分,只有這25% 的重點。透過這種方式分解工作,可以協助我們找出方向性,如此就有機會看出哪些部分還有改善空間。

換句話說,如果我們把焦點放在具有附加價值的工作上,就有機會察覺以下這件事。

「如果從一開始蓋子就在零件的旁邊,只需『套上蓋子』這個動作,便足以完成作業。」
誠如上述,當我們將「零件套上蓋子」的作業一一分解,可以細分成「搬運蓋子」、「伸手」、「取蓋」、「套蓋」這幾道程序,從而察覺排除最主要的「套蓋」以外的程序是多麼的重要。

這就是豐田所說的「消除浪費」,最終都將有助於「降低成本」。

利潤極大化的「豐田成本管理術」_立體書封
圖/ 樂金文化

本文授權轉載自《世界頂尖企業爭相效法、利潤極大化的「豐田成本管理術」:TOYOTA獲利世界第一的祕密武器》,堀切俊雄著/林姿呈譯,樂金文化

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #TOYOTA
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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