台灣智慧製造關鍵字：人才、流程、跨部門協作

製造業導入 AI 的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。例如傳統的電焊與組裝工人與新世代的 AI 工程師間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理 。(圖片來源/轉載自人工智慧基金會；下同)

在當前的全球產業業競爭中，數位轉型與AI浪潮是生存永續必須面對的議題，而川普的關稅與匯率起伏，更是製造業無法迴避的壓力。對於製造業而言，從這兩年的經濟數據可以看出，這不僅是一場技術的軍備競賽、是關於人才、組織文化與企業治理的深度變革，更是嚴苛的生存之戰。台灣製造業如何在這場變革中找到自己的位置和下一步？

為深入了解台灣產業 AI 落地的真實困境，人工智慧科技基金會特別舉辦產業論壇，並安排智慧製造專場，邀請堆高機與物流設備製造商勤工、全球知名的紡織與成衣製造商旭榮集團，還有面板製造龍頭群創光電，這三家在其產業中各具代表性的企業，透過實踐分享了AI落地過程中的挑戰與洞察。

勤工突破員工焦慮與抵抗 以「人」做為 AI 落地核心

以堆高機與物流運輸設備製造起家的勤工，近年來已成功將業務擴展到無人化設備領域。然而，這場轉型並非一帆風順。勤工執行長林少顗指出，製造業導入AI的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。他觀察到，傳統的電焊與組裝工人與新世代的AI工程師之間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理 。

為解決「人的問題」，勤工重新審視了AI落地的核心，強調AI應該是「賦能」而非「取代」 。因此，公司推動了一項名為「專才變通才」的計畫，透過跨部門工作坊，打破各個職能部門之間的隔閡 。林少顗認為，過去只專注於自身技能的「專才」模式已經過時，現在每個人都必須成為能夠互相理解與協作的「同儕」 。

在工作坊中，大家會面對面討論問題、分配資源，而不是透過書面文件互相推卸責任 。公司的目標不是要「檢討任何人」，而是要「解決問題」 。此外，勤工還透過工作坊與問卷調查，確保AI專案的成果能夠被員工「有感」地體驗到，這比評估能賺多少錢或省多少錢更為重要 。一路走到現在，勤工將AI視為協助客戶與自身共同成長的夥伴，並將品牌重新定位為「賦予你的行動力量（Empower your move）」 。

林少顗強調，只有解決了「人」的問題，AI這項工具才能真正發揮價值 。

旭榮「坦誠與分享」文化 讓 AI 成為員工自發的解決方案

今年正好歡渡50歲生日的旭榮集團，是台灣紡織業知名品牌，數位轉型之路起步甚早，近年來更將AI導入作為重點，並創產業之先設立「AI長」職位。旭榮AI長郭羿伶指出，AI成功落地的關鍵之一是IT團隊對生產流程的深刻理解 。為達此目的，公司IT人員經常到工廠駐點，因此與產線的領域知識結合得非常緊密 。

然而，比技術和流程更重要的是旭榮的企業文化：坦誠與分享 。許多AI專案並非來自高層指令，而是由員工主動提出痛點，形成「由下而上」的推動模式 。例如，在中國地區的財務部門，有員工自學RPA（機器人流程自動化）技術，不僅改善了自己的工作流程，還主動服務其他部門，號召大家「誰有痛點來找我」 。

郭羿伶認為，AI Agent非常擅長處理資料比對這類繁瑣且耗時的工作 。例如，過去業務人員需要花兩到三個小時手動將客戶的PDF訂單轉換成ERP系統能讀取的資料，現在透過AI Agent，這個時間可以縮短到20分鐘 。旭榮會定期評估每支AI Agent的使用量和滿意度，確保它們真正解決了員工的痛點 。透過小規模的成功案例，並在內部定期分享與表揚，能夠激勵更多員工參與 。

郭羿伶強調，因為主要使用自然語言來撰寫，AI Agent的開發門檻其實不高。所以她認為，具備「願意嘗試與樂於分享」特質的員工，最適合成為AI種子 。AI並不會取代人類，而是會淘汰那些不會善用AI的人 。她鼓勵員工以開放的心態，將AI視為一個能幫助他們更快、更穩地完成重複性工作的工具 。

群創從「三軸四刻度」到「泥巴與光」 打造跨域協作文化

身為面板製造龍頭的群創光電，在面對中國面板廠的激烈競爭下，更是必須快速追求轉型 。群創光電智能與自動化解決方案事業中心總經理廖健宏，分享了公司的核心轉型戰略：重塑新文化、建立方法論與善用技術 。他強調，轉型成功的關鍵在於高層的決心與員工的積極參與，必須是「由上而下」與「由下而上」的結合 ，缺一不可。

在方法論上，群創採用獨特的「三軸四刻度模型」，將轉型分為自動化、數據化與智能化三個軸向 。每個軸向都有四個刻度，讓每個專案都能在啟動時清楚定位，並根據投入產出比來調整目標 。廖健宏也指出，在導入AI之前，必須先做好基本功，也就是流程改善的ECRS原則（排除、合併、重排、簡化）。群創自2012年起全面推動自研自動化技術，讓一條原本需要100人的生產線，現在只需要7.5人。面對少子化的壓力，已提早布署因應方法。

在人才策略上，廖健宏提到AI專案需要三種人才協作：領域專家（Domain Expert）、數據科學家（Data Scientist）與IT人員 。這三種人才專業和理念不同，容易產生「有水不護融」的情況 。為了促進協作，公司會讓資深員工帶領新進的數據科學家，讓他們「身上要有泥巴，臉上要有光」。這意味著數據科學家必須深入現場實做，親身了解流程，才能真正發揮價值 。

廖健宏也坦言，評估AI專案的投資回報率（ROI）是一大挑戰 。過去曾嘗試讓各部門自己計算效益，結果每個部門都說效益很大，但實際加總後卻遠低於預期 。因此，群創後來改為根據不同部門的專業領域來設定具代表性的關鍵績效指標（KPI）。

他最後用一個寓言故事來總結：不要成為那個「很忙」，而沒空嘗試新方法的「方形輪子推車」工人 。他強調，企業可以透過尋找有感染力的「領跑者」員工，先做出成功的示範，久而久之就能帶動整個組織文化的改變 。

完善治理機制與跨部門協作是成功密碼

從三家企業的經驗來看，製造業在AI轉型上的突圍之路，專注於技術本身絕對是不夠的，人才培育與文化打造才是根本。勤工與旭榮的經驗都證明，AI導入成功與否，最終取決於「人」的接受度。透過工作坊、內部訓練和開放的分享文化，可以有效消除員工的焦慮，並激發他們主動參與的熱情。

若從痛點出發，追求「小而美」的成功。廖健宏和郭羿伶的觀點不謀而合，都強調要從「效益大、容易做」的小專案開始，解決員工日常工作中的痛點，讓AI的價值被實際感受到 。這不僅能建立信心，也能為後續更複雜的專案奠定基礎。

完善的企業治理與跨部門協作機制不可或缺。從群創的「三軸四刻度模型」到旭榮的「坦誠與分享」，成功的企業都建立了明確的流程和溝通機制，確保各部門能夠有效協作。這不僅包括數據治理，也包括如何在不同專業之間建立共同語言，以及如何評估效益並共享成果。

本文轉載自《人工智慧科技基金會》。更多精彩內容，請<點此>

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