自動化從 nice to have 變 must have！和椿副董事長張以昇揭缺工時代的企業生存邏輯
專訪：戴季全
撰稿：李昀蔚
隨著 AI 與機器人技術正在加速成熟，企業是否導入自動化，早已不再是選擇題，而是逐漸成為攸關營運能否持續的現實問題。從製造、物流到服務現場，企業決策者面臨的不只是技術變革，而是在人力結構快速變化下，如何重新配置有限資源、重設流程與商業模式的新挑戰。
本集《全新一週》邀請到和椿科技副董事長張以昇，深入剖析和椿科技如何啟動「第二生命曲線」，並透過 AI 與機器人，助力製造與物流產業從現場痛點出發，走向可量化、可回本的自動化轉型路徑。
缺工與高齡化逼企業正視 AI 與自動化
「在疫情之後，我們發現台灣的勞動力市場，出現 M 型化的現象，」張以昇表示，一方面高科技與高階技術人才需求持續增加，同時許多年輕勞動力開始轉向時間彈性高、自由度大的工作型態，相較之下，傳統產業長期仰賴的現場正職人力，正面臨嚴重缺工狀況。
張以昇分析，這類現場工作往往重複性高、勞力密集，以及具備骯髒、危險、辛苦的「3K」工作特性，使缺工問題不只是短期景氣波動，更是長期的結構性挑戰。進一步來看，隨著台灣在 2025 年正式邁入超高齡化社會，65 歲以上人口佔比超過 20%，勞動人口也會進一步縮減。「以傳統行業來講的話，他們認為自動化可能以前是『 nice to have』，可是現在人力越來越難找的狀況之下，越來越朝向『must have』的一個狀況，」張以昇說。
因此，和椿科技基於在半導體與電子製造業累積超過 40 年的自動化經驗，展開企業的「第二生命曲線」。這項轉型的核心戰略，就是將過去服務高科技產業所累積的高精密控制與整合能力，對焦到傳統產業的缺工痛點。和椿也進一步鎖定「智慧製造、智慧物流、智慧服務」三大領域，提供能回應產線效率提升、人力配置優化以及後續維運需求的完整解決方案。
從「賣饅頭」到「賣蛋糕」：AI 機器人改變的是營運邏輯
回顧過往，和椿科技成立初期主要販售傳動、驅動與感測器等元件，客戶購買後，需自行與控制器或模組進行整合。隨著近年企業逐步跨入 AI 機器人領域，並面對醫療、物流等產業高度差異化的應用需求，張以昇分析，過去以產品為核心的貿易商思維，已難以回應市場期待。
「我們以前比較偏向是賣單一的饅頭，你要什麼饅頭我就賣你什麼，但是現在要進到各行各業的時候，我要賣的是解決方案，要讓各行各業都知道我們要怎麼樣導入機器人、能夠協助人類的效益在哪裡，所以我們從賣饅頭變成賣蛋糕的解決方案，」張以昇以貼近日常生活的比喻，形容這兩種模式之間的差異：過去就像是「賣饅頭」，產品規格固定，客戶選好口味、完成交易即可，賣方並不需要理解饅頭最後是給誰吃、為什麼要買；現在則更像是「賣客製化生日蛋糕」，在交付之前，必須先了解壽星是誰、喜歡什麼樣的設計、是否有特殊需求，唯有深入理解客戶的應用場景與痛點，才能設計出合適的整體解決方案。
張以昇強調，這包含前期的概念驗證、導入前後的效益分析與投資報酬評估，以及後續持續的優化與調整。他特別指出，AI 機器人與傳統設備最大的不同，在於「並非裝好就結束」，隨著資料不斷累積與模型持續迭代，系統需要持續更新。此外，當工廠產線或場域路線發生變化時，AI 也必須重新學習與適應，在這樣的背景下，和椿的角色也逐漸從單純的硬體供應商，轉型為具備長期維運能力的顧問型合作夥伴。
在製造與物流現場，一年內回本的 AI 機器人導入案例
面對企業最關心的投資效益問題，張以昇分享多個實際導入案例，證明 AI 機器人已能在製造與物流現場，創造具體且可量化的成果。
例如在智慧製造場域中，和椿科技協助 IPC 與機殼加工客戶，將原本仰賴人力搬運的流程，調整為由機器人主動到倉庫領料，並在產線缺料前預先備料的模式。這樣的流程轉換，讓產線人員能更專注於核心製程，最終使搬運時間減少 50%、整體生產效率提升 75%，並在半年至一年內回本。
至於在智慧物流場域，面對電商出貨旺季人力短缺與工傷風險問題，和椿科技也與日本合作夥伴導入混裝堆棧機器人解決方案，協助處理不同尺寸與品項的貨物堆棧作業。導入後，讓原本需要八人才能完成的工作，改由機器人取代四組人力，投資報酬率大於 0.9，同樣在一年內回本。
張以昇觀察，企業在導入 AI 機器人時，最常遇到的困難並非技術本身，而是不清楚效益如何量化，也不知道該從哪個場景開始。因此，張以昇建議企業先從小規模的概念驗證著手，在確認實際成效後再逐步擴大導入，同時他也提醒，AI 機器人並非「裝好就結束」的設備，而是需要隨著資料累積、模型演進與場景變化持續更新，才能讓自動化的價值隨時間放大，真正成為支撐企業長期營運的基礎。