數位轉型不能只是數位化，在AI導入前你還要準備的這些事

 

前言｜從信任、判斷，到設計：數位轉型的三部曲

AI 在製造業的角色，已從「實驗項目」走向「核心生產力」的關鍵位置。根據我們過往的輔導經驗，許多企業最掙扎的問題聚焦在怎麼導、誰來導、導向哪裡去。有些是連導入的第一步都還沒踏處去，有些則任為以經做到數為轉型了，卻仍停留在數位化。

我們想說的是，數位轉型成功的關鍵並不在技術，而在整體設計！

設計一條明確可行的轉型路徑圖。設計一支能接得住系統的導入小隊，一個打破部門牆的協作機制，讓資料被使用的節奏，讓人願意與 AI 共創的決策流程。從轉不動、沒人做，到系統被用、AI 被信任，真正讓轉型跑起來的，不是一次大改革，而是一連串環環相扣、可落地的設計選擇。

 

 

---

一. 轉型是一場長期戰

在我們輔導製造業數位轉型的經驗中，最常見的問題不是技術不到位，而是一開始就沒有共識。上線系統、導入AI、升級設備，每一項聽起來都是進步，但如果這些行動之間缺乏策略一致性與跨部門協作，就容易變成零散的專案堆疊，而非真正的轉型架構。

有企業喊出「要導入智慧工廠」，但當問到部門主管：「你們的部門目標怎麼與這件事對齊？」答案卻多半是沉默。願景成為掛在牆上的標語，數位轉型成為某個部門的責任專案，而非全公司共同前進的產業升級路徑。

「轉到哪裡去」這件事，不能只有一句口號，真正成功的數位轉型，一開始就從願景對齊，並明確定義三件事：

• 要解決的核心商業痛點是什麼？
• 未來理想的運作模式會長什麼樣子？
• 部門之間怎麼同步投入，並形成支持性行動？
  

我們在製造業現場推動轉型時，發現最有效的做法，是建立一份共識型「轉型路徑圖」：這不是簡單的技術藍圖，而是橫跨決策、流程、人才、資料的整合設計，讓各部門知道「自己該做什麼、為什麼而做、什麼時候該做到」，這也是推動 AI 導入與落地的重要導入策略之一。

這套架構通常會涵蓋六大階段，包括轉型路徑、人力資源發展、營運模式、技術環境、資料應用及用戶體驗，並協助組織重構與團隊運動的方式來推進各項任務。

轉型路徑圖不是用來開會演戲的一張簡報，而是整個數位轉型管理節奏的起點，一份有效的轉型藍圖必須具備三個特性：

• 持續滾動更新：因應市場與內部條件調整，不是一次定稿
  
• 跨部門共構：讓使用者與決策者都參與討論與設計
  
• 能對應到行動節奏：每季有具體落地目標與檢核方式
  

我們的做法是設計一張四象限圖，把目標拆成「短期痛點解法」與「長期能力建構」，並讓每個部門認領自己的任務與挑戰。這讓轉型不再只是高層的宣示，而是具體可落地的 AI 行動框架，並逐步朝策略一致性與組織協作邏輯靠攏。

 

二、光有決心沒人可用？

「我們也想做，但沒人能做。」 這句話幾乎出現在每一家剛起步轉型的製造業中。高層有意願，中層主管點頭支持，實際負責的人卻一頭霧水：AI 是什麼？要用在哪裡？我們部門負責哪一塊？

問題不全在人才短缺，更關鍵的是——企業對「誰來做、怎麼做」沒有清晰設計。轉型不是靠幾位 IT 英雄撐場，而是要梳理既有人力、重新分工、建立明確導入節奏，讓跨部門的協作節奏跑起來。我們建議先看現場痛點，再反推能力缺口。

我們輔導的經驗中，最常遇到的三種斷層：

• 人員老化、技術斷層：老員工熟流程卻排斥系統，新人懂數位卻不懂產線。
  
• 沒有明確負責人：新工具上線後缺乏推動者，沒人持續優化。
  
• AI / 數據能力不足：沒人知道如何「餵資料、問問題、修建議」。
  

這些皆屬「人才板凳」薄弱的症狀。與其外抓專家，不如盤點現有組織資源、反推真正需要的角色組合，像是資料工程師、產品負責人、 AI 應用者，甚至是具備橫向協調力的顧問角色，才能在組織內部建立穩定的技術接續與推進動能。

 

步驟一、建立導入小隊，成為組織裡的「落地型中樞」

我們建議從既有團隊挑出 3–5 人，組成跨部門導入小隊，而非另起一個龐大數位部門。典型成員配置：

這類小隊可視為初始的 AI Champion 團隊，在轉型過程中起到推進、回饋與橫向橋接的作用。

小隊職責不是寫程式，而是「橋接」資料產品與現場決策流程：把現場需求、問題清單、資料來源、系統功能串成閉環。只要運行兩三個迭代週期，組織就會累積可複製的場景模擬與實務範本，也更有機會逐步進行Adoption 與 Scaling。

 

步驟二、能力盤點工作坊：轉型前的第一張體檢表

導入前，我們會辦一場能力盤點工作坊：

1. 列出痛點地圖──交期、良率、成本、加班……
   
2. 對應關鍵能力──資料蒐集、分析工具、流程優化、決策權限
   
3. 標註現有人才──誰能參與？誰需支援？誰是瓶頸？
   
4. 制定補位計畫──培訓、外部協作或流程調整
   

這不是績效評比，而是一次策略性的資源重新分配。轉型不是找完美的人，而是從組織能力盤點找出落差，並創造能一起成長的團隊。當導入小隊開始跑迭代、產生成果、回饋現場，組織的「數位肌肉」便真正被訓練起來，後續技術升級與 AI 優化才有持續動能。而這也是推動組織文化轉變的第一步，從工具導入轉向可持續、可擴展的內部行動力。

 

三、別用十年前的組織架構做 AI 轉型

在許多製造企業裡，AI 導入之所以舉步維艱，並非技術不夠先進，而是組織運作模式根本沒跟上數位技術的節奏。最常見的情況是：企業買了工具、安排教育訓練、指定資訊部門主導，卻忽略了「整個組織的行動邏輯」也需要一併翻新。

組織模式沒變，AI 導入只會原地打轉

傳統的垂直分工、部門牆與層層回報機制，對 AI 這類需要快速反應與持續優化的技術來說，是一種消耗。例如，我們曾遇過現場設備出現異常，AI 模型第一時間已預警，但需經資訊部門確認、主管核可、再轉交設備工程師處理──等到問題解決，良率早已下滑，客訴已經上門。

這種情況下，不是技術沒發現問題，而是組織沒有為這種「即時反應」設計出相應的流程與協作結構，也缺乏能在第一線啟動處理的 AI Champion 或導入任務小隊。

技術可以買，運作模式必須重構

AI 轉型與數位導入的本質，是一種動態調整與回饋循環的過程：模型需要回饋才能精進，資料需要持續更新才能有效運作。因此，組織也需要對應這種「邊做邊調整」的節奏。若仍以十年前為ERP導入設計的組織架構來推進今天的 AI 專案，結果不是卡在溝通、就是被流程拖慢。

根據我們的導入經驗，過去那種線性流程、由少數關鍵人「上下傳遞」的機制，在 AI 導入場景下難以運作。技術變化太快、資料量太大、應用情境太複雜，要求組織要有更高的彈性與即時應變能力。也是麥肯錫強調的，轉型設計不只改工具，更要改變運作邏輯與組織配置。這正是麥肯錫等顧問機構強調的重點：轉型設計不能只改工具，更要改變決策習慣與組織配置，建立一條具體可落地的數位轉型路徑圖。

敏捷專案思維是轉型必要條件

我們主張把 AI 與數位專案「敏捷化」，將導入任務拆解為 2 到 4 週的短週期任務單元，透過快速實測、即時驗證、滾動修正的方式進行。這不是科技業的專利，而是製造現場最需要的節奏。

這類方法也相當適合進行場景模擬與體驗式學習，讓各部門在實戰中熟悉 AI 如何實際回應決策情境，進而建立信任與採用意願。

舉例來說，某金屬加工廠在導入 APS 系統時，並未等待整體系統建置完成才啟用，而是先針對三個面向同時展開敏捷任務：

• 排程邏輯驗證：小組手動跑數據，交叉比對 AI 排程建議
  
• 資料格式整理：盤點所有現場資料格式，協助清洗與轉換
  
• 人員問句模擬：實地測試用語意互動查詢，確認實用性
  

短時間內就能取得初步成果，不僅提升了系統實用性，也讓現場人員在過程中參與、學習，進而產生認同：「這套系統是我們一起打造出來的。」

這樣的節奏與方法，同樣適用於報工、維修、品質管理等日常作業流程。例如：

• 一筆報修紀錄如何進入 AI 分析流程？
  
• 零件更換資訊如何自動化回傳並優化預測模型？
  

每一環都需要被設計成「可回饋、可追蹤、可滾動優化」，這才是 AI 真正融入現場流程的關鍵。

 

「重構」組織，而非僅做調整

要求企業從根本改變組織設計，而非做單點調整，才能滿足轉型邏輯。傳統以部門為核心的金字塔結構，需轉型為以任務為中心、跨部門協作的網狀模式。這樣的轉型需有具備協作力與前瞻視角的數位領導者推動，搭配能快速應變的任務編組。

我們建議設立導入任務小隊，不需擴編，而是從原有部門抽調適任者，組成：

• 工程與製造人員：理解現場狀況與痛點
  
• IT／資料分析人員：協助系統對接與數據整理
  
• 生管／品保決策者：確保應用邏輯貼合業務需求
  

並透過週期性的「轉型通道會議」，同步導入進度、回報問題、調整節奏，避免專案各自為政。這種彈性編組的團隊運動形式，更能對應 AI 導入過程中的滾動挑戰與策略調整。

這不僅是一種新的專案執行方法，更是一種新的組織運作機制。當組織能隨技術而變、隨需求而調整，AI 才有真正產生價值的土壤。

 

四、你的數位轉型只停在「數位化」

許多企業在完成系統上線、導入自動化報表後，卻驚覺：現場依然靠人排程、決策依舊全憑經驗。數位化真的發生了，但轉型並沒有啟動。這說明企業可能處理了技術層面的 Adoption，但未落實價值導向的運用邏輯，也未真正針對商業痛點設計完整的資料應用流程。

關鍵往往不在系統或技術，而是資料沒有變成可以驅動決策的「產品」，制度沒有設計好讓人使用AI，流程也沒有因此更靈活、更快速。

我們常聽到現場抱怨：「都導入系統了，怎麼還是靠人排程？」「報表自動產出了，但主管還是自己做Excel分析。」這些現象的本質，是企業雖完成了「數位化」，卻未真正邁入「資料驅動」的轉型階段，無法產出能回應決策需求的資料產品，也沒有進行有效的知識轉譯與制度支持。

你整合了資料，但它能幫你解決什麼問題？許多製造企業花大錢做「資料整合」專案，但這些資料最後只是堆在數據倉裡，部門各自查詢、各自理解，沒有統一邏輯與定義。

根據我們的導入經驗，真正有價值的資料不是「整合」，而是被「設計」過，設計成能讓一線人員回應現場問題的「資料產品」，而所謂資料產品，不是資料倉庫，是可重複使用的決策工具。具備策略一致性的資料產品設計，才能支持每個角色的決策行為，不論是現場人員還是中層主管。

很多企業誤以為把資料集中上雲、建立資料湖就完成了轉型。但真正能支撐AI與決策的資料，不只是存在，而是經過設計、標準化、被組織化地使用。這就是資料產品的核心概念。

因此，我們認為一個成熟且被設計過的資料產品，通常具備以下特徵：

• 有明確目標使用者：設計給誰用？決策者、工程師、還是營運團隊？
  
• 有穩定資料來源與版本控管：不再每次都從原始報工抓數據，而是固定格式、自動更新。
  
• 有說明、有回饋通道：使用者知道這筆資料是什麼意思、從哪來、有問題怎麼修正。
  
• 可以重複支援業務邏輯：不只是報表展示，而是可以用來回答問題、做流程推進。
  

我們之所以強調資料產品，是因為 AI回應的生產場景，關鍵在「資料產品」設計，數位化之所以不等於轉型，最大落差往往就在於「系統能不能回答現場的問題」，以及是否具備清單化的問題定義、並對應可操作的應用模組。

而在實務中最常遇到的狀況就是：系統建置完成、資料串接完畢，但生管一問：「這批工單最晚何時能交貨？」結果拿到的卻是設備稼動率、平均工時、某段數據曲線。這些資料或許精準，但無法直接回答當下要決策的問題。

AI要能夠進入決策流程，前提是資料被正確地「翻譯」成業務語言。舉例來說，像「交期預測」、「瓶頸預警」、「調度建議」，這些都是生產現場會提出的具體問題。而系統回應的邏輯，不能只是數據堆疊，而要能結合實際排程演算法、工單優先順序、瓶頸段產能，給出可操作的解答與風險說明，這不是AI的演算法不夠強，而是資料的設計方式不夠貼近現場使用者的決策節奏。

這一過程，其實就是一種從知識轉譯到業務決策的過程，也是真正能支持 AI Champion 在組織中建立決策信任的關鍵基礎。

過去，我們就實際在一家金屬加工廠的案例中，就遇到這樣的問題。AI模組雖然正確跑出排程建議，但報表樣式與邏輯無法對應生管的日常需求，導致系統功能被長期閒置。後來我們與客戶重新設計資料產品，定義出三項關鍵報表：

• 排程建議表：以工單為單位，依交期、優先順序與資源衝突計算調度建議
  
• 瓶頸預警表：標示關鍵段可能造成遞延的工單與預估影響
  
• 人工修正記錄表：記錄每次人工覆寫AI建議的原因類型與影響評估
  

搭配週會檢核與月度回饋機制，讓一線人員在每週例會中直接使用AI建議報表進行決策。半年後，系統報表的開啟頻率從不到 5 次，週成長至 20 次以上，AI建議排程的採用率提升至 80%，並正式納入生管日常的作業流程中。

這正是AI進入真實場景的關鍵轉折：從輸出數據，變成提供決策選項；從「能看懂資料的人才會用」，變成「每個使用者都知道怎麼問、怎麼用」。唯有如此，AI才不只是系統裡的一個模組，而是能支持決策節奏的知識型夥伴，也是團隊文化演進中的推動者之一。

 

五、接納 AI，展開至公司

身為一個系統服務商，我們往往會將焦點放在導入和技術上，直到我們接觸到《麥肯錫教企業這樣用AI》這本書後，才了解當 AI 導入初見成效，轉型的難點也正式進入「深水區」——不是技術能不能做，而是公司內部願不願意用。

結合書中的概念，我們確實發現許多製造現場，AI 導入的效益並不來自演算法本身的精度，而是來自於「使用者是否願意相信並採用它」。如果大家不用、不採納、不相信，即使模型再準、資料再完整，也無法產生實質價值。

1｜推廣使用者採用，促進基礎業務的改革

每個部門都有自己的流程慣性與利害考量，若 AI 的建議與現有工作方式不吻合，第一反應往往是「我們部門不適合」，而不是「我們該怎麼一起調整」。這也是推動轉型最大的挑戰之一，AI 的 ROI 很大一部分不是取決於演算法，而是取決於使用者採用的意願。

因此，推動採用不應只靠宣導或績效要求，而是設計出一條讓使用者「用起來不麻煩、用完會想再用」的採用路徑。這類採用策略往往來自於 AI Champion 與推廣小隊的制度性支持，讓每位使用者能在熟悉流程中自然接觸 AI。

我們常見的設計手段包括：

• 建立部門內推廣者與使用教練制度
  
• 從既有會議流程嵌入 AI 工具（如每日早會就使用 AI 建議）
  
• 用 KPI 反向設計使用激勵機制，如「採納率」、「報表使用頻率」、「人工覆寫比例」等指標公開透明
  

我們曾在一家汽車零組件廠導入排程建議系統，初期系統準確率就達 85%，但現場主管仍不願用。原因很簡單：「怕交期延誤會被追責，寧可自己改。」

為了解決這個問題，我們與管理層討論後，將使用 AI 建議視為標準流程、錯誤則由系統負責，改由定期團隊檢討例外狀況。加上早會流程中強制使用 AI 排程報表，使用頻率逐步提升，主管也開始主動回報調整建議，成為系統的共同設計者，而不只是使用者。

這告訴我們，採用 AI 是一項制度工程，而非單靠訓練就能完成的任務，更需要組織文化的轉向與責任共擔的保障。

2｜設計可複製與可重複使用的解決方案

當 AI 開始擴展到不同部門後，一個常見問題是：「這一套做法，能不能複製到其他單位？」

過去我們服務的客戶中，許多客戶會注意我們實際的案例，透過案例分享找出與他們之間的共同點，並且希望能夠直接套用，這樣的預期下，客戶常會忽略一件事：不同場景有不同的場景模擬與問題清單，需要有彈性的模組設計與差異化腳本對應。。

舉例來說，我們協助的案例中，一家金屬機構件代工廠成功導入 AI 排程系統後，而另一間同類型的客戶（負責客製訂單）卻遲遲推不動，理由是「接的單不一樣，這套不適用。」

為此，我們針對每一個工廠類型設計可切換的模組邏輯（如急單優先、批量拆分、瓶頸回避），並制定三種「導入腳本」供新廠選擇，像是「小批急單型」「設備受限型」「熟練技術型」等。每個模組都有預設欄位、回報格式與錯誤偵測邏輯，讓在地導入人員可以直接上手。

這就是資產化的關鍵，不是設計一套完美方案，而是設計一套能被多人使用、依場景調整的框架。這時候，「資產化（assetization）」概念便成為關鍵。簡單說，好的 AI 解決方案不能只有一次成功的導入，而應該具備快速複製、模組化應用、並能根據部門差異微調的能力。

這類可擴展的設計包含三個要素：

• 流程標準化：定義每次導入的核心步驟（如資料清洗 → 問題定義 → 模型演算 → 結果驗證 → 使用回饋）
  
• 技術模組化：讓演算法、資料轉換邏輯、輸出格式都能快速插拔、重構
  
• 支援人員制度化：每次導入皆有「導入教練」與「轉型推進窗口」，不是丟給資訊部門一肩扛下
  

因為鼎華具備這些設計，讓一套 AI 系統不只是在 A 廠導入成功，而是能在 B、C、D 廠依照節奏快速複製推進。

3｜追蹤轉型節點，以成效為導向的制度設計

推動轉型不能只靠一次性成果，而要建立能夠「持續運作、持續驗證、持續優化」的制度。這就需要三種機制設計：

• KPI 目標對齊：將 AI 採納率、使用頻率、精準度等納入績效追蹤
  
• 階段關卡流程（stage-gate）：每完成一階段（如系統導入、使用回饋、跨部門協作）便檢視目標完成度，決定是否推進
  
• 轉型辦公室（Transformation Office）：設一個中立、橫向支援的推動單位，協助各單位協調、檢視與問題排解
  

這樣的治理機制能補足現場即時反應與管理視角之間的落差，使轉型行為逐步內化為日常組織文化。最終目標當然是將整個企業的 AI 使用行為內化，成為日常工作的一部分，這個轉型辦公室就能自然解編，代表轉型從專案變成文化。

4｜管理風險，建立信任

最後，使用者要真正接納 AI，關鍵在「信任」。信任的基礎，是讓大家看得見風險、可控的變數、能理解的依據，這需要一套涵蓋風險評估、辨識與回饋的完整設計。

舉例來說，我們輔導過一家塑膠射出成型廠，AI 一度因為預測數據錯誤被現場「封殺」，理由是「你們系統沒跑出換模時間，根本做不出來」，而這正是一種資訊落差。我們後來重建模型輸出格式，明確列出每筆建議的「依據欄位」「假設條件」與「影響摘要」，並加上「人工修正原因」的紀錄欄位，讓主管每次覆寫都有選項可填（如：換模衝突、操作人力不足、特例客戶）。

半年後，這些紀錄回饋回模型訓練邏輯，使預測更貼近現場，也讓使用者覺得：「我的修正不白費，AI 真的學會了。」這正是一種從人機對抗走向協作共創的過程，也是 AI Champion 團隊與一線使用者關係深化的關鍵時刻。

因此，我們建議企業在導入中建立以下三項風險處理流程：

• 分類風險來源：將資料誤差、模型邏輯不符、操作誤用、回報延遲分開處理
  
  
• 分級排序處理：依風險對決策影響力與頻率，決定優先處理對象
  
  
• 建立回饋通道：讓現場人員可匿名、定期或即時回報錯誤與建議，讓模型持續修正而非靜態使用

當員工知道「AI 出錯時我說得上話」、「我的意見會被納入模型修正邏輯」的時候，那麼信任就會自然建立，AI 才可能真正進入現場。

從使用變成習慣，從專案變成文化

當 AI 被每個部門「真的在用」、每週會議「主動被打開」、每一次調度都能被回饋與優化，它就不再只是資訊系統的一部分，而是整個組織行為的一部分。也只有這時候，AI 才真正被接納為公司的一員，而不只是個外包來的「報表生產機」。唯有建立以信任為本的學習文化，AI 才能從工具升級為組織記憶與協作的一環。

我們之所以理解 AI 最難的不是能不能導入，而是能不能留下來。是因為過去 30 年來鼎華的每位夥伴都在不同的專案中學習和理解，也透過不斷地進修，才能研發出更好的產品和方案，為我們的客戶解決問題。

 

六、AI 轉型，不只是導入工具，而是打造能用、敢用、持續用的組織體質

當我們回顧過去幾年協助企業導入 AI 的經驗，最深的感受是：AI 能帶來效益，但不會自動被使用；能導入技術，也不代表能完成轉型。

企業常以為轉型是一連串技術專案的總和，但真正能讓 AI 成為競爭力的，不是模型的準確度，而是組織內「讓 AI 發揮作用的設計」：

• 資料要能轉成解法：不是只整合，而是要設計成「回應問題的資料產品」；
  
  
• 流程要能配合技術：不是讓 AI 等人處理，而是調整流程讓 AI 能參與；
  
  
• 組織要能承擔回饋：不是期待一次成功，而是建立持續回饋與修正的節奏；
  
  
• 制度要能支持採用：不是靠單一部門推進，而是打造橫向串接與可複製的機制。
  
  

這些要素，本質上就是打造出一個具備策略一致性、可學習性與協作能力的組織體質。從初始導入的AI Champion任務小隊，到能橫向支援多部門落地的轉型架構，每一環都需被設計。

這樣的設計，通常會對應一份完整的轉型路徑圖，涵蓋從資料治理、流程重構、角色培訓到決策回饋等七大模組，每一模組不只是技術邏輯，更是一種制度轉化與文化內建。

這些條件，才能讓 AI 從工具變成夥伴，從提案走向落地，從專案擴展至整個組織的日常決策中。而這樣的過程，並不只是專案管理，更是一場跨部門、跨層級的團隊運動。

如同我們在第五章看到的案例，AI 的真正挑戰不是技術難度，而是採用門檻與制度設計。當企業能夠從使用者的角度設計資料產品，從部門差異中找出可複製方案，並以評核機制與信任建立貫穿導入流程，AI 就不再只是 IT 專案的名詞，而是驅動轉型的新常態。

未來的製造業，決勝點不再是誰「上了什麼系統」，而是誰能真正 讓 AI 成為現場信任的一份子，參與每一次細節判斷、每一場排程會議、每一筆生產決策。這也意味著企業的組織文化是否能從工具導向轉變為共創導向，將決策品質視為核心資產。

這也是我們一再強調的觀點：轉型的關鍵，不在於技術，而在於整體設計。

 

你也有數位轉型的需求嗎？只要兩步，讓 AI 變成你工廠的決策夥伴

如果你正卡在「系統上線，卻沒人敢用」、或想把局部成功複製到全廠，歡迎：

• 留言你的痛點──告訴我們哪一章最戳中你、遇到最大阻力是什麼，我們將整理 Q&A 與案例分享給讀者社群。
  
  
• 預約 30 分鐘顧問對談──一起診斷現場採用瓶頸，找到下一個可行的「Stage-gate」。
  

按下〔與我們聯繫〕，讓 AI 不只是一張報表，而是明天早會你最信任的夥伴。