缺工與少子化夾擊之下，老師傅累積三十年的製程判斷，往往難以言傳、更難留存。
華夏玻璃執行長廖冠傑（首圖右）與副執行長廖唯傑（首圖左）選擇正面迎戰：從全廠跨部門蒐羅約一千份手稿、手繪圖與教材，系統性建立 AI 知識庫「玻璃聖經」，讓新人得以隨時查詢、自主學習，不再只靠師徒口耳相傳。這套做法讓華夏玻璃於2025年入選《經濟學人影響力》亞太製造業轉型案例之一。
身為百年老店，華夏玻璃如何借用AI之力讓隱性知識「不斷炊」，更能持續長青？
少子化，師傅「陪跑」力不從心
AI對白領、藍領的衝擊都很大。在許多白領任務上，AI已經做得比人類更好，人類的角色更多是評估AI產出、執行決策；藍領面對的最大問題則是傳承知識的斷層。
不管是玻璃工廠的老師傅、木工或水泥工，他們可能累積了二十、三十年的經驗判斷，但無法清楚描述這些操作性知識。過去師徒制很盛行，但在少子化、資訊變化快的時代，教練陪跑的過程無法像過去那樣長久。老師傅可能同時負責多條產線工作，沒有充分時間照顧到每一個新人。新人學習過程感到挫折，就容易離職，變成人才交接的惡性循環。
製造知識如果沒有被完整傳承，斷點產生，生產效率就會下滑，輕則導致公司虧損，重則演變成生存問題。這幾年導入AI最大的感觸是，公司如何做到隱性知識領域沒有斷點，就是公司的競爭力。這個隱性競爭力未來會愈來愈像顯性競爭力。如果知識還在的時候，不記錄、傳承它，它真的會消失，無論砸多少錢都買不回來。
千份手稿餵模型，資料庫驚豔國際
老師傅沒有足夠時間及精力帶新人，而年輕人也習慣自學。如果有一個有「智慧」的資料庫，可以陪伴新人學習玻璃製造知識，我們認為是很有幫助的。ChatGPT發布後隔年，我們就啟動「玻璃聖經」專案。整理出華夏玻璃過去數十年的生產紀錄，跨部門的手冊、案例、教材，約一千多份。很多是手寫文件，甚至是手繪圖，例如模具的設計、玻璃膏的形狀等。當時台灣沒有別的玻璃廠在做這種大語言模型，我們也獲選《經濟學人影響力》亞太製造業轉型案例之一。
起初我們在地端訓練，但員工反應不夠聰明。目前我們規畫使用開源模型升級，並將資料上雲，與國際同業合作，打造出「玻璃聖經 2.0」。過去大家重視保護自己的商業機密，但現在玻璃業者愈來愈少，把產業知識與模式集結起來，可能可以擴大市場，讓更多的人使用玻璃，我們在國際大廠特別觀察到這樣的心態改變。
AI優化前，先抓最弱環節
坦白說，華夏玻璃在數位化、自動化的腳步上時常走太快。當時為了少量多樣化生產，我們引入協作型機器手臂。但後來產品變化太快，也沒有足夠人員維護。加上前一代硬體無法整合後來推出的視覺辨識方案，限制了這批機器手臂的應用範圍。
我們想分享的經驗是，不需要看到新的科技就想導入，而應先清楚地定義、切割出公司工作流程中最弱的環節在哪裡，再考慮這個環節值不值得花很多心力去改善。很多東西可能值得嘗試，但建議專注資源壓在一個最大的重點項目上。當然，最重要的事項可能會改變。關鍵是要辨識出最重要的事項，然後聚焦。
對我們來說，導入AI從來不是要取代人，而是讓AI做到過去做不到的事情。要讓AI成為合作的好夥伴，前提是必須先教會它，你業內最有價值的經驗和知識是什麼。
客製成主流，鎖定精品客戶
我們觀察到，AI時代大家追求極致的客製化。以前我們這樣的玻璃工廠是不會去care一萬、兩萬支的訂單。現在反而愈來愈多主流商家想要這樣的商品，這是以前沒想過的。
在製造端，我們正在推向極致的少量多樣化生產策略，從每單二十萬支朝向兩萬支努力。以降本增效來講，這可說是增效最大的一環。
在業務端，也使用AI代理進行國際行銷，讓世界各地的消費者知道華夏玻璃可提供這樣的服務，開發更高附加價值的精品客戶。
玻璃是最永續的材料之一，也是備受低估的資產。我們認為，傳承下來的東西不應只有知識，也包括理念、信念，這種與人有關的事物。
知識會隨著時代與科技進步被更新與改變，但一家企業的文化、價值觀與願景，也可以利用AI，以更生動、更能讓人記住的方式留下來。傳承，畢竟是人與人之間的互動。
廖冠傑
華夏玻璃集團執行長。美國康乃爾大學財務工程碩士。曾任JP Morgan分析師，華夏玻璃集團品牌經理、總經理暨財務長。
廖唯傑
華夏玻璃副執行長。畢業於美國加州大學聖地牙哥分校經濟系。曾任日本東京三菱銀行商業分析師。
責任編輯：陳祈安
