日產關廠潮來了!日本追濱、墨西哥、南非⋯4大廠傳將關閉:3年內將縮減7座廠
日產關廠潮來了!日本追濱、墨西哥、南非⋯4大廠傳將關閉:3年內將縮減7座廠

日本汽車大廠日產汽車(Nissan)上年度(2024年度)虧損額史上第3慘,且宣布將在全球裁員2萬人、並計畫將全球汽車組裝廠數量縮減7座。

而日產工廠縮減計畫的完整細節曝光,據悉日產將關閉日本國內2座工廠,在海外部分,將以4個國家5座工廠為縮減對象、其中墨西哥將關閉2座工廠。

讀賣新聞17日報導,日產的工廠縮減計畫完整細節曝光,多位關係人士受訪表示,在日本國內,日產計畫關閉追濱工廠和子公司「日產車體」的湘南工廠,在海外部分,日產考慮關閉位於墨西哥的2座工廠,而位於南非、印度、阿根廷的組裝廠也將結束車輛生產。

報導指出,追濱工廠於1961年開始進行生產、是日產的代表性生產據點,年產能為24萬台,主要生產小型車「Note」等車款,員工人數約3,900人,而日產若關閉日本核心工廠、將是繼2001年關閉村山工廠以來首見;湘南工廠生產商用車,年產能為15萬台、員工人數約1,200人。

日產目前在日本國內總計擁有5座組裝廠,除上述可能關閉的2座工廠外,還有九州工廠(年產能50萬台)、日產車體九州工廠(年產能12萬台)以及櫪木(Tochigi)工廠(年產能19萬台)。日產目前於日本國內的年產能合計為120萬台,不過2024年度產量僅64萬台。據調查公司MarkLines指出,2024年追濱、湘南工廠稼動率(產能利用率)僅4成左右,遠低於被視為是盈虧平衡點的「7-8成」。

日經新聞報導,2024年度時、日產全球產能為350萬台,而日產擬藉由將全球工廠數縮減7座、將產能大砍100萬台至250萬台。其中,日產計畫在2026年度結束前將全球產能縮減80萬台、2027年度結束前追加縮減20萬台。

日產汽車5月13日公布2024年度(2024年4月-2025年3月)財報:因新車銷售量萎縮,拖累合併營收年減0.4%至12兆6,332億日圓、合併營益暴減87.7%至698億日圓,且因認列4,670.53億日圓減損損失、合併淨損額達6,709億日圓(2023年度為純益4,266億日圓),為4年來首度陷入虧損,年度別虧損額為史上第3慘(低於1999年度的淨損6,843億日圓和2019年度的淨損6,712億日圓)。

日產並在13日公布營運重建計劃,將在2027年度結束前(2028年3月底前)在全球裁員2萬人,且計畫將全球汽車生產工廠數從17座縮減至10座。

日產指出,因美國川普政權的關稅政策導致市場環境充滿不確定性、現階段難於進行合理估算,因此暫緩公布2025年度(2025年4月-2026年3月)營益、純益預估。

關於川普關稅的影響,日產表示,該公司從墨西哥出口至美國的汽車數量約30萬台、從日本出口的數量約12萬台,合計佔美國銷量比重不到45%,預估川普關稅的影響金額最高達4,500億日圓。

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本文授權轉載自:MoneyDJ

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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
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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