傳統產業  「數位」回春術
傳統產業 「數位」回春術
2008.03.01 | 科技

我們這個產業很老舊囉!台灣現在很少人在用縫紉機了,」伸興工業董事長林志誠邊笑邊摸著手邊一台台縫紉機。

現在五、六年級的人,應該都還記得,小時候每學期拿到新制服時,母親就會在縫紉機上踩著腳踏板,將自己的名字繡在白色的制服上。在那個科技不發達的年代,一台機械式縫紉機不但縫補全家大小的衣服,還是做家庭代工貼補家用的生財器具。

家庭代工掛牌上櫃
隨著科技進步與社會變遷,縫紉機已鮮少出現在台灣家庭裡。可是位在台中縣的伸興工業,卻憑著生產縫紉機默默發光,賺進新台幣二十一億元年收入,今年的EPS甚至上看五元。
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落在台中縣鄉間的工業區,伸興工業與許多台灣傳統產業一樣,原本只是家族企業,不過如今卻成為全球第三大縫紉機生產製造業者,而且還在去年年底掛牌上櫃。法說會當天,林志誠調侃著說:「我們很勇敢,在股市慘跌的現況裡依然如期掛牌。」從去年年底到今年開春,股市一路跌撞過來,許多上櫃公司都跌破成交價,而伸興工業以二十五元股價掛牌,曾一度衝上三十二元,如今穩定站在二十九元。

看準電腦式縫紉機未來
永豐金證券副總經理戴家偉表示,伸興在一片不景氣裡,卻還能有如此的穩健表現,就是靠著代工品質優良,產品生命週期快速,擠進全球前三大。例如全球最大品牌縫紉機業者勝家(Singer),二○○○年關閉在台灣的自有工廠後,就轉而委託伸興設計製造,目前伸興有四八%的年營收都來自於勝家。
伸興目前主要以接單代工歐美品牌的家用縫紉機為大宗,競爭對手以日系廠商為主,包括全球第一大的台第(Brother)、第二大的車樂美(Janome)等。

跟所有台灣傳統產業都面臨同樣的問題,由於成本考量,伸興在十年前就到大陸轉投資,成立「張家港伸興機電有限公司」,將生產線轉移至大陸。六年前也至越南設廠,目前在中國大陸與越南各有十五條與六條生產線,台灣則規劃為營運與研發中心,只留兩條生產線進行新產品試產。

**系統化建立技術門檻
**雖然擁有產能,但早年技術受限於日本的專利,一直無法提升技術層級,後來參與工業局的傳統產業技術開發輔導計畫,投入電腦式縫紉機領域,並詳細將過程中的計畫擬定、時程安排、階段任務目標、人力配置等計畫性執行方法,進行系統化的記錄,逐漸建立起技術門檻,成功開發出針縫控制技術、微電腦系統及花樣設計等新應用。

「不要小看縫紉機,我們可是高精密工業,」伸興研發部經理張伯松表示,一台外表看似簡潔的縫紉機,其實內部的零組件至少都在二至三百個,只要其中一個零組件沒有組合好,就可能造成整部縫紉機無法使用。他笑稱從伸興研發部畢業出去的研發人材,都可以到汽車產業工作,因為所要求的零組件設計與研發精密程度相當高。

招年輕員工擴市場格局
張伯松說,以往都是透過老師傅的經驗,將林林總總二百多個零組件、機構、機殼以手繪的方式傳承,但隨著數位化時代來臨,現在必須運用新科技來達到經驗傳遞與生產效率。

他舉例,繪製精密機械的3D立體圖,不是一般繪圖軟體就可達到的,所以伸興採用參數科技(PTC)的Pro/Engineer3D產品設計,將老師傅經驗「數位化」。大到機構外殼設計,小到針頭、轉輪設計都透過Pro/Engineer3D來完成。再加上各個品牌廠的縫紉機內部機構設計標準不一,因此生產出來的A品牌模組,不一定適用在B品牌機構上。由於製造成本高,很多模具都要根據各品牌業者要求重新開模。

「我們這個產業很不注重研發,同業有的研發人員多半不到五個人,」林志誠感慨地表示,代工不是只是代工,要有能力做到ODM,研發設計能力不能忽略。在台中的伸興工業總部共有二百名員工,單單研發人員就從早年的十二位,增加到目前的四十多位,占了全體員工的五分之一,打破過去一般人認為傳統產業都是生產線勞工為主的刻板印象。

歐美、新興市場成長快
「我們希望能多找些年輕人進來,」張伯松說,要找現在的年輕人到傳統產業來工作,不是件容易的事,因此伸興與國立勤益大學及朝陽科技大學建教合作,不但共同開設產碩專班,也讓員工有進一步進修的機會。
台灣曾經是全球生產最多縫紉機的國家,三、四十年前甚至有縫紉機王國的美譽。隨著國民所得升高,目前家用縫紉機已被視為是家庭休閒用品,尤其在歐美地區需求量相當大。

林志誠就表示,其實縫紉機市場全世界總量約在二千二百萬台,隨著先進國家對於高階縫紉機種的需求增加,以及新興國家市場將縫紉機作為家庭代工的設備,產業前景穩健成長,「我們這兩年在中東、俄羅斯的市場成長相當快速,」財務部經理陳國政提到。

伸興不是百元股價的明星公司,也非當紅產業,卻是穩健投資的標地之一。從其最大股東國泰人壽與中鋼就可了解,「國壽與中鋼所相中的,幾乎都是穩紮穩打的投資,」戴家偉如此肯定。 

伸興工業 
●董事長:林志誠
●總經理:曾水淳
●2007年營業額:新台幣22.2億元
●每股營餘:3.83元
●毛利率:19.47%
●營運總部:台灣台中縣
●產業概況:伸興主要市場為歐美先進國家,每年約有5%~10%成長動力,未來獲利可期。 

伸興工業國內外的競爭對手 
全世界縫紉機總量約在2200萬台左右,主要生產地集中在亞洲地區,但是技術仍是以日本和歐洲較為先進,尤其是工業用縫紉機。不過,近來家用縫紉機的銷售量也逐年往上成長,原因是由於先進國家的國民所得提升,將縫紉機列為休閒產業的一環,因此低階家用縫紉機市場需求強勁,每年的年成長率相當穩定,約在5%至10%。 

產品項目 

 
家用縫紉機 

國內主要競爭對手 

善品
迅佳
鎮江
長瑜 

國外主要競爭對手 

車美樂(Janome)
台弟(Brother)
慧國(Elite)
幸福(Happy) 

資料來源:申興,永豐金控研究處所整理,2007年11月 

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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