大發汽車造假風暴再擴大,豐田「直升機管理」為何釀禍?
大發汽車造假風暴再擴大,豐田「直升機管理」為何釀禍?

「一定要在截止日前完成!」「為什麼達不到說好的目標?」這些話,是否在你的職場也常常聽到?

但,正是這些嚴厲又激勵的話語,釀成一家百年企業最大的危機。

風暴延燒全球暫停出貨,馬自達、速霸陸代工受衝擊

繼2023年4月,豐田汽車(Toyota)旗下子公司大發汽車(Daihatsu)出現海外車型測試數據造假之後,委外的第三方委員會又在12月20日證實,大發旗下64種車型、3款引擎,都捏造了車輛碰撞測試數據。

至少到2024年1月底為止,大發將暫停全球所有車款的出貨與銷售。而大發除了母公司豐田以外,還為馬自達(Mazda)、速霸陸(Subaru)等品牌代工生產。

根據帝國資料庫估計,與大發汽車有直接往來、或間接供貨的日本供應商就超過8千家,相關營收更超過兩兆日圓﹙約合新台幣4千4百億元﹚,影響還在持續延燒中。

但真正耐人尋味的是,並沒有任何豐田主管指示造假。第三方委員會報告指出,數據捏造的主因,竟是大發員工「無法說No」的企業文化。

專注在小型車領域的大發汽車,創立於1907年,更發明了日本第一座國產引擎。2022年,它的全球銷售量逾70萬輛,約貢獻豐田集團1成的營收。

「大發在豐田集團中的角色,是生產低成本汽車,」在豐田任職超過30年,曾任日本行銷總監的高田敦史在網媒Newspicks直指,數據造假的主因,「可說是為了滿足豐田的期望。」

第三方委員會的報告明確指出,「極端的壓力」——尤其是過度緊迫而僵化的期限,迫使一線員工無法對無理的要求說出「我做不到」,最後鋌而走險。

為了趕進度,檢測員工改用計時器而非感應器讓安全氣囊彈開,或以副駕駛座取代駕駛座的數據等,只為了在期限內通過非合格不可的碰撞測試。

造假的遠因,是母公司豐田一心追求卓越,卻忽略了目標的不切實際。高田敦史認為,既然要削減成本,成品必然要有所妥協,母公司應該要決定有哪些堅持「不得不放棄」。

但只要一掛上豐田的標誌,就算是由大發代工,消費者還是會要求汽車的質量與豐田相當,讓成本居高不下。

中西汽車產業研究社長中西孝樹向Newspicks分析,豐田集團之所以接二連三出現違規事件,與其嚴厲的要求息息相關,「就像是熱中教育的父母,雖然教得出認真的孩子,但只要一不留神,孩子就會走偏一樣。」

雖然造假數據可以一路追溯到30年前,但其實一直到2014年之後,大發的造假件數才大幅攀升。

成功縮短開發週期,卻讓它從此沒有失敗的權利

相對於豐田以中、大型車款為主力,大發更具生產低價小型車的優勢。但,正是大發2011年問世的輕型車Mira e:S,成功縮短了開發週期,讓這個一時拿下高分的孩子,從此失去了失敗的權利,只能致力於短時間開發。

尤其,大發在2016年成為豐田的全資子公司,擔負豐田開拓馬來西亞、印尼市場的重責大任。面對優秀的學霸父母,大發的第一要務就是滿足母公司的期望。

《日經xTech》指出,當不合理的進度成為常態,站在大發技術人員的立場,若說出「我做不到」,等於宣告沒有實力完成任務,所有業務也可能移交到豐田的手上。反之,只要說出做得到,豐田就可能降低管理的強度,大發也會更具開發上的自由。

中西孝樹指出,大發曾是一家充滿活力的車廠,但在豐田「直升機式」的嚴格管理下,活力已蕩然無存,只會跟隨豐田的意見。一旦出現失敗或錯誤,就會在會議上遭到反覆檢討,「如果因此導致了造假,父母該擔起沉重的責任。」

而造假的近因,則是豐田「現地、現物、現實」的三現主義,未能確實落實到大發身上。很少大發主管會造訪工廠,過度削減成本也使造假惡化,2022年大發負責碰撞測試的安全部門員工人數,只剩十多年前的3分之1。

「我想就算出現異常,大發也拉不亮工廠的警示燈,」豐田汽車會長豐田章男接受汽車網媒Best Car採訪坦承,「譴責文化」仍持續存在,「一旦真的發出了警示,讓生產線停下來,就會受到斥責。我剛進入豐田的時候也是如此。所以,關鍵取決在主管身上。」

他並補充,「人們常常誤以為TPS﹙豐田生產方式﹚的目的,是為了提高效率。然而,TPS最重要的是讓工作變得更輕鬆,效率也會跟著提高。」

不只螺絲太鬆,就連螺絲太緊,也會衍生管理問題。現在正是豐田拿出TPS精神,反覆追問「5次為什麼」,徹底改善子公司溝通,重新審視企業治理的關鍵時刻。

本文獲《商業周刊》授權轉載,原文標題為:大發汽車造假風暴再擴大 豐田「直升機管理」為何釀禍?

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關鍵字: #TOYOTA
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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