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。

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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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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