AI創新百強》AI轉型三避坑指南 和碩帶工程師上產線減76%人力

1.和碩大規模導入AI瑕疵檢測，成功省下76％人力！透過將工程師送進產線擔任作業員，化解技術與現場斷裂的「三坑」挑戰。

2.它藉由PEGAVERSE平台與數位孿生技術，預先模擬產能並讓員工自主開發AI工具。這場失敗率高達8成的轉型之路，如何讓老師傅的經驗變身為數位即戰力？

和碩共同執行長鄭光志（右）、人工智慧發展處副總座蕭安助（左）是帶領該公司AI轉型的靈魂人物。他們將AI導入工廠，節省人力與時間，讓員工信服。(攝影者．郭涵羚)

當我們走進和碩的筆電組裝廠，只見一台台筆電，正排隊經過檢測通道，多台相機跟自動光學檢測系統馬上拍下畫面，交由AI分析。兩秒後，螢幕上浮出紅框，部分元件被圈出顯示「NG」，瑕疵品隨即從另一條通道輸送離開，進入人工複檢站。

小檔案＿和碩

成立：2007年

董事長：童子賢

主要業務：

消費性電子、資通訊產品研發、製造

成績單：2025年營收1.12兆元、稅後淨利144.03億元

地位：商周《AI創新百強》金質獎

這，是和碩第一項在工廠大規模落地的AI應用：「瑕疵檢測」。而這條路，他們已經走了近十年，才終於開花結果，如今已能為公司省下七六％人力，效率也大幅提升。

他們是怎麼辦到的？

和碩共同執行長鄭光志告訴商周，早在二○一二年，公司就察覺勞動力成本迅速攀升。對和碩的影響是：當一台筆電上千個零件、小至一根螺絲，全都仰賴人工檢查瑕疵，不僅容易疲勞，也會導致誤判或誤殺，拖累產線競爭力。但有經驗的老師傅，一次卻只能帶四、五位學徒，傳承，儼然是一條漫漫長路。

「但製造端有很多數據，數據裡累積的知識，可以為我們創造很大價值！」鄭光志回憶，他們決定從大數據來降低成本。先是瞄準「人」，分析出每個工作站適合什麼樣性別、年齡、身體條件的作業員，藉此調整人力分配；接著，再瞄準「流程」，透過人工貼標、分析，用好幾年時間，一步步整理出大量產線數據。

既然有了數據，那該運用在哪裡？他立刻鎖定了耗時、費力、且人才傳承相對困難的瑕疵檢測。二○一七年，和碩開始將AI導入檢測領域。

「我們第一次嘗試AI視覺瑕疵檢測，花了一整年才成功！」鄭光志坦言，這個過程，其實處處碰壁。

走過三個坑讓AI落地
讓員工接受、習慣、相信

他們踩到第一個坑——技術與現場斷裂。工廠作業員能提出明確痛點，卻不知如何透過工具來解決；而能開發工具的工程師，往往不了解產線運作模式。最後，就是雙方各說各話，難以達成共識。

「工程師重視技術，但要落地使用，眉角是使用者經驗。」和碩新產品發展事業處暨人工智慧發展處副總經理蕭安助說，AI模型做不到解決百分之百的問題，通常並不是因為這個模型或程式碼不行，而是缺乏「經驗」。

所以，他親自帶一批AI工程師來到工廠，直接下場擔任作業員，短則一週、長則駐廠超過三個月，要透過親身體驗，讓彼此交流，理解對方的思考方式。慢慢的，不願改變做法的老師傅們才會發覺，自己的經驗可透過AI被記錄、學習和傳承，逐漸開始接受新工具。

但第二個坑接踵而至——大家仍對AI抱持過度幻想。

「很多人以為，只要有AI，我什麼都不用碰、不用檢查，就可以解決問題，」鄭光志解釋，光是要把數據分類，就得重整公司系統、跨部門溝通，再設定演算法讓AI自動學習，才有辦法發揮效用。然而，當作業員發現AI不是全能，反而又開始排斥，甚至有人告訴鄭光志：「那我不如用原本做法！」

為了打破慣性，和碩頻頻在公司內舉辦教育訓練，在各式會議上宣導，調整同仁對AI的理解與期待。

為提高大家的參與意願，他們還每年都舉辦為期三個月的培訓班，先上課，再由AI工程師與終端使用者組隊，提出題目與解方，原則是每個案子都必須能落地執行。他們還舉辦競賽、提供獎金，千方百計的想讓員工習慣「用AI解決痛點」。

然而，這又來到第三個坑——你得先做出初步成效，才能說服員工相信。

「其實人就是有個特性，他要能看到結果，才會相信。」鄭光志說，尤其工廠作業員大多習慣每天做相同、固定的工作，公司起初想扭轉慣性，總有人怕麻煩、擔心風險而抗拒。

於是，他先從主管階級開始溝通，透過各種會議、聚會凝聚共識。他認為，主管得要先相信，才有機會把相同思維，推進每個人腦袋裡。而當主管的目標明確、由上到下一路推行到現場，第一線作業員慢慢發現，原本一個工站要十人，現在只需一人，檢測速度也明顯加快，他們才會覺得「有用」，願意跳下來學習。

漸漸的，這個AI瑕疵檢測開始在各個工廠落地，各項應用也被整合成PEGAVERSE平台，讓員工更容易上手。蕭安助透露，如今平台上的多數AI應用，都是由工廠同仁自主開發。

布局AI產能、產線
用數位孿生打造即戰力

目前的成績單如何？導入AI瑕疵檢測後，和碩工廠人力成本如今省下超過七成。原本要作業員花近一分鐘檢查的工作，加了AI輔助後，只需數秒就能完成。看到成果後，員工紛紛動手開發AI工具，解決工作上的難題，PEGAVERSE平台上的創新應用也迅速累積，如今更提供給包括電子製造、半導體、鋼鐵等產業客戶使用。

波士頓顧問公司董事總經理暨全球資深合夥人徐瑞廷強調，AI應用成不成功，七○％與人有關，也就是企業必須由上而下、跨部門協作，才有機會從單點應用，發展成能為公司帶來價值的投資。

鄭光志坦言，這些年來，和碩還嘗試過無數AI應用案例，失敗率其實高達八成，但他堅持繼續做，因為他深知電子製造業的競爭有多激烈：「你不求新求變，等於是原地踏步，別人一迭代，可能就追過你了。」

近幾年，他們也開始利用數位孿生技術，在新工廠、設備都還沒啟用前，先以AI模擬產線與產能規畫，甚至讓作業員戴著VR眼鏡，在虛擬世界學習組裝，等正式試產，他們早有即戰力，初估整體產能可提升約二○％。

Google台灣前董事總經理簡立峰認為，和碩在工廠自動化領域做得不錯，更是最早用雲端管理工廠的企業之一，對AI前沿技術也有涉獵，令人印象深刻。

當多數企業還在追逐更強的模型，和碩已經用經驗證明：AI的勝負，從來不在技術，而在誰能讓人先改變。

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※本文由商業周刊授權刊載，未經同意禁止轉載。

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