製造現場的角色重新分配

 

 

前言｜AI 無所不在，但真正的競爭力仍來自「人」

從我們協助製造業導入 AI 的第一天起，就經常被問了一個問題：「AI 會不會取代人？」十年過去，答案越來越清楚，真正的競爭優勢，不是 AI 本身，而是使用者與 AI 如何協作。

在製造現場，AI 已能快速排程、預測維修、生成品質預警，但那些真正拉開差距的能力，是如問題定義、經驗判斷、跨部門協調與團隊氣氛建立，而這些依然無法取代「人」的角色。
這篇文章將進一步探討下一個階段的重點，如何透過職責重分配、情緒智力（Data Literacy / DQ）、信任機制（Trust Framework）與流程再設計，讓使用者與 AI 成為彼此的夥伴，而非彼此的備胎。

 

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一. 當職責重新分配，我們還有什麼價值

當 AI 工具與協作機器人進入工廠已成為趨勢，許多使用者既期待有擔心，期待著工廠的效率提升、成本下降，藉由 AI 創造更新的價值；相對的，過去仰賴人力執行的例行任務，如資料填報、產能排程、設備監測等，正快速轉由 AI 接手，許多人也擔心自己的工作是不是要被取代了。我們可以在這裡拍著胸口告訴你，這不僅僅是技術升級，更是一場「職責重新分配（Role-based Access）」的行動，讓使用者從操作機器，回到主導判斷，從應付流程，回到發揮創造力。

我們可以知道 AI 擅長處理龐大而重複的資料運算，它可以在幾秒內分析數百筆生產紀錄、自動排出最佳產線順序，或持續監控設備數值並即時預警。但決定哪些數據該被追蹤、哪些指標值得關注，仍需要我們嘗期累積下來的問題意識與場域直覺，所以可以這麼說，AI 做的是分析，而我們負責的是洞察。

同樣地，現場的執行力不再只靠人工硬撐，像協作機器人就能自動完成搬運、上下料、檢測等任務，而騰出的人力，便能進行更多「跨部門協調」、「製程優化提案」、「例外狀況判斷」等需要經驗與溝通的工作，因此，AI 負責執行，而我們只需要協商與引導。

當職責被重新分配，目的從來就不是為了取代現在的員工，而是讓每個人能回到最有價值的位置上。唯有如此，導入 AI 的目的才能對焦在生產力的放大器，而不是壓縮員工的空間。

實際案例

上述可能有點抽象，我們以今年的專案實際說明，在 2 月的時候，我們協助了台南的一家金屬零件加工廠導入系統。過去每天早班的班組長需要花將近 90 分鐘手動整理昨天產能、設備停機時間和報工資料，才能生成當日排程建議，再逐一口頭分配給各站位人員，大概一整天早上的時間就耗在這了。

在導入 AI Agent 兩個月後，這些資料即時從 MES 系統匯入，AI 會根據機台狀況與交期優先順序自動生成排程草案，並推送給班長審核。雖然還沒有一個詳細的量化資料能夠表現效率提升了多少，但我們顧問再次進廠時，班組長親自準備好咖啡給我們家的顧問，並感謝我們的協助。

我們發現在這件事上，班組長不再是資料整合與指令下達的「發球機」，而是扮演協調與例外管理的「教練角色」。他能提早與品保、維修單位開會討論交期異常調整，也有更多時間帶新人看懂排程邏輯、參與排程優化。從操作機器變成培育人才，這種轉變正是 AI 真正為人創造空間的起點。

 

二. 使用者與 AI 的合作力，將成為下一個生產力引擎

對於許多白領階級來說，可能無法想像，當工廠導入 AI 工具後，真正的瓶頸不在技術，而在使用者與系統的信任、理解與協作。當演算法進入決策流程形成決策閉環（Closed-loop Decision），如何讓廠內的員工願意使用、敢於質疑、並與之共同成長，將會是影響 AI 成效的關鍵。

過去我們討論過隱性經驗在這世代的價值，現在我們從另一個方向切入這個議題，探討「EQ」是如何成為廠內人員不可取代的價值，並說明為何真正的競爭力，不再是個人效率，而是打造一個能與 AI 共創的團隊文化。

情緒智力（Emotional Intelligence, EQ） 是 AI 無法取代的生產力

在工廠現場，AI 可以監控設備異常、預測交期延遲，卻無法理解一位新人因工作不熟導致失誤後的焦慮，也無法在生產異常時即時安撫團隊情緒、穩定氣氛。過去台灣在西元 2000 年以前，公司對你罵得再難聽，你可能都會任勞任怨地做下去；如今，哪個年輕人可以接受主管羞辱？又有誰可以接受超額工時？在這個世代下，情緒智力 EQ 成了組織內維持韌性與信任的關鍵要素。

許多企業在導入 AI 後，發現技術上沒問題，但員工卻用不下去，原因並不在功能，而在信任斷裂。當使用者感受到被監控、不被尊重、或難以理解 AI 的決策邏輯時，就容易產生抗拒或應付心態，這是心理學裡常見的認知偏誤（Cognitive Biases）。這些問題的解方，不是提升模型精度，而是引入具備 EQ 的中介角色，協助使用者與 AI 之間建立信任、翻譯語言與減少落差。

在這樣的環境下，溝通橋接（Cross-functional Alignment）成為核心專業，能理解人心、帶動團隊、協調跨部門溝通的人才，反而比懂演算法更難得。這也讓「合作力」成為新時代最被看重的生產力。

教練式領導（Coaching Leadership），取代過去的「發號施令」

我們在協助一間電子組裝廠導入 AI 排程模組時，觀察到一個典型的轉型歷程。一開始，系統會根據產能與訂單即時生成每日排程建議，然後由班組長一早召集同仁分配工序、依經驗排班的機制。然而，這樣的機制瞬間被顛覆，而且轉變帶來了不小的反彈，當部分員工感到「被系統取代」，不再有發言權；而班組長則變成僅轉發指令的角色，對生產節奏與現場情緒掌控力驟降。

這樣的低氣壓狀態持續了一段時間，直到迎來真正的轉捩點，是來自組織角色設計的改變。我們與企業重新定義班組長的任務，讓他們轉型為「AI 教練」，不只是接受建議，而是要理解 AI 如何產生排程、能否反映實況，再轉化為現場可以接受的語言與判斷依據。同時，班組長也能從一線觀察問題，在回報與微調中成為「AI 的最佳學習對象」。

教練式轉型不只讓班組長角色升級，人才轉型（Upskilling）也讓團隊開始把 AI 視為協作夥伴而非冷冰冰的制度壓力。AI 不再「管人」，而是與人協作；領導也不再是命令，而是陪練與指導。

會看數據，更能讀懂人的雙軌人才

我們觀察到一種新型人才在越來越多企業內部出現，他們既能理解數據背後的演算邏輯，也能用人性化的語言轉譯這些資訊，協助團隊做出共識決策。這類型的員工，我們稱之為具備「情緒智力（EQ, Emotional Quotient）+ 數據智商（DQ, Data Quotient）」的雙軌人才。

過去你可能聽過「T 型人才（T-shaped talent）」指的是在科技大幅轉變下，原本的「I型人才（I-shaped talent）」對其他領域也必須略知一二；也有所謂的 π 型人才和 H 型人才，都是在敘述專業領域到發展。

而我們這裡所說的雙軌人才，價值不在於一個人能完成多少事，而是能讓整個團隊理解 AI，願意使用、敢於回饋，並願意一起修正。這些使用者是人機協作時代真正的「文化接合點」，能同時扮演系統解釋者、場景翻譯者與信任建立者的多重角色。

這也意味著，企業在培養人才時，不能只強調資料分析能力或程式技能，而應同時鼓勵「提問力」、「翻譯力」、「共識建立力」的發展。這三種能力，才是雙軌人才真正能讓 AI 落地的核心競爭力。

學習型組織，需要會「懂人」的推動者

我們在「知識管理三步驟」文章中指出，AI 能夠加速知識流動，但唯有「懂人」的角色，才能讓知識真正活化、傳遞與升級。知識從來就不只是系統裡的文件，而是每天從現場互動中發生的事，藉由提問、改進、協作與回饋所碰撞而成，AI 在這互動的過程中，只是擔任觸媒的角色，而「人」才是知識與制度進化的起點。

因此，我們鼓勵客戶建立「學習型組織」，這個組織需要一群願意嘗試、勇於修正、樂於提問的中階推動者，負責理解現場的狀況來做為決策的邏輯，整理前線的反饋讓高層聽見，與 AI 合作將資料變成有用的資訊。儘管起步很難，但這些角色，正是企業在數位轉型中最關鍵的韌性樞紐。

相近於 AI 不帶有任何情緒，人與生俱來的溫度，能夠成為推動組織持續的力量。這份溫度，不是干擾決策的雜訊，而是真正的協作，不是誰贏誰輸，而是找到使用者與 AI 彼此最適合的位置與節奏，讓彼此成長的夥伴。

 

三. AI 導入三階段，敢用、願意用到持續用

把「黑盒子」變成「玻璃盒子」

除了技術層面的可視化設計，也必須將決策透明化，重建使用者對系統的「控制感」與「參與感」這樣才能展現真正價值。我們在輔導一間食品代工廠時就曾遇到這樣的情況，原先導入的品質預測系統，嵌入  AI 後預測非常準確。但因為預測結果只有數字沒有說明「為什麼這批原料風險高」，造成品管人員遲遲不敢依建議調整參數，寧可照舊操作。

後來，我們訪談了超過 50 為使用者，並且在系統的 UI 與 UX 上都做了優化，加入類似「風險雷達圖」的功能，讓 AI 不只是給出結論，還能以視覺化圖示顯示哪些變數權重最高（如濕度、批次來源、冷藏時間等），並搭配「此批原料與過去不良紀錄相似度達 92%，建議提前抽樣檢驗」的文字說明。

即便演算法再精準，只要看不懂，現場就不敢用。要讓 AI 從工具升級為夥伴，第一步是把決策邏輯攤在陽光下：

• 可追溯 (Traceability) ─ 每筆建議都附帶輸入數據、權重與演算步驟，必要時可回溯至原始感測器紀錄。
  
  
• 可解釋 (Explainability) ─ 以自然語言或視覺化流程圖說明「為何選這條排程、為何發這個警報」。
  
  
• 可質疑 (Challengability) ─ 允許員工對 AI 的建議「提出異議」，系統自動記錄並要求原因標註，成為再訓練資料。

這個轉變帶來三個效果，包括一線人員不再「照 AI 的話做」，而是理解 AI 為什麼這樣判斷；資深員工開始把自己的經驗轉化為標註，提供模型進一步學習；團隊從「系統很強，但很冰冷」的抗拒，轉向「系統懂我，而且願意解釋給我聽」的合作感。

這樣的轉變告訴我們，透明化的目的不僅是讓 AI 被看懂，更是讓使用者重新參與判斷、重拾對流程的掌控感。當系統願意說明、現場願意提問、組織願意接受回饋，AI 就不再是一個冷冰冰的輸出機，而是真正能協作、能成長的夥伴。這也為下一步的信任養成奠定基礎，從一次被理解的建議開始，走向一整條願意共同修正的學習路徑。

 

從一個痛點嘗試，迭代到整條產線

AI 想要建立信任，不能一開始就鋪天蓋地導入，我們建議先解決一件明確的事，最好的方式就是從現場「最有感」的痛點出發。這正是我們在「知識管理三步驟」中強調的原則「鎖定單一痛點 → 快速驗證 → 滾動優化」。

根據我們 30 年的實務經驗，我們發現越具體、越貼近現場的需求，越能打開第一道信任的門。還記得在 2024 年時，一家位在桃園做塑膠射出工廠的客戶，我們從「突發停機預警」切入，這是當時最影響交期、也最常導致內部加班的問題。AI 模型快速接上感測器數據與維修履歷，並在 4 週內成功提前預警 3 次潛在異常，讓維修人員能在夜班先行更換零件，不影響隔日生產。結果是加班時數下降了 20%，停機次數也從每週 2 次降到不到 1 次。

這樣的初步成果，讓團隊第一次「看見 AI 的價值」，也願意加入每週一次的回顧會議，由 IT、產線與工程師共同檢視數據與成效，提出改善回饋。從這個單點痛點出發，團隊逐漸建立起一套「小步快跑（Pilot First, Scale Later）」的導入節奏：

1. 聚焦高痛點且量化得了的場景：如「突發停機預警」或「急單排產」。
   
   
2. 4 週內看到可衡量成果：例如停機次數下降 30%、加班費降低 20%。
   
   
3. 每週例行回顧會：AI 團隊、產線代表、IT 同步檢視指標，留下迭代事項。
   
   
4. 複製到相鄰流程：證明「有效 + 可移植」，員工信心自然提升，阻力最小化。
   
   

成功關鍵在於「小勝利」，只要現場一次看見 AI 幫他節省人力或加班，員工就會期待下一次改版，而非排斥變革。

在變革初期，最好的信任不是說服，而是示範。一個明確的痛點、一組簡單的成果、一場有參與感的回顧會，就能種下「原來 AI 也能幫得上忙」的第一顆種子。讓員工先看見、再參與、最後主動使用，是讓 AI 走進流程、融入習慣的最短路徑。

 

即時回饋，讓信任變成習慣

讓透明與試點奠定基礎，但要讓信任持續累積，必須用「可視化」的成果看板天天提醒：

• 指標即時跳動：交期準確度、良率、停機時數等 KPI 以儀表板形式掛在產線大螢幕；每一次 AI 建議被採用或被駁回都同步更新。
  
  
• 週期性亮點播報：系統自動彙整「本週最佳 AI 採用案例 Top 5」，並發信或在 Teams/Line 群組推播，讓同仁知道誰受益、節省多少。
  
  
• 獎勵回饋迴路（Feedback Loop）：採納 AI 建議後若 KPI 達標，相關人員除績效計分外，還能獲得「資料回饋點數」，用於換訓練或技能晉級課程──把使用 AI 變成一種「正向積分行為」。

當這條迴路運行越快、次數越多，AI 就越聰明，員工把 AI 當作每日工作的一部分，便會建立使用習慣（Adoption Habit）讓信任不再是口號，而是被數據與體驗「養」出來的組織肌肉。

 

四. 持續優化，協作流程再設計：從個人成就到團隊共創

信任只是起點，真正的轉變，來自組織如何因 AI 而重構協作方式。當員工願意使用 AI、系統能持續優化，下一步的挑戰就是「如何讓使用者與 AI 不只是各做各的」，而是變成一個能共同學習、共同負責的團隊？這不只是導入一套新系統，而是重新設計流程、權限與獎勵邏輯，將 AI 真正嵌入組織日常，從工具升級為共創夥伴。

跨職能的人機組織，讓專業不再被部門邊界切割

即使 AI 能自動排程、預測維修、呼叫物料，它仍需不同專業視角持續微調。最理想的單位不再是製程部、品保部或 IT 部，而是一支「人機混編（Hybrid Work Unit）」的跨職能小隊，由產線領班、品保工程師、維修技師、資料科學家與 AI Agent 共同組成，每天針對同一組 KPI 做快速決策與迭代。

同樣在 2022 年協助的客戶案例中，就是一個很實際的例子，以電子組裝廠為主的他們在導入 AI 排程系統後，成立了一個跨部門協作單元，明確聚焦在「日產能達成率」與「臨時停機損耗」兩項核心指標。

每天早上，領班第一時間上報昨日產線節奏與異常脈動，提供關鍵背景資訊。接著維修技師根據預警紀錄與現場經驗，評估哪些設備可能再度故障，判斷是否需提早保養。品保工程師則持續把缺陷分類與異常品項轉成標準化標註，供模型學習。資料科學家依據前一日模型輸出與實際落差，調整特徵選取與演算參數，追蹤模型是否發生漂移。AI Agent 則即時整合這些資料來源，回推下一輪的排程與建議。

原本需要部門間來回溝通數天才能定案的修正，如今只需一場 30 分鐘的日會就能拍板。資訊不再「跨部門傳遞」，而是「同桌即時決策」，也不再有「這是 IT 的問題」、「這建議怪怪的」的卸責心態，而是每個人都清楚自己提供了什麼數據、改了什麼參數，對 AI 的輸入與輸出負起直接責任。這樣的流程不只提高了反應速度，更建立起一種共創的默契，讓 AI 真正融入日常決策中，而非被孤立為「系統單位的工具」。

 

流程、權限、獎勵三合一才算到位

工具雖然好用，如果流程仍照舊、權限配置不變，AI 只會變成另一個要維護的系統。真正的協作，需要把流程、權限與獎勵機制同步重構：

如此一來，「把資料餵給 AI」與「把 AI 建議落到現場」變成同一件事，建立連結後，沒有誰是在「幫別人做白工」，所有人都在為同一組指標負責。

但怎麼判斷這樣的新型協作機制，真的在現場運轉起來了？光靠感覺不夠，企業需要一組可量化、可追蹤的指標系統，才能真正掌握使用者與 AI 的協作成效。以下三個指標，正逐漸成為許多先行導入企業的內部 KPI：

1. AI 建議採用率（Recommendation Adoption Rate）：反映信任，也預警瓶頸

AI 提出再好的建議，若現場不採用，一切等於零。建議採用率就是觀察「使用者願不願意根據 AI 的判斷行動」的第一指標。

在我們輔導的一家金屬加工廠中，導入初期的排程 AI 建議採用率僅約 48%，經過幾輪演算邏輯優化與界面調整後，三個月內上升至 82%。這代表不只是模型準確度提升，更是現場對 AI 判斷的信任與依賴逐步成形。

相對的，若這個數字長期低於 50%，則可能代表兩種情況：

• 模型精度仍不足，建議無法實際落地
  
  
• 流程與權限設計未改，員工「就算想用也不能用」

 

2. 錯誤修正迴圈週期：反映人機共學的反應速度

AI 模型難免出錯，重點不在於會不會錯，而在於「錯了多久能修正」。所謂錯誤修正迴圈週期，就是從偏差發現> 問題標註>模型再訓練>上線應用的整個週期。

這段時間越短，代表組織的回應力越高、學習速度越快。例如上述提到的電子代工廠，預測模型在實施初期，每次異常修正需兩週才能上線修正版，但在建立起標註責任人與自動更新流程後，整個週期縮短為 3 天內完成。

這正是組織韌性的最佳體現，與大家建立一個共識目標：「AI 不是完美的判斷者，而是能被訓練、能一起進步的夥伴。」

 

3. 員工滿意度：協作文化是否落地的風向球

當協作機制真的成形，最大的感受者是使用者。透過簡單的快速問卷（Pulse Survey）或 員工淨推薦分數（eNPS），企業可以快速了解員工對 AI 工具與新流程的接受度。我們建議聚焦兩個問題即可：

• AI 是否讓你的工作更輕鬆或更有價值？
• 你是否願意推薦這套系統給其他同事使用？

這兩題能直接反映出「實際效益」與「文化認同」兩個層面。當分數穩定上升，就表示協作已內化為正向文化，不是為了績效勉強使用，而是真正感受到幫助並願意分享。

工具能改變效率，但只有協作流程（Collaborative Workflow）和獎勵機制（Incentive Structure）同步升級，才能改變組織行為。當跨職能「人機混編」單元形成、權限與獎勵扣在同一組績效指標上，員工不再只追求個人成就，而是與 AI 共同追求團隊成果。這正是 AI 從輔助角色躍升為「共創夥伴」的最後一塊拼圖。

 

五. 應對外部變局

當全球供應鏈不再穩定、製造業面對的挑戰從「效率競賽」轉為「風險應變」，組織的韌性已成為競爭力的關鍵指標。而這份韌性，不僅來自制度與流程，更來自使用者與 AI 協作後產生的即時反應力與判斷力。

AI 的優勢在於快速、精準與無偏情緒，它能即時偵測異常、重新排產、預測庫存風險，並提出因應建議；而使用者的強項，則是能在不確定情境中做出策略取捨、與外部協調利害關係，處理那些無法量化的選擇題。兩者互補，讓組織不只「知道要變」，也「知道怎麼變」。

2025 年底，我們正在交付的一家以汽車零件廠為主的客戶，發生突發事件應變（Contingency Response），因地緣風險（Geopolitical Risk）的關係，美中貿易局勢再起，原訂出口美國的大宗零件突然被課以高額關稅。當週臨時取消三筆訂單、調整銷售區域，若按照傳統流程，從業務到排產至少需耗費三天以上重整腳步。

但我們藉由這個機會，實際運行 AI Agent 給客戶看，模擬所有受影響產線、物料與交期，不到 2 小時就完成新一輪產線排序，並自動標示優先調整項目。生管與業務得以迅速展開內部協調與對外談判，半日內完成轉單流程，避免逾期出貨與違約損失。

另一家食品加工廠則因客戶提出更嚴格的資安稽核要求，需即刻將部分製程資訊從雲端轉為本地端運算。原先 IT 部門預估需 2 週以上才能手動完成資料重分配與權限設計，但導入AI Agent 系統後，模型自動標註高敏感欄位、盤點數據流向並提出重新分類建議，資訊部門僅用三天便完成調整與部署。

這些案例都說明了，在面對突發事件時，使用者與 AI 各自的判斷力與執行力能形成合力，讓組織從「應急」走向「預應」，從反應式防禦，升級為主動式調整。

過去的韌性靠個人撐、靠制度撐；現在的韌性，是靠人機協作體系自我調整的速度與準確度。真正的組織彈性，不只是備有替代方案，而是具備「即時重排 + 異常對話 + 多方協調」的能力。AI 給出選項，使用者做出選擇，這就是下一階段風險應對的基本公式。

 

六. 結語｜下一個 10 年，領導者不只要懂 AI，更要懂「人機共創」

AI 不再只是未來式，它已經是組織當下的共同工作者。從工具進場、流程改寫，到團隊協作的重組，真正的挑戰不再是「要不要用 AI」，而是「你讓它幫到哪裡？」

過去，我們把 AI 視為一種技術補位，期待它幫忙節省時間、減少錯誤；而下一個十年，領導者必須擁抱的是一種全新的心態轉換，從「AI 幫忙」走向「AI 與人並肩」，讓 AI 成為你組織最可靠的決策夥伴。

這不只是一場數位轉型，而是管理邏輯的轉變，將時間從瑣碎的例行任務中解放出來，投入到更具創造性、戰略性與情緒價值的工作中。那些無法被複製的判斷力、經驗轉譯與跨部門協調能力，才是面對不確定未來時最堅實的競爭護城河。

真正有價值的 AI，不是去找最強大或是大家都在宣傳的模型，而是最懂你團隊節奏的夥伴。它懂得預測異常、補位人力、標註知識，也懂得什麼時候該停下來，等待人給出最後的關鍵判斷。

現在，就是啟動人機夥伴化的最佳時機。回頭看看你的團隊，有多少時間被日報、開會、填表這些任務綁架？又有多少潛力被壓在流程底下，沒有機會發揮？

從今天開始，留一個任務給 AI，也保留一份創造力給自己。讓 AI 不是幫你完成工作，而是和你一起定義工作的未來。