虛擬工廠立下大功
虛擬工廠立下大功
1999.10.01 |

說說看,電子商務領域有那些巨人?
亞馬遜(Amazon.com)、電子海灣(eBay)、戴爾電腦……。別忘了思科,它是巨人中的巨人。
一九九七年,全球在網路上進行的電子商務金額估計是100億美金,思科一家就佔了30億。
去年,思科營收84億美金,70%是透過網路進行,電子商務金額約58億,是亞馬遜的10倍。
今年,思科營收120億美金(會計年度到八月底結束),78%是由網路而來,電子商務金額再提高到94億美金。

**網站解答,客戶反應出奇的好

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過去,許多人把焦點放在企業對客戶(B to C)、或客戶對客戶(C to C)型態的電子商務,但是電子商務真正最大的動力,是來自企業對企業(B to B)的線上交易。
思科不僅本身生產網路設備,更一心轉成100%的網路企業。從一九九四年開始,思科就在思考,如何簡化企業流程,簡少人力和資源重複,提高產能和競爭力。
最初是技術支援人力不足。思科有一個技術支援中心(technical assistance center),裡面是一批技術經驗豐富的工程師,負責接聽客戶電話,幫他們解決使用產品碰到的問題。但是有經驗的工程師不好找,而客戶的問題又經常千篇一律,而且瑣碎,真正和技術有關的不多,讓工程師覺得沒有挑戰,寧願去技術部門開發產品。
這對思科來說是個兩難。隨著產品銷售量增加,如果不能增加人手,客戶服務品質就會降低,但讓這群人才整天回答同樣問題又很可惜。幾經思考,技術支援中心主管和資訊部門商量後,決定把一些常見問題整理出來,將答案放在網站上,讓客戶自己查詢。
客戶反應竟是出奇的好。原本他們只能在上班時間打電話來,有時碰到電話占線還得再等,但是在網站上,他們可以24小時查詢。這項動作估計幫思科節省1000位工程師。

**在全球有35至40個虛擬工廠

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再來是供應鍊管理(Supply Chain Management)和產品銷售。從九○年代初期開始,負責生產和後勤支援的副總裁瑞菲德(Carl Redfield)就在規畫,將工廠的製造流程和公司的營運流程同步化,讓資訊快速傳遞並且共享。思科有七成的生產工作外包,整個資訊流程必須把協力廠商也納進來,才有效益,但這也是困難之處,因為缺乏一個傳輸資訊的標準。
一九九五年瀏覽器問世後,加速網際網路商用化,產生一個共通介面,讓瑞菲德的想法得以實現。目前思科在全球有35至40個虛擬工廠,而思科和這些工廠之間的資訊傳遞,包含生產的產品、規格、生產排程和交貨日期等,就是透過網際網路進行。
去年,思科和台積電合作開發一顆高速網路晶片,就利用台積電的線上資料庫和製程技術,並由台積電生產,整個過程就透過網路進行。去年瑞菲德來台拜訪張忠謀,提議雙方合作,「張忠謀立刻就把副總經理左大川叫進來,半小時就談定,」瑞菲德回想起來還相當高興。除了台積電,思科也透過這個模式,和英業達合作生產網路電話。
這套稱為「網路商業模式」(Network Business Model)的方法,以思科為中心,將供應商和客戶都連結起來。供應商分四種,第一是生產零件(台積電)的供應商,第二是生產次系統的供應商,第三是生產終端產品的供應商(英業達),最後是完成客戶需求(fulfillment)的供應商。「我如果沒做這些,勢必得雇用更多的人,」瑞菲德說。三年來思科產能增加一倍,但生產人力僅增加一成。

**可立即查出每項產品最新報價

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在產品銷售上,原本很多訂單是傳真進來,資料並沒有填寫清楚或寫錯,造成生產排程困擾和交貨期延遲。另外,很多時候客戶需要打電話詢問最新報價,或者客戶自行指定規格的產品,其實組合起來無法運作等,產生不少問題。
當思科把訂單處理和產品資訊放到網路以後,客戶可以立即查出每一項產品最新報價,以及將不同零件組合起來時,是否可以運作及價格是多少,都會直接顯示出來。思科目前有一套「思科連線上網」(Cisco Connection Online)系統,客戶可以直接在上面詢價、定規格和下單。訂單完成後,則直接轉入後端的供應商去生產,應收帳款則轉到會計部門。「思科在全世界的帳目,一天內就可以算出來,」這是錢伯斯最得意的事情之一。
大部份時間,從客戶訂單進來,到供應商從工廠出貨前,只是一連串資訊在思科網路上流動,思科的人不需要看訂單或產品生產過程,成為真正的數位企業。過去三年,電子商務總計為思科節省15億美金費用,效果則仍在放大中。
誰說電子商務是屬於「.com」公司的專利?

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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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