AI 浪潮席捲而來，全球供應鏈重組。企業的數位轉型已不僅止於流程自動化，而是經歷了結構性的再造，讓製造業邁向以資料與 AI 為核心的營運重塑。
文／鄭宜芬
製造業的核心痛點在於資訊分散、人力依賴與決策斷層，導致效率難以規模化、品質難以標準化、管理難以即時化。旭榮集團與櫻花集團，分別在紡織成衣與廚具製造領域，以組織文化和流程服務驅動企業 AI 化，反映出製造業在 AI 時代的多元轉型樣貌 － AI不再只是工具，而是深入成為企業結構的一部分。
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由痛點出發 AI 長跨部門轉譯
服裝製造業長期面臨「人力密集」與「資訊分散」兩大挑戰，打版、樣品製作、工單轉譯等環節仰賴經驗豐富的專業人員，且不同客戶、品牌或地區對工藝、尺寸、縫製規格的要求存在差異，導致資料標準化困難。且跨國製造基地之間常需耗費大量時間溝通與對稿，例如由國外設計部門製作的樣單，需再轉譯成越南、柬埔寨等地的格式。此外，打版師等專業職位需多年訓練才能獨立作業，一旦人才流動或被挖角，會造成產線延誤與知識斷層，使企業在維持品質與成本控制間面臨壓力。
旭榮集團最重要的兩大核心趨勢，明確聚焦於 AI 與永續，同時設立 AI 長制度，推動企業 AI 化。集團的 AI 轉型策略以「由下而上」為核心，從員工的工作痛點出發，將 AI 內化於營運架構中，提升效率並增強組織競爭力。AI 技術的導入除了提升內部營運效率的工具，也改善流程、組織與決策模式。
旭榮集團並非將 AI 當作單純的技術導入，而是視為企業文化的一部分，透過工作坊與小規模試行專案，讓業務與製造單位共同討論痛點，再以 AI 技術解決問題。這種實務導向的推動方式，可避免「為 AI 而 AI」的風險，也讓成功案例自然擴散，降低營運成本且提升生產與協作效率。
在服裝製造環節，旭榮運用 AI 改良製造單與版型資料，將不同客戶的製造指令自動轉換為內部統一格式，將原本需兩小時的人工作業縮短至二十分鐘；針對尺寸表與樣品資料，也能在多語環境下快速轉換，縮短作業時間至原本的十分之一。
輔助專業與人才轉型 建立學習型 AI 文化
面對打版師等高度專業職能的人才短缺問題，AI 成為輔助與轉型的工具。旭榮透過 AI 進行版型分析與最佳化，協助減輕專業人力短缺問題，並將既有打版師培訓轉型為「AI 打版教練」的新角色，解決人力瓶頸的同時，亦兼顧技術承傳與新技能養成。
為確保 AI 能融入日常營運，旭榮於紡織業首創設立 AI 長（Chief AI Officer），作為跨部門的溝通與轉譯者，協調 IT 與業務單位之間的語言差異，使 AI 成果能融入日常流程。集團亦推行內部 AI 課程，並在全球例會中設置 AI 專欄，建立學習型文化，讓 AI 推動成為全員參與的長期工程。
在推動新技術的同時，旭榮也重視管理文化。透過組織內營造 AI 氛圍，例如在全球例會中設置固定的 AI 專欄，分享推動進度與產業新聞；鼓勵員工參與 AI 工作坊、在日常生活中接觸 AI 工具。
高層管理者也以身作則，參與 ICF 國際教練課程，強化教練式領導思維，協助員工在轉型過程中調整心態與行為。下一步，集團還預計將設置 AI 管理師、成立種子部隊。
AI 導入設計與製造流程
廚具產業兼具設計導向與工程製造特性，過去在接案與生產間的資訊串接效率低，設計週期長與通路管理分散。設計人員必須依客戶需求繪製多版本平面與 3D 圖，往返修正頻繁，增加人工作業時間與錯誤風險。產品開發與建商或零售端之間缺乏即時回饋機制，導致庫存、訂單及安裝進度難以即時掌握。另一方面，集團內同時經營多品牌與多通路，資料分散在不同系統中，報表整合需人工彙整，管理層難以快速取得決策資訊。零售通路亦存在資訊不透明、會員資料未整合等問題。
櫻花集團的數位轉型計畫聚焦三大方向：流程完善、數據決策與商業模式，並建立跨部門的資料治理體系。2024 年，櫻花將定義為集團的「AI 元年」，應用範疇涵蓋基礎養成、工具研究與整合、部門痛點分析、設計輔助、行政流程、知識管理與客戶服務等範疇。
為推進轉型，公司成立「轉型辦公室（TMO）」，專責銷售資料整合、人才留任與提升通路服務，同時讓年輕員工參與跨部門專案，作為人才培育平台。
在製造端，櫻花除了打造 AI 廚具，亦將 AI 融入 C2M（Customer to Manufacturing）設計流程，先讓 AI 生成設計草圖，協助建商或客戶確立風格，再進行細部設計，縮短產品開發週期，可加速符合市場需求，降低人力耗時。
打造數位服務與資料循環
營運方面，過去建商交屋時需提供繁雜的家電說明書給屋主，現在櫻花開發「數位交屋服務」與 QR Code 整合介面，協助建商與住戶快速查詢產品資訊，並收集第一手客戶資料，形成會員與售後服務連動的資料基礎。對小型零售通路，櫻花計畫提供免費的行銷與管理系統，協助店家進行數位化經營，強化整體通路生態。
行政作業方面，櫻花導入 AI 請假單、出差單等流程，並搭配夥伴雲平台提升作業效率；在知識管理與資料應用上，櫻花建立 AI 格式庫，避免生成式 AI 產出通用或錯誤內容，確保產出符合品牌風格與專業格式。KM 系統也可快速轉化為 AI 的資料基礎，支持新工具導入；在研發與人資系統中，櫻花也正進行小規模 AI 測試，探索落地式 AI 與私有雲應用的可能性，以提升內部效率並支持未來成長。
未來，櫻花計畫透過 AI 對 BI 儀表板的資料進行語意分析與預測建模，協助管理層更快發現跨品牌與跨通路的隱性關聯，改善促銷費用分配與決策模式。
AI 重塑製造業的組織結構與思維模式。未來製造業的競爭優勢，將不再只是計算產能與成本，轉型成功的關鍵在於資料治理、組織彈性與人才教育訓練，轉化為企業營運效能與創新競爭力。
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