將F1的競速感 延伸至產業
將F1的競速感 延伸至產業
2007.08.01 | 科技

全世界最昂貴的車是什麼?不是法拉利、不是賓士,而是風靡全球賽車迷的F1賽車。你知道一台F1賽車的造價需要多少錢嗎?至少在一百萬英磅以上,換算成新台幣相當於要花費六千八百萬元,才能打造出一台F1等級的賽車。由於價格如此昂貴,使得F1賽車從設計、研發到製造都列為最高機密,也令外界想一探究竟。

一台F1賽車的設計與製作是非常複雜的工作,其中引擎、變速箱、車身以及電子系統,是當中百萬零件裡最為昂貴的部份。尤其是引擎更是整個車體的心臟,每年F1車隊的預算,幾乎超過五○%都用在引擎的研發與製作上。

由於需要高轉速的動力輸出,F1賽車所需的零組件相當要求輕量化以及高強度,這也使得在零組件的挑選上需採用多種特殊合金材質。因此,這些特殊材質在一般汽車零組件供應鏈中並不常見。

賽道上分秒必爭

其實整個賽車的發展就好像產品供應鏈的縮影,若不能即時洞察產品性能,就無法在第一時間內做出立即反應。

根據研究機構AMR二○○三年報告指出,市面上看到的手機、筆記型電腦,或者大到飛機、汽車等產品,其設計開發與製造的成本,即占掉產品生命週期總成本的七成以上。如果在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,可提高三○%的生產力、降低二五%的材料成本、節省八○%的文件成本、加快六○%的報價速度與延長產品週期達八○%。

以最講究「時間差」的F1賽車為例,若能降低製造時間,將更利於比賽;換句話說,比賽不僅在賽車道上,更多是在賽車道之外。因此,組成F1賽車裡的每一顆小螺絲釘都非常重要。

傳統汽車供應鏈相當複雜,不但零件供應商體系龐大,地理位置又散布全球各地,管理起來很不容易。若是再將物流系統的複雜度納入考量之中,就算不計零組件運送費用成本,單單尋找原物料與運送物流的時間就可能造成失誤。

要解決上下游產業鏈聯繫不足的問題,最好的方法就是在研發車體結構時,讓零組件供應商一同參與,甚至直接提供相關意見。

例如零組件廠商可以隨時提報某零件此時是否缺貨,或建議採用某種零組件讓車速更快等。研發團隊第一時間收到這些資訊,可立即修正車體結構與零組件,不需等到設計圖全部畫完交給零組件製造商時,才發現某些零組件缺貨需汰換,浪費不必要的時間與成本。
**
浪費時間成本是大忌**

「速度、速度、速度」是賽車場最重要的定律,產業競爭何嘗不是?
由於F1賽車的零組件大多不是標準規格,很多都是由車隊自行研發設計,因此如何記錄這些複雜的零組件顯得相當重要。F1賽車從研發設計、製造生產、檢測再到實際比賽,每一項數據資料都必須作為日後在維

修站裡的參考指標,更可能是影響﹁賽道上﹂的關鍵因素。

為了解決傳統供應鏈的缺失,知名的軟體方案廠商IBM透過產品生命週期管理(Product Life-cycle Management, PLM)解決方案,整合原廠與上下游供應鏈的資源,不但可降低管理供應鏈的成本,更可隨時監控零組件的庫存情況。

過去因原廠與零組件供應鏈之間的訊息並未透明化,容易造成資訊不對稱。透過這套產品生命週期管理,可讓車隊與零組件供應商彼此清楚庫存狀況,順利安排生產計畫。

下次看到F1賽車的轉播時,可以特別留意賽道邊的維修人員常盯著筆記型電腦上的數據,其實這時候就是維修人員在賽車遇到故障時,立即調閱這些零組件的資料,以便於在最短的時間內更換新零件。要拿到冠軍前,得先搞定一台賽車裡的這五千個零件才行。 

**速度決定一切  **
在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,才不會浪費不必要的時間與成本。 
提高的生產力      30%  
降低的材料成本  25% 
節省的文件成本  80% 
加快的報價速度  60% 
延長產品週期      80% 

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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