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海外擴廠最難搬的是人才!杰倫智能如何讓「師傅帶AI」,複製know-how又不怕外流?

數位時代

更新於 09月30日01:44 • 發布於 09月29日23:04

AI浪潮、地緣政治等因素交匯下,台灣供應鏈正跟著客戶前進美國、日本、東南亞等地擴產。除了土地、廠房與資本,最難轉移的,可能是人。

「現在大部分客戶的高階(主管),雖然股價很高,但他們睡不著覺。」自2018年以來服務製造業的AI公司杰倫智能(Profet AI)執行長黃建豪解釋,景氣循環是常態,「生意好的時候狂蓋廠,生意不好的時候怎麼辦?他們現在都已經想到這件事。」

台廠出海最難搬的是「老師傅」,人才養成又慢又怕know-how外流

過去,把生產力複製到新廠的常見做法是靠資深員工的經驗傳承。杰倫智能全球業務總經理余常任舉例,客戶會從總部或主要生產基地選拔一支精英團隊派駐新廠,花上幾年時間,把know-how傳授給當地同事。但這套方法如今面臨兩大問題。

第一是太慢。 製造業的領域知識需要較長時間熟悉,黃建豪估計,新團隊可能要花上9~12個月才能上手。當企業同時在不同國家擴產,人才養成速度很容易成為瓶頸。

第二個問題可能更關鍵:知識會被人帶走。 當企業把整套製造know-how帶到新廠,人才成熟後流動到其他公司,市場競爭就愈趨激烈。余常任直言,「他們(競爭者)現在有這麼好的製造實力,很多是我們當初教出來的。」

如今半導體供應鏈前進美國,同樣的知識移轉問題,在速度與風險可能都提升一個檔次。黃建豪認為,半導體供應鏈前進美國後,未來參與知識移轉的可能不只有當地人才,還包括AI甚至人形機器人。以前人教人,可能十年、二十年才發生供應鏈替代,因為人的累積需要時間。但AI時代的速度流動顯然與過去非常不同。

AI讓know-how複製更快,台廠數十年優勢如何守住?

當製造know-how能被AI快速學習、複製,競爭者追趕的速度也可能加快。「我們會跟客戶開玩笑說,你什麼時候會發現自己的know-how被拿走?」黃建豪說,可能是當自己報價5元,競爭者卻只要2元的時候,「因為你還要人做,他全AI作。那時候才發現,你來得及(反應)嗎?來不及。」

當AI、機器人能力持續變強,而製造業者自己的能力沒有持續升級,核心知識又可能外流時,黃建豪認為,數十年累積的領域專業知識,也可能短時間被超越。

從「師傅帶徒弟」到「師傅帶AI」,把經驗變成數位員工

AI可能放大風險,但也可以是解方。黃建豪將製造業AI化的目標歸結為三件事: 可複製 、 可持續進步 ,而且要 屬於自己 。2025年推出的新服務Domain Twin,就是針對這三大需求的回應。

Domain Twin疊加於過往AutoML、AILM與AI Studio等產品基礎上,目標是成為新時代AI原生企業的「知識基礎建設」。在提升良率、調參等關鍵能力上,企業可以用自擁數據、老師傅經驗打造AI模型;這些模型能被AI代理調用,而代理與知識庫產生的新資訊,又能回過頭來協助模型持續優化,三者形成「一個loop」。

杰倫智能全球業務總經理余常任。

如此一來,企業首先能夠打造出一批可和人類協作的「數位員工」,降低對資深人力的依賴。余常任舉例,PCB廠常見的化學鎳浸金(ENIG)表面處理製程中,金層過厚增加成本、過薄又可能影響品質,過去需要老師傅憑經驗精準控制製程。若能建立模型,新廠就不需要老師傅親自監工,即使是資淺員工也能操作、遵循模型,「某程度上,在海外難找人的事情就解決了。」

但這批數位員工不能只會重複「昨天」的人類經驗。真正決定企業競爭力的第二件事,是要習得「明天」的新能力。這有賴持續的人機協作、循環優化,杰倫智能稱之為「師徒制2.0」。

「以前師傅帶徒弟,現在師傅帶的是AI。」黃建豪說。產業總有新需求,既有的自動化流程也需要瑕疵排除、回饋優化,這些目前還是需要資深人類員工來應對。因此,這並不是打造出數位員工、就能取代人類員工的邏輯。

黃建豪以採購工作為例。當AI可代理查找資料、做報表和投影片等任務,人類採購省下的庶務時間,就能用來和供應商、客戶等夥伴交流,獲取更多關於市場展望、競爭局勢的洞察,這些資訊可再回饋、優化AI代理表現。

第三件事,是這些能力必須「屬於自己」。當愈來愈多企業know-how被裝進模型與Agent,如何保護、管理這批愈來愈聰明的「AI員工」,也讓AI治理成為新的課題。這還是迅速變動、發展的場域,至少包括代理的權限管理、資安、稽核等面向,杰倫正與客戶一同設計、制定規格。

延伸閱讀:用Excel神還原老師傅經驗!瞄準製造業缺工痛點,杰倫智能AI 3連技收服友達、群創

最強模型留總部!用「版本控制」把製造能力複製到海外

而當know-how可以被管理,下一步就是決定「哪些能力要留在總部、哪些可以複製到海外」。黃建豪認為,台廠可以採取類似「版本控制」的海外布局:最先進的模型留在總部持續演進,成熟版本再複製到海外廠區。總部菁英持續推進2.0、3.0,海外廠則穩定執行經過驗證的版本。

杰倫智能正在把這套構想推進真實工廠。黃建豪透露,第一座Domain Twin示範工廠最早可能2026年在台灣落地。公司原先規畫的2027年IPO,目前評估將推遲至2028年。

一路走來,杰倫智能仍在運用AI輔助「人」。余常任描述,公司的信念其實是「HI加AI」,「還是會有Human Intelligence(人類智慧),不會是只有AI。」

杰倫智能 小檔案
成立: 2018年
員工數: 約50-100人
營運規模: 服務逾300家製造企業,涵蓋半導體、電子、PCB、IC設計、面板及先進材料等產業;2023年完成新台幣1億7000萬A輪募資
主要業務: 製造業AI軟體,產品包括AutoML、AI Studio、AILM及2025年推出的Domain Twin,將企業製造資料、領域知識、機器學習模型與AI代理整合,用於製程優化、知識傳承及AI治理等

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