「如果你容忍平庸,你也會變平庸」FedEx快遞王國解密,一個越戰老兵如何重塑物流業?
「如果你容忍平庸,你也會變平庸」FedEx快遞王國解密,一個越戰老兵如何重塑物流業?
2025.06.27 | 新零售

美國物流巨頭聯邦快遞(FedEx)創辦人暨前執行長菲德里克.史密斯(Frederick Smith)日前辭世,享壽80歲。這位昔日越戰老兵,運用大學時期被教授評價為「C」的想法,一手打造全球龐大快遞王國,他是怎麼做到的?

菲德里克就讀耶魯大學時,曾寫了一篇經濟學論文,探討了如何提供隔夜送達快遞服務,然而這個想法卻被教授認為太過天馬行空,給予了C的評價。「這個概念很有趣也很完整,但想要拿到C以上的成績,必須要有可行性。」

菲德里克在論文中,批判了當時看好的航空貨運發展趨勢,強調客運航線不適合貨運,且成本無法隨著運送量上升而下降。他認為,航空貨運必須建立一個專為運送包裹設計的運送系統,並且涵蓋大小城市,而非作為客運航線的附加服務。

FEDEX 在 2016 年 1 月在哥本哈根機場開出新的北極圈運輸通路
史密斯認為,傳統貨運作為客運附加價值的作法,沒辦法有效擴大規模、壓低成本,決定自行創辦Fedex顛覆產業。
圖/ FEDEX 提供

儘管被老師認定為不具可行性,但菲德里克一直將建立快遞服務的想法放在心底。1971年,剛從海軍陸戰隊退役、從越南返回美國不久的他決定創辦FedEx,以一個結合貨機與卡車的聯合運送系統,滿足人們對快速到貨的需求。

菲德里克親自職掌公司50多年,直到2022年才退下一線,是美國任職最久的執行長之一,且直到過世前一刻,仍然擔任FedEx的董事長。在他的經營下,如今FedEx已成為世界級的快遞巨頭,擁有超過50萬名員工、服務遍及全球逾220個國家,2024財年營收達到877億美元,平均每天遞送超過500萬份包裹。

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越戰老兵退役創業,瞄準貨運系統

不過,菲德里克能夠擁有實現想法的機會,與他富裕的家境也有一定程度關聯。史密斯的父親是田納西州的富商,創辦了北美最大的城際公車業者灰狗巴士(Greyhound Lines)和速食連鎖餐廳Toddle House。他小時候曾罹患名為佩爾特斯病的髖關節變形,只能拄著拐杖走路,所幸10歲時已痊癒,15歲還學會如何駕駛飛機。

菲德里克從耶魯大學畢業後,加入了海軍陸戰隊,被派往越南參與作戰,儘管他因此獲得了兩枚紫心徽章(編按:美國軍方的榮譽獎章,一般頒發給對戰事有貢獻或於參戰時負傷的人員),但他卻對打打殺殺感到厭倦,希望將精力用在建設上。「破壞這麼多東西後,我想做點有意義的事。」他回憶。

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史密斯從耶魯大學畢業後,參加海軍陸戰隊被派往越南作戰。
圖/ Fedex

同時他也回想起建立運輸系統的概念,決定運用從父親那繼承到的400萬美元創業,並且透過募集投資者、貸款等手段籌措了另外8,000萬美元資金,以14架小飛機在25個座城市開始營運。而FedEx的理念很簡單,「絕對務求隔夜送達」。

但菲德里克坦承,當時他太過天真,剛創業就想要建立一個大規模的運輸生態系。很快地,第一次石油危機便讓他吃足苦頭,燃油成本的上升,使得FedEx在最初兩年多就虧損接近3,000萬美元,甚至瀕臨破產邊緣。

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史密斯運用從父親那繼承的400萬美元,以及從投資者手中募得的8,000萬美元,創辦了Fedex。
圖/ Fedex

不過,這次危機也催生出一個被分享至今的小故事。當時菲德里克向投資者求助卻遭到拒絕,一時衝動下,他拿著公司帳戶僅存的5,000美元飛到拉斯維加斯玩21點,結果竟讓他贏了2.7萬美元,雖然這點錢對公司營運並不關鍵,仍帶來了幾天的喘息空間,而他也藉著這個機會成功募集到新資金,讓FedEx得以渡過難關。

成功挺過危機後,隨著當時美國放鬆對航空業的管制,FedEx順利轉虧為盈,並且持續成長。

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為物流領域導入「軸輻網路」模型,奠定當今產業樣貌

FedEx能發展到當今水準,則歸功於菲德里克為運輸產業帶來的各種創新,其中被認為是關鍵之一的就是導入軸輻網路(hub and spoke)模型。

簡單來說,軸輻網路就是為物流設立一個中央分揀中心,分揀中心為軸、運輸路線為輻,包裹會先送到這個中央分揀中心進行分類,再運送至目的地。這種作法大幅簡化了過往龐雜的物流線路,能快速將包裹送到消費者手中,可說塑造了當代的物流產業樣貌。

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Fedex導入的軸輻網路模型便是建立一個中央分揀中心來處理包裹,再運送至目的地來簡化運輸路線。
圖/ Fedex

FedEx同時也是最早一批導入條碼掃描技術的物流業者,在1980年代便大規模使用。這不僅減少了處理貨物所需的時間、降低人手輸入資料的錯誤機率,還讓客戶能夠追蹤包裹的位置與狀態,為他們在競爭上帶來優勢。

「綜觀歷史,你會發現創造成長與財富的是創新與投資,以及規模的增長──更多顧客。」菲德里克曾表示。

菲德里克對追求卓越可說相當執著,他曾向《華爾街日報》表示「 如果你容忍平庸,最後你也會變得平庸,我們對此毫不妥協。

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2022年,高齡77歲的菲德里克卸下執行長職務,交棒給現任執行長拉吉.蘇布拉瑪尼亞姆(Raj Subramaniam),正好是公司滿50歲之際,當時菲德里克在聲明中表示,「過去50年來,FedEx透過將人們與各種可能性連結在一起,改變了世界。展望未來,我感到非常滿足。」

不過,FedEx近年也面臨著一些難題,與UPS、亞馬遜等競爭對手在爭奪市場上漸趨激烈,還因為疫情後電商需求下滑、經濟衰退、關稅導致業務前景不明朗,不得不透過裁員、精簡組織架構來節省支出。如何守住創辦人50年來打下的深厚基礎,甚至進一步成長,會是經營團隊必須克服的挑戰。

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資料來源:華爾街日報ForbesEntrepreneur

關鍵字: #物流運輸
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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