2025 Meet Pacific|大武山牧場如何找到永續商機、導入AI工作流,讓「雞糞變黃金」?
2025 Meet Pacific|大武山牧場如何找到永續商機、導入AI工作流,讓「雞糞變黃金」?
2025.10.25 | 新零售

「很多時候公司得先有一門好生意,才能開始做永續。」台灣地方創生基金會董事長陳美伶一語點破許多企業嘗試落地永續議題所面臨的現實。但企業真的得行有餘力,才能開始做永續嗎?大武山牧場營運長魏毓恆在2025 Meet Pacific論壇上的分享,給的答案是:不見得。

成立於2007年的大武山牧場,是國內唯一上市的純蛋商。作為台灣市占第三大的蛋商,穩定產能、確保有足夠健康雞隻供應雞蛋,是大武山牧場的根本,然而在拓建新雞舍時,找點往往是最困難的一環。

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圖/ 侯俊偉 攝影

養雞場可說是鄰里最討厭的嫌惡設施。魏毓恆指出,除了焚化爐、垃圾掩埋場,養雞場往往也是社區居民最排斥的設施,許多地方甚至明文禁止,「大武山就曾有過雞舍蓋到一半,被當地主管機關下令停止而作罷的經驗。」原因自然是雞糞那令人敬謝不敏的臭氣。

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魏毓恆解釋,雞糞在未經處理前是事業廢棄物,無論如何處理、轉移都是令人頭痛的問題。但如果能將雞糞轉化為有機肥料,不只降低丟棄後的異味問題,還能重新利用賦予其他農業更多價值。

於是2011年,大武山牧場開始嘗試將雞糞製作成有機肥,欲把嫌惡設施變成一門新生意,然而起初銷售卻不甚理想。魏毓恆回憶,當時要跟鄰近的農民推銷有機肥,「講用有機肥對土地多好、對環境永續幫助多大,農民通常無感,要講『數字』對方才聽得進去。」

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大武山從十幾年前就有把雞糞轉化為有機肥的做法,但起初銷售不理想。
圖/ 大武山提供

把臭氣變收益!將廢棄雞糞轉為有機肥,打造農民與通路共贏模式

舉一個大武山牧場在屏東萬丹與玫瑰小農合作有機肥的例子。無論是花卉還是水果,「供需」永遠是所有農民最關心的問題,魏毓恆指出,農民每年總怕產能不夠,或產量過剩而跌價,「我向農民解釋改用有機肥、栽種有機玫瑰,能打進更多獲利更高的通路。」而魏毓恆也親自跳下去牽線,最後找上台北知名烘焙業者《法朋烘焙坊 Le Ruban Pâtisserie》,承諾農民採購一定數量的有機玫瑰,並用於製作期間限定產品。

魏毓恆指出,如此來說對農民不只有更穩定的銷售保證,賣給通路端(烘焙、餐廳業者),獲利也比賣給盤商好了不少。

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大武山協助鄰近農友轉型有機玫瑰栽種,成功打進知名烘焙坊通路。
圖/ 大武山提供

這套商業模式不只解決雞舍排放雞糞問題,也帶動鄰近農友嘗試有機栽種,讓周遭土地體質更永續,創造雙贏。

近期,大武山牧場也加大投入力道,在10月下旬宣布與智聯服務、易發精機及宇陽能源攜手合作,共同建置有機堆肥設備,將雞糞等有機廢棄物,更高效率的轉化為有機肥料,該套設備也將導入AI技術整合資訊流,努力降低生產過程中的碳排放。

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用數據探勘取代經驗,大武山打造智慧化養雞新標準

不管是雞糞的循環利用,還是在智慧農業上的實踐,魏毓恆認為能與商業利益結合,才是可長可久的永續模式。魏毓恆分享,大武山牧場早在創立之初,就從歐洲採購業界最先進的設備,要做智慧農業。「十幾年前我們的雞舍除了溫溼度,還會記錄風速,甚至氧氣、氮氣濃度,可說領先業界。」

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大武山10月20日宣布啟動好氧減碳工程,攜手智聯、宇陽與易發,推動更智慧高效的永續發展設備。
圖/ 大武山提供

然而頭幾年,大武山牧場的雞隻狀況卻不甚理想。魏毓恆回憶有一年冬天,明明沒特別冷,卻有不少雞隻不產蛋,還集體染上支氣管炎,讓飼養員摸不著頭緒。結果最後發現,是因為飼養員平時只留心溫度、濕度兩項最基本的數值,而忽略了風速的影響。

「我們手上空有一堆數據,卻不知道如何找出有用的洞察,不知道雞隻其實是因為所處的那面雞舍,風速較強而生病。」魏毓恆解釋,從那次開始,飼養員更懂得利用各種數據,找出飼養問題,而不是只憑過去經驗行事。

「我到現在還不敢說我們是用AI養雞,充其量只能說我們做到數據探勘(Data mining)。」魏毓恆指出,過去曾與AWS合作,學習如何從手上數據拉出有用的觀點,甚至變成監測飼養的智慧工具。

近期大武山牧場也與日本市占第一的蛋雞牧場伊勢食品技術合作,欲將其百年飼養的經驗數據庫,發展成有用的數位化工具。魏毓恆期許,未來大武山牧場或許不只能賣蛋品,還能賣一套智慧農業的工具,「輸出技術、協助蛋農們更永續且高效的經營雞舍。」

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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。

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

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