新日興找顧問換時間,目標讓各部門自己開發AI代理!讀圖代理、RD知識庫全靠工程師做
新日興找顧問換時間,目標讓各部門自己開發AI代理!讀圖代理、RD知識庫全靠工程師做

筆電螢幕能順暢開闔、耐用萬次不鬆脫,靠的是一顆多數人叫不出名字的關鍵零組件:軸承。新日興是全球市占最大的筆電軸承供應商;蘋果筆電與AirPods充電盒的轉軸,也主要出自這間成立逾一甲子的台灣精密製造廠。

新日興從製造一般彈簧起家,靠著對扭力的鑽研開發出多項專利,登上筆電軸承龍頭寶座。結合製程與材料專業的「金屬射出成型」(MIM)工藝,更讓它能接下傳統沖壓廠做不到的訂單,量產低公差、極輕薄又高強度的高階零件。

但這門好生意,正在變成一門辛苦的生意。筆電軸承已是成熟市場,競爭者比20、30年前多出近10倍,獲利能力顯著壓縮。2022年接任總經理的阮朝宗直言:「以前是在比技術,現在比價格。」

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筆記型電腦樞紐,可讓螢幕開闔順暢、耐用,足以開闔2萬次。
圖/ 新日興

推軟體版自動化革命,要AI代勞所有重複性任務

比價格的年代,真正的護城河回歸公司累積超過60年的精密加工知識。但這些know-how(專業技能與知識)大量存在資深工程師腦中,在缺工、老師傅逐漸退休的產業現實裡,怎麼保存、傳承,甚至挖掘出新價值,成了新日興與眾多傳產製造業者共同面對的挑戰。

在製造業導入新技術,是一場與時俱進的長跑。阮朝宗回憶,早在40、50年前台灣電腦發展早期,新日興就導入過迷你電腦,一台主機占據半個房間,功能還不如現在的筆電。此後的ERP(企業資源規畫系統)、工業3.0到4.0,這家公司從未脫隊。

當前占據媒體頭條的「AI Agents」(AI代理),在阮朝宗眼中其實就是換了一種載體的「自動化」。以前工廠導產線自動化,是用機器手臂、檢測器等硬體取代人類的重複性動作;現在AI代理是用大型語言模型(LLM)等軟體,取代人類的重複性任務,「事實上是一樣的概念。」因此,若每條產線都能自動化,每個部門也都有導入AI代理的空間。

決策的節奏也是競爭力的一環。2025年,阮朝宗觀察到AI代理應用日漸成熟,「雖然遠非完美,但已來到可以應用的程度。」當年底,新日興開始接觸外部AI代理顧問公司進行概念驗證,2026農曆年前展開合作,3月後全面衝刺。

找外部顧問的邏輯,阮朝宗講得直白,用金錢換取時間。派員工出去進修再回來教,太慢;顧問立刻能進場做基礎教育訓練,讓全員普及、不害怕。但外援的目的不是外包,而是讓各部門長出自己開發代理的能力。事實上,新日興最核心的AI專案,也是內部工程師自己動手做起來的。

品保驗圖準度高達99%!報關退稅、產線抓漏⋯皆應用舞台

3個多月裡,新日興已在全公司各部門引入約50個AI代理,且實際算出投資報酬率(ROI)。第一波落地的是行政庶務。人資的出勤打卡比對,過去每天要花約2小時人工核對,交給代理後,5到10分鐘跑完;報關退稅的單據勾稽、內部稽核,也各自有了AI幫手。這些是全員練兵的入門題,讓大家從立即有感的日常操作中,培養出深入發掘AI潛能的興趣。

更硬的題目在品保處。研讀客戶送來的產品圖面,過去是耗眼力的苦差事:一張A3或A4紙上,可能標註50到70個球標,也就是細部的尺寸標註與量測要求,工程師得花上好幾小時逐一判讀,轉成Excel檢核表,而這完全不是工程師的主業。

在本業之餘,品管課長謝明麟花了1到2個月,開發出專做圖面判讀的AI代理。現在一張50到60個球標的圖面,辨識準確度已達百分之百;超過60個球標的複雜圖面,準確度也有99%。根據員工目前的有形效益評估,這支代理每周服務約20人次、節省約67小時工時,年化ROI接近新台幣百萬元。

這支讀圖代理只是開端。團隊下半年已排定再開發6個AI代理,包括統計製程預警。目標是在產線品質指標拉警報前提早行動、提高良率。這種串接自家工作流的彈性,是購買外部現成軟體較難滿足的。

#1 新日興
客戶送來的產品圖,根據複雜度差異,一張紙上可能標註數十至近百個「球標」(工程圖常見的尺寸標註與量測要求)。工程師須逐一判讀並轉成確認量產品質的Excel檢核表。
圖/ 新日興

數位知識庫是終極挑戰!創建「老鳥分身」不怕新人問

涉及全公司範圍的更深課題,是研發部門的RD知識庫。主導專案的研發六部副理簡柏元,起初的想法很單純:「我如果做一個數位簡柏元,可以節省我的時間。有問題可以去問它,不用來問我。」

擁有超過20年產業經驗的他,深知知識傳承的痛點。過去新人靠前輩帶,學習成效要看兩人個性合不合;就算合得來、前輩也願意教,碰到問題當下也常不會全面解析。一種異常可能有10種成因,老鳥直接給答案,新人就只學到一種。事實上,即使是資深工程師,當下可能也只想得到7、8種。

如今知識庫早已超越個人範疇,累積了跨團隊的製造、試錯與修正經驗。新人可以隨時問到飽,資深工程師也能靠它補上自己沒想到的那2、3個成因。簡柏元表示,在工程師引導下,這套知識庫生成的報告已達到約5年資歷工程師的水準。

在實戰上,它更是工程師面對客戶的「武器箱」。阮朝宗描繪了一個許多工程師都能共鳴的情境:當客戶提出一個明知行不通的設計,要怎麼說服對方?國際大廠研發人員多的是柏克萊、MIT畢業的博士,新日興工程師若只能搬出多年經驗、卻拿不出數據佐證,時常不足以說服對方。明知量產性不高、會推高成本拉低良率,卻說服不了客戶,就只能硬著頭皮照做,「可能本來賺錢的案子搞到最後虧錢。」

過去,往往只有與客戶合作多年的資深工程師能說服客戶。現在,知識庫能立刻調出過往測試報告,讓所有工程師都拿得出實證數據。就算客戶不接受、堅持試產,也會撞上工程師早已預示的結果。當預測應驗,反倒有助於提升客戶對自己的信賴感。

新日興
3階段導入AI,傳承一甲子智慧
圖/ 數位時代

延伸閱讀:別人還在AI陣痛,它用數百個AI代理創造數億美元效益!百年物流巨頭做對哪3件事?

做對3事吸全員入局:大盤點、深入製程、經驗「與眾分」

看見海外大廠靠新技術裁掉幾千、幾萬人,難免有員工擔心自己是否在協助AI取代自己。但新日興不僅不打算裁員,還在持續徵才,甚至與員工溝通,「學會AI,就算沒在新日興上班、去其他工作,附加價值也會更高。」

謝明麟也坦言,起初自己還不熟悉如何開發AI、代理能力也未到位時,工作確實變得更忙。但逐漸得心應手後,與AI協作「是真的做得滿快樂的。」如今,主業是異常分析的他,近乎一半的工作時間都在開發新代理。

新日興看待AI轉型有多認真?阮朝宗輕鬆但堅定地表示,「全力在推,不考慮預算問題。」

曾輔導新日興導入AI代理的新創團隊「智慧方案」營運長陳旻筠觀察,新日興讓同仁知道公司是「玩真的」,是成效顯著的一大原因。智慧方案協助企業導入AI代理管理平台、進而自主開發代理,成立2年已累積200多家製造業客戶。

在她看來,新日興有3點做得特別到位:

一是全公司、跨部門的痛點盤點,而不是只挑少數種子試點

二是願意讓AI深入製程核心,而不是停在文件摘要、客服問答這類表面題目

三是資深員工願意輸出經驗,背後驅力是一種樂於分享的企業文化

陳旻筠也提醒,高科技產業不一定是把AI用得最深的企業。反而是傳產面臨缺工、訂單強勁卻來不及做、二代急著轉型的多方壓力,「他可能不懂AI,但他知道他得用,他有那個動力。」她估計,再給 1年時間,有在AI上「動起來」的製造業,工作思惟與價值會彎道超車。

新日興正在壓注這樣的未來。短期,AI可重設新日興回應客戶的節奏。阮朝宗說,「如果同業沒有很積極做這件事,客戶來一個開發案,我一天就回覆,我的對手1、2個星期才回覆,你認為客戶會找我還是找他?」新日興要的是定義產業開發的脈動,把賽局帶往對自己有利的方向。加深老客戶的信任,也加快新客戶的開發。

長期,最核心的課題還是要往下深耕。RD知識庫將與各部門互相串連,整合知識的邏輯與方法論,本身就可能形成新產品,賣給其他製造同業。一家傳統金屬零件廠,有機會靠自己摸索,長出軟體事業。

「AI是未來大家一定要走上的一條路。你要走,那為什麼不當先行者?為什麼要當跟隨者?」阮朝宗說,當一個決策者,就要看到趨勢在往哪邊移動。而當看到趨勢,不能等它成形才動,「鳴槍起跑,就是要往前衝,你不衝就來不及。」借用AMD執行長蘇姿丰的比喻,AI這場棒球賽才打到第3局。阮朝宗說,「對新日興來說,可能才在第1局。」

新日興

  • 成 立:1965年
  • 員工數:約3,600人
  • 2025年成績:營收約107億元,稅後純益3.18億元、EPS 1.63元
  • 主要業務:樞紐組件等精密金屬加工零件,為全球筆電軸承龍頭,是蘋果筆電與AirPods耳機軸承主力供應商

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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