2024趨勢大方向

台灣在因應全球ESG浪潮下，勞動力不足、人才短缺也是企業需要關注的問題之一。另外企業無論是想尋求更低廉的成本來源，或是拓展新市場、新商機，甚至是為了符合供應鏈遷徙及地緣政治影響而出走海外，都是企業要面對的課題。

綜上所述，我們可以知道2024年依舊離不開ESG、缺工、符合供應鏈要求這幾項挑戰。雖然跟以往相差不多，但企業應該更加注意，該如何以AI來迎向趨勢！

趨勢領先，AI科技技術如何搭上這波熱潮？

AI不僅在生產製造和金融領域廣泛被應用，舉凡生技醫療、零售、物流等多個行業都明顯可見普遍應用的擴大。AI的應用不再僅限於數位科技產業，而是逐步滲透各行業，成為企業提升效率和創新的關鍵工具。但首先，要先了解企業在意的關鍵點、面臨的困擾有哪些！

企業要面臨的問題有哪些？

成本挑戰

高通膨、高物價、高薪資的趨勢不可逆，企業營運成本不斷高漲，但又難找到相對高利潤的業務訂單。

企業要思考降低不應該發生的問題、多餘不必要、瑣碎不重要的工作項目所造成的浪費，甚至提前預防問題發生。像是利用預測性維護，防止機台設備故障停機的風險等。

透過AI技術與大數據分析，將工廠內所有的機器效能數據化；不僅可以優化作業流程，更能預測機台的維修保養時間與項目、達到降低成本的目的。

以營運管理來說，數位工具不僅減少紙本與耗材使用，更重要的是讓所有的資訊數據即時化、一致性，也讓員工、客戶間的溝通與作業成本降低、時間縮短，進而提升企業獲利。

穩定品質

在激烈的市場競爭中，產品或服務的品質直接關乎企業的競爭力。AI在品質控制上的應用為企業提供更靈活且準確的監控手段。

像是藉助機器學習和視覺辨識技術，企業對產品製造過程的即時監控可以更精準，即時發現並解決品質問題。不僅提高產品的一致性和可靠性，客戶滿意度也提升了。

速度提升

市場的迅速變化使企業需要更靈活迅速應對，所以要能做到彈性生產及生產速度的提升。AI在生產速度中的應用替企業提供了提升效率的新途徑。自動化生產線、智慧物流和供應鏈管理等方面的數位及AI技術，能夠大幅縮短生產週期，更快地將產品推向市場。

面對AI新興技術帶來日趨繁複的人才維運，管理者如何重新佈署最適合企業本身的員工數位工具與數位環境，或甚至數位員工？企業數位營運新思維該從何改造？

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利用AI科技，提升工作效率

在當今競爭激烈的商業環境中，企業迫切需要尋找提高工作效率的方法，以應對不斷變化的市場需求。借助AI人工智慧、數位工具和IoT物聯網等技術，來解決企業面臨的缺工問題，不僅能提高生產效率，在執行的過程中還能進一步做到減碳。

1.降低人力負荷：自動化生產流程

自動化提高生產效率，彌補因人員不足可能導致的產能不穩定，確保生產計劃順利實施。且自動化也有助於保持一致的產品品質，減少人為因素對品質的影響，確保品質的穩定性。

不僅如此，還能減少對人力的依賴，降低企業在特定技能或職能上的依賴，不僅降低了找人的技術門檻，還減輕因找不到合適人才而導致的風險。

2.穩定生產過程：即時監控

建立完善的監控系統，甚至AOI等智慧技術，除了能夠即時監測生產狀態、設備運行情況和資源利用率。這有助於迅速應對問題，提高生產的穩定性和可靠性。

而IoT可以透過各種感測器在生產設備和產品上部署，實現對生產過程的即時監控。這包括溫度、濕度、壓力等即時偵測，有助於確保生產過程及環境能符合標準，穩定並提高生產品質。企業也不須再像以前一樣，需要不斷施派人力去抄寫各種數值、對設備進行即時監控。

3.優化製程：深度的數據收集與分析

透過先進的感測技術和數據收集系統，即時收集生產環境中的數據。通過數據分析，能夠深入了解生產過程中的變數，利用大數據技術分析生產過程中的數據，預測潛在問題並提前進行調整，不僅可以減少生產停滯和資源浪費，還能讓企業主做出更明智的管理決策。

4.減少停機風險：預測性維護

通過收集和分析設備的運行數據，IoT可實現對設備狀態的預測性分析，提前發現潛在故障因子，實現更有效的維護計劃，減少生產中斷時間。不僅可以實際減少待機、停機的時間，還可以減省人力去調整、保養、維修機台，真正落實精實管理的概念。

5.快速因應變化：彈性生產

企業想更具敏捷性，能有效率應對不斷變化的市場狀況，就要先達成彈性生產這目標，現在產線多是透過自動化設備輔助，以少量多樣的生產模式在進行，如果頻繁進行換模換線，會浪費很多時間進行前置準備動作，造成產能停止的停等浪費。

這時，就需要將IT、OT進行深度融合，掌控各種機台設備實際運作狀況、設立各種配套機制、系統化、數位化生產排程，才能打造靈應變的製造現場。

6.自動滿足需求：數據報告隨需而至

設立完善流程和機制，以自動化滿足需求是企業主最關心的一部分。以往都是依靠人力、紙本文件來回傳達，但這不僅耗時費人力，準確度不高，如果人員疏忽，就無法即時傳遞重要資訊。

在蒐集數據後，利用數位系統軟體來設立自動化機制，時間到了系統可以即時提醒、主動製作報表並寄送給相關作業人員之類的。

GPT實際應用：AI個人貼身助理

未來企業與勞工要學習的除了基本知識學養外，新的技能是如何「善用AI」，將部份工作逐漸交給AI、機器去處理。目前有什麼AI應用能夠簡單又快速的導入企業內部，協助企業解決哪些面向的工作困境呢？

企業都擁有很多的文件和內部知識資產，過去多嘗試建立知識庫做到經驗傳承。但能解決目前棘手問題的資料，是哪一份？存在哪個資料夾？文件、檔案版次多，最正確、最新的到底是哪一個版本？花費大量人力與時間建立資料庫，使用效果好嗎？還是反倒增加工作負荷？有真的解決問題嗎？

現在，透過生成式AI技術的幫助下，企業能夠透過ChatFile：一款鼎新電腦以METIS平台技術研發，結合微軟企業級安全的chatGPT應用，實踐企業建置知識平台的目的，不只提升日常工作效率，更改善每個人的工作模式。

AI助理穩定產線產能及工作效率

一般企業主在面對缺工時，大多遇到兩種麻煩：一種是找不到合適的人，一種是留任困難。

現存於各企業經驗豐富的資深員工都非常寶貴，每當生產線上出現異常，像是發生停機停工、異常告警時，都只能仰賴經驗老到的老師傅趕來救援。

各種異常狀況無法即時排除，會增加許多自動化設備停機時間，或是因為新人不熟機械設備狀況，排除時間拉長。

但產線上的老師傅就那幾個，要從新人要培養成老師傅又需要花很多時間,而且還有高機率發生還沒變成老師傅就離職的情形。又或是因人手不夠，所以機器不開，產量降低。這些問題都會造成企業的人力、時間、資金成本增加，那在這些情況下，AI如何協助企業解決這些問題，提升生產效益？

1.協助老師傅提升工作效率

AI協助老師傅快速聚焦停機問題可能性，協助判斷停機問題點，大幅降低花時間找原因的時間，減少處理問題的時間，讓老師傅更快速排除設備障礙，可以盡快處理下一個工作。

2.協助新人像是有老師傅助攻

將老師傅的知識整合進AI，讓不熟悉工作的新人,也可以透過AI的協助，馬上可以開始處理大部分的初階工作降低新人的入門門檻，能更快上手，減少因人力短缺導致的生產停滯。

透過AI和工作人員的協作，不僅可以將落後進度及產能拉回既有的程度，甚至可以再進一步優化、提升產能。

AI協助企業進行業務培訓

以業務的角度為例：一位新人業務剛進來，企業要先花很多時間進行業務訓練，然後跟著老業務一起去拜訪客戶，雖然老業務手把手的教，但公司產品品項繁多、每間客戶的需求與狀況都還未掌握的情況下，新人面對客戶的問題是一問三不知，只能將問題帶回公司再問一遍，不但得不到客戶的信任感，公司也必須花相當多的時間進行教育訓練。

但如果將所有資料上傳到ChatFile，這時ChatFile便可以化身成業務助手、小助理，生成客戶動態與互動內容，辨識客戶喜好提供銷售動能建議。協助業務快速了解產品、客戶過往的購買、使用歷史資料、產品庫存等問題。

即使是新進的業務，也可以利用ChatFile掌握新的產品或新的公司的一些服務規格，再將這些經驗反饋到ChatFile內，讓ChatFile不斷餵養學習，不單純只是顯示資料，還是降低門檻、讓新人更快上手，有問題只要詢問ChatFile即可，也不怕招不到人、經驗與知識無人可傳承的窘境。

另一方面，剛進公司的新人，一開始對於公司的規章制度、流程都很不熟悉，需要處理事情時，也不一定能找到對的窗口，這時便可以利用ChatFile來解答，減輕人資與行政的作業負擔。

AI客服減輕人力需求

以AI作為一線接待客戶的智慧機器人，至少可解決大量且簡單，用戶可自己排除的問題，提升顧客滿意度，並降低第一線客服人員的負荷、提升客服人員產能，讓他們可以專注處理升級複雜的案件。

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利用AI科技技術，解決企業困境

數位技術釋放人力，創造工作價值，紓解缺工壓力

缺工，就是反映經濟成長，勞力需求擴張，而在這個變局乍現的新時代，企業主對於能幫助企業不斷成長、加速突圍的人才更是渴求。但企業又要如何找到符合公司需求的這群人才？倚靠內部培訓、向外求才，還是洽詢專業機構協助支援？

但缺工，是企業真正的問題嗎？這篇文章中我們可以知道，想要留住人才，除了提高薪資福利以外，就是營造歸屬感。若是想以現有的人力提高人均產值，就要朝著數位化、自動化、智慧化來發展。

「數位轉型」已逐漸成為鋼性需求，企業無不希望引進數位化工具，透過自動化節省人力，並利用數據分析來進行決策，運用AI等科技以提升競爭優勢、實踐工業4.0。但最大的挑戰之一即在於「人才」。無論是找不到智慧製造專才，抑或是符合公司需求的人才不夠用，皆是轉型之路上的一大難題。

過去傳統思維裡，有「缺」就「補」，但到底有沒有補在正確位置卻是大家從未注意的。企業缺的，到底是何種員工？為何市場上仍是一堆人喊著找不到工作？

回到一開始所提及的，許多人擔心原本職務及工作機會會因為AI影響而消失，但換個面想，

許多新的職務也會因為AI而出現。而這也PUSH員工應重新思考能力的價值，而企業必須即時轉換員工的職務、重新組織內部結構、對原有內部員工進行適合的培訓、提升技能，打造企業韌性與靈活度。

即便如此，我們仍建議企業應重新檢視內部的正式員工數量與配置組合，並進行策略上的對應調整，同時評估內部作業流程推動下一波數位化、自動化的可能性，以精進營運效率。特別是針對技術門檻較低、重複性較高的工作內容。

執行ESG減碳政策規劃

面對不可違逆的減碳、去碳 ESG 趨勢，台灣企業大多是因國內外法令規定或客戶及供應鏈要求，也就是為了基本的企業生存而做ESG。

無論是什麼原因都讓企業不得不謹慎思考，如何才能善用工業4.0及智慧製造、AI等數位工具、碳盤查及能源管理等節能減碳技術，達成2050 淨零碳排的目標？

在綠色警報來襲！企業實行ESG必備的基本常識一文中提到，企業在完成碳盤查及碳足跡等工作，知道本身的排碳數據後，還必須精確分析各項數據，規劃全面性的減碳策略，才能達到實質的減碳成效。

首先，必須要能量化碳排放量，因此要利用數位系統軟體，讓企業在日常工作中就可即時得知碳數據，像是營運成本、上下游供應鏈、材料使用及產品生命週期的追溯等項目，先有數據資料後，企業才能依據真實效益，更準確地選擇減碳方式。

以台灣製造業來說，大部分的碳排放量都是因為使用電力。因此可以先用數位電表、感測器等透過IoT技術來即時蒐集碳排放數據。

掌握數據後，再來就是提升能源效率，透過能源系統進行數據蒐集和分析，進一步優化能源使用配置。像是調整設備使用參數，提升能源效能；定期進行設備預先保養，避免突然發生損壞時需要停機維修等，非計劃中的意外狀況等。

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AI新紀元，企業如何運用AI科技打開全球機遇之門

當全世界正面臨的氣候變化危機影響，企業如何利用AI協助自己做到真正的永續、找出企業核心價值？

企業都希望能充分利用資源，降低成本、提高產品品質和生產效率，從而達到效率高、交期準、浪費少的目的。但如果還是只用舊的方法，是沒辦法達到這些目標的。

因此企業必須轉換思維，透過更智慧的AI科技、數位工具等，讓人和數位技術更有效益的協作。讓原本沒有湊足三個人不能做的事情，變成一人就可以做，甚至是自動化、智慧化生產、運營，靈活運用人力在各工作崗位上。

藉由工業4.0及智慧製造IoT機制，更有效地做到產業精實管理，改善生產流程，並量化精準數據，針對關鍵成效進行追蹤優化，同時達到ESG和減碳，重新定義人均產值，才是企業想要呈現的目標。

但不管是尋求用AI及數位技術填補人力資源不足的可行性、協助員工發揮工作最大價值，都是落實企業永續策略中不可缺少的關鍵環節。

2024年是AI技術重大突破和企業面對挑戰共存的一年，利用AI技來協助企業成長，達到永續經營，是企業與員工必須攜手面對的重要挑戰！