新漢轉攻機器人!工業電腦老兵用12年轉骨,年燒上億養出智慧製造「3隻小金雞」
新漢轉攻機器人!工業電腦老兵用12年轉骨,年燒上億養出智慧製造「3隻小金雞」

12年前,新漢毅然踏上轉型之路,從純硬體製造廠變成提供軟硬體整合方案的公司,並分拆出三家子公司。轉型過程吃苦難免,如今新漢與它養出的三隻小金雞已闖出成績,展望未來有機會也有挑戰。

一隻隻機械手臂忙著組裝零件,地面上的自主移動機器人則穿梭在工作站間,運送材料和成品,從工廠中央戰情室螢幕上,即時生產流程、良率一目了然,就連工廠用電、產品碳足跡也能監控管理。打造這樣的智慧工廠,正是工業電腦業者新漢的強項。

1992年成立的新漢,不像研華有大股東華碩坐鎮、樺漢有鴻海「富爸爸」撐腰,它從圖形工作站起家、後改做工業電腦,並早在12年前就跨入軟硬體整合,一路轉型,成為工廠智慧化的幫手,更投入機器手臂產業。新漢能走出自己的路,原因是董事長林茂昌32年來,堅持不做「me too」生意。

不做me too!新漢製造業智慧化,走出軟硬整合轉型之路

「我不喜歡做me too,你跟人家一模一樣,到最後就是競價。」個人電腦(PC)產業出身的林茂昌,打從創業第一天,就立下這個目標。新漢做過伺服器、圖形工作站,1995年微軟作業系統Windows 95問世,效能、價格勝過圖形工作站,林茂昌意識到危機,果斷追上當時PC走向工業應用的趨勢,做起工業電腦,用在車載、電子看板、製造等領域。

儘管業績穩定,林茂昌仍不斷思考:「我們還能做什麼不一樣的事?」2011年,「工業4.0」、物聯網概念興起,開啟製造業智慧化的濫觴,代表設備間要互相「溝通」、對軟體的需求增加。看準這項商機,林茂昌2012年決定發展軟體能力,從純硬體製造,轉型為提供軟硬整合解決方案的公司。

然而,一家硬體做了20年的小廠,要怎麼換腦?新漢直接找來一批軟體工程師,「結果沒多久就紛紛離職,一個都不剩!」林茂昌說,組織都是硬體思惟,研發團隊把產品做好才要求軟體工程師除錯,軟體工程師自覺大才小用、組織方向錯誤而求去,但其實在產品研發初期,軟硬體研發人員就得合作,甚至許多應用,一開始就得讓軟體人員主導。

新漢董事長林茂昌
新漢董事長林茂昌。
圖/ 今周刊

發現問題後,林茂昌再找軟體人才擔任主管,並慢慢調整制度、分拆子公司,包括專精智慧製造的新漢智能、布局安控產品的綠基,及從新漢智能獨立出來、研發機器人控制技術的創博;子公司主要鑽研軟體,再由新漢或其他供應商提供硬體,整合成完整解決方案。

但轉型遠比林茂昌想的還難。以新漢智能、創博的發展歷程來說,過去機器手臂的「大腦」,即負責手臂動作、移動方向的控制器技術,都被國外掌握,台灣僅掌握機械技術、從事組裝,讓林茂昌決定做領頭羊,「我們異想天開,覺得控制器不難啊!不是硬體上面加演算法就好了嗎?」他沒想到,過程中每年燒掉上億元,新事業成為母公司EPS減項,讓小股東抱怨連連,創博耗時3年才突破機器人控制器的演算法技術,搭配新漢擅長的工業電腦,組成成品。

機器人控制器開放客戶「添翼」,靠高性價比圍攻

除了軟體技術門檻高,控制器要更精準,還需大量應用場域實驗,逐步揪出問題、改善產品,因此只要聽聞哪家廠商做機器人、找控制器解決方案,團隊就想辦法攻進去;第6年,機器人控制器才逐漸成熟、看見財務回報,如正崴工廠中1千多隻機械手臂,都採用創博的控制器解決方案,其中就包含硬體及視覺檢測軟體。

特別的是,創博機器人控制器採用開放通訊標準,亦即,只要在開放通訊標準下,客戶可搭配不同廠牌的機器人、零件,還能在控制軟體上添加新功能;相較採封閉標準的西門子、發那科等國際大廠,更具客製化彈性、機台之間的通訊也更容易,亦能達成林茂昌想做出的產品差異性。全球第二大協作機器人品牌達明機器人營運長黃識忠就認為,在人工智慧(AI)應用多元化的時代,開放標準相當於機器人廠商可透過疊加軟體為產品「加值」,強化競爭力。

這款全球第一個拿到國際安全認證的開放標準機器人控制器,吸引台灣、中國、法國等機器人大廠採用,不過目前機器人產業仍受封閉架構主宰,因此創博先從對機器人動作要求較簡單的客戶或中小企業進攻,提供高性價比產品,「我們得一步步打通,鄉村包圍城市,先讓客戶接受,逼大廠們走向開放標準。」林茂昌認為,這個進程,還需五至十年,但在轉型路上已堅持十二年的他深知,只要不放棄,就有機會嘗到甜美果實。

今年上半年,新漢稅後淨利小虧九百萬元,DIGITIMES分析師申作昊表示,工業電腦產業受庫存影響,回溫速度較慢,不過預期下半年會優於上半年,中小型廠商則有機會在明年初看見曙光。他也指出,機器人對工業電腦廠而言是重要題材,新漢提早布局、累積技術能量,有助增加競爭優勢。

12年磨一劍,新漢三隻小金雞逐漸長大,綠基持續貢獻獲利、新漢智能智慧製造搭上AI風潮,明年業績樂觀,林茂昌指出,機器人也是集團主力業務之一,估計明年下半年將逐漸放量,「機器人市場才正要起飛!」他興奮地說。

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本文授權轉載自:《今周刊

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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