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《經理人月刊》第159期雜誌

「日本製造」曾經是劣質品的代表!用PDCA提升品質,日本企業怎麼做?

2018-02-12 整理‧撰文 林庭安
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(本文出自《經理人月刊》2018年2月號,封面故事:活用PDCA做管理

在意細節、追求完美,這是不少人對「日本製造」的印象,但你可知道,其實「日本製造」也曾給人不良品質的印象嗎?

1955 年,豐田(Toyota)推出第一款四門轎車,市面上供不應求,他們決定擴增生產線。但急速擴編的結果,就是品質出問題、消費者大量退貨,最後是日本政府出面介入,豐田才得以全身而退。

經過這次的教訓,豐田痛定思痛,決定求助於當時尚未被美國企業界重視的品質管理專家威廉 ‧ 戴明(William Deming),使豐田汽車的品質大幅提升。直到 1980 年代,日本產品的影響力逐漸滲透全世界,大家才發現,這個過去多生產劣質品的國家,已經急起直追成為經濟大國。

全面品質管理理論基礎:人、制度、領導互相配合

1950 年 6 月,戴明受「日本科學技術聯盟」(JUSE,the Union of Japanese Scientists and Engineers)創始祕書長小柳賢一之邀到日本。原先,戴明只是教授統計方法,協助公司從技術層面提升品質與生產力,但他認為,除了技術,觀念的校正也是非常重要。

於是,他轉而向日本管理階層倡導品質管理概念,提出「管理十四要點」。戴明在《轉危為安》裡指出,這套要點不只適用於製造業或服務業,更是全面品質管理(TQM,total quality management)的理論基礎,「這套管理要點是美國產業轉型的基石,也是 1950 年以來,日本高階管理者能帶領企業轉危為安的基礎。」

1. 建立長期目標

企業的經營目標是員工的行為準則,每個部門、團隊的目標雖然不同,但都是朝企業整體目標前進。如果企業只重視短期目標,或不斷更改大方向,會讓員工無所適從。

2. 以開放心態接納新觀念

以前讓我們成功的技術和知識,不見得適用於未來,有時反而會成為絆腳石。只有領導者抱持持續精進、虛心接納新觀念的態度,並藉由溝通與制度,建立所有員工對學習新知、不斷改善的共識,企業才會持續進步。

3. 停止倚賴大量檢驗

品質檢驗(QC,quality check)的確可以加強品質管理,但它卻是效率最低的方法,因為做再多的檢驗,難免還是會有不良品流到消費者手上。戴明認為,品質並非來自檢驗,而是由改善生產製程獲得,在設計、製造階段就把產品做好,就不用靠事後檢驗了。

4. 選擇供應商,別再以「低價」為考量

以獲利的角度來看,壓低進貨成本在所難免,但如果在選擇供應商時,一味追求低價,只會造成供應商不得不以各種方法降低成本,最終導致產品品質低劣,受害的反而還是自己。

5. 持續改善生產與服務系統

改善除了要不斷比對產品或服務現況與消費者需求的差距,也要讓全體員工理解生產過程穩定的重要性。《品質致勝》作者鮑益新指出,

企業領導人不能把品質看成是工作,而是要當成一種信念,只要觀念改變,就能落實「永遠不滿足現狀,不斷動手解決問題」的動力了。

6. 建立在職訓練制度

管理者必須了解哪些問題會讓員工無法在工作上獲得滿足,或是發現員工缺少哪些技能,進而透過培訓幫其補強不足、解決問題。

7. 以領導代替監督

公司的管理階層的職責是幫助員工更有效率地執行工作,鮑益新表示,在豐田,主管的職責只有兩項:一是確認、二是教導,只要主管肯多花點時間培育下屬,員工的成長速度就會特別快。

8. 消除員工的恐懼心理

員工的恐懼來自四面八方,害怕表達意見、承認錯誤、擔心達不到主管的要求……,這樣的恐懼會降低員工生產力,造成公司的損失。

9. 破除部門間的藩籬

公司本該是個團隊,但常因為 KPI(關鍵績效指標,key performance indicators)的訂定,讓各部門呈現競爭關係。組織應該鼓勵團隊合作,讓彼此為共同目標努力。

10. 取消任何口號、訓示與目標

以海報、標語等方法推動改革,或許有短暫效果,但時間一拉長,改善就會停止。鮑益新強調,此要點的真正意涵是,如果公司不重視培訓、激勵、改善工作環境等方面,光是喊口號、掛標語也沒有用。

11. 勿以「數字」評定員工成敗

當公司規定客服人員「每小時要接聽25通電話」,你認為他能全心全意服務顧客嗎?為了達到規定,他勢必得控制每通電話的長度。戴明不是排斥所有指標,而是認為要制定那些可以提升品質、滿足客戶需求的指標。

12. 營造讓員工有榮譽感的環境

戴明認為,如果大家都覺得自己的工作很重要,他們就會自動自發地工作,更會思考如何才能做得更好。

13. 鼓勵員工自我改善與學習

從長遠來看,品質與生產力的持續改善,會導致部分工作內容與性質改變,企業應該要鼓勵員工接受培訓,讓員工有足夠的能力適應未來。

14. 採取行動達成轉型

戴明指出,要讓公司營運、品質有全面的改善,管理者必須努力實踐前述要點,向全體員工解釋變革的目的及可能遇到的問題,並透過行動支持、鼓勵員工做出改變。

《品質致勝》中指出,戴明十四要點強調「人」「制度」「領導」三者互相配合。要幫助「人」(員工)建立正確觀念,透過持續改進達到自我成長;「制度」設計要在源頭就預防問題發生,讓團隊彼此合作,而非競爭;領導者則是要積極協助員工落實制度,品質管理才有可能實踐。

從十四要點中,不難看出戴明的「品質觀」。他將生產視為一個系統,強調品質不是靠檢驗維持,而是透過不斷改善,在源頭就把事情做對。而「PDCA 循環」,就是讓企業持續改善的重要工具之一。

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《經理人月刊》第159期雜誌

製造前先設想顧客需求,銷售不好趕快修正

為什麼 PDCA 循環可以成為企業精進品質的工具?

事實上,戴明的 PDCA 概念,承自於華特.蕭華德(Walter Shewhart),也就是戴明的老師、美國統計學家。蕭華德認為,生產流程與「演繹法」(先將事物做假設,再驗證假設是否正確)十分類似,在設計時就先設想消費者需求,製造產品就是實施假設,而銷售就是驗證假設,如果銷售良好,就可以推論假設成立;反之,就要修正假設。

這種推演的過程,戴明把它稱為「蕭華德循環」(Shewhart Cycle)。1950 年,戴明將「設計、製造、銷售」循環加上市場調查的步驟,傳授給日本管理者、工程師。隔年,日本人將之簡化、濃縮為「計畫(Plan)執行(Do)查核(Check)行動(Act)」,也就是現在我們常聽到的「PDCA 循環」。

直到 1980 年代,美國人開始正視日本帶來的影響與威脅時,戴明才又把 PDCA 循環改良成「PDSA 循環」(S 為 study,研究學習之意),重新帶回美國。

他也把這套假設、驗證、改進、調查的方法導入生產線,並強調只要把系統裡每一步驟都做對,並且不斷精進,好的品質自然就會展現在結果上。

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迎戰 AI 世界盃!台灣大哥大低調佈局,化身王牌中場助攻企業 AI 轉型

2026-07-09 經理人 x 台灣大哥大
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全世界正緊盯著螢幕,看著各國頂尖好手在球場上大展拳腳、奔馳廝殺,渴望躋身 FIFA 世界盃的榮耀殿堂。當球迷都在為前鋒的臨門一腳熱血沸騰時,真正在幕後掌控全場生死、決定球隊勝負的,往往是那位默默盤球、傳球的「中場球員」。

優秀的中場是球隊大腦,不僅要能用精準傳球撕裂對手防線,還得具備強大的護球意識;防守時,更要衝在第一線阻擋進攻,甚至盯死對方的王牌球星。

拉回商業戰場上,當生成式 AI 與代理式 AI 崛起,企業正面臨一場前所未有的「AI 世界盃」。如今,誰能整合算力、模型與產業 know-how,誰才是真正能幫企業進攻、轉型的金牌中場。

瞄準這波企業 AI 需求,台灣大哥大(以下簡稱:台灣大)早已打破電信商的傳統定位,從基礎建設到 AI 應用解方默默佈局,成為企業 AI 最佳夥伴,更連續三屆舉辦 D.E.E.P. Tech Day,展現技術硬實力與產業號召力的完美傳球,成為台灣企業邁向 AI 時代的強大後盾。

台灣大打包算力與專線,化身 AI 戰場的王牌中場

中場不僅考驗個人技術,更肩負著自由球的操盤重任。這也體現賽場上的鐵律,能精準引導隊友攻勢的完美傳球,與單純的遞球完全是兩回事。映射到商業層面,如何消弭技術門檻,讓企業在轉型關鍵期能「最舒適地接球」並隨時起腳射門,正是台灣大建構 AI 生態系的戰略底蘊。

「算力就跟頻寬一樣,需求會不停提升,未來企業端 token 耗損佔比將持續攀升,算力需求將進入無限擴張期。」台灣大哥大企業服務事業商務長朱曉幸指出,這股需求浪潮,也重塑了整個基礎建設生態。

AI 運算所需的高密度 GPU 叢集,對電力供應與熱管理的要求遠超傳統伺服器,也改變了機房設計。對此,台灣大的企業服務從網路連結起家,從機房、維運到 IT 管理,逐步疊加至平台與應用層,二十年的縱深累積,讓台灣大得以在 AI 基礎建設爆發期快速就位。

為滿足 AI 時代的企業需求,台灣大以「Telco+Tech」為戰略核心,將業務從傳統電信擴展至 AI 雲端算力等領域,推出整合算力、雲服務、託管、資安與 ESG 的「6C 策略」,為企業提供一站式服務。朱曉幸指出:「算力中心的瓶頸就是電力和機器。大型企業可以自建資料中心,但多數企業無法負擔,只能買或租。而台灣大做的,就是把這個入口建好、把自由球開得精準。」

其中,台灣大首創「算力與專線」打包模式,讓企業透過專用私有連線直接串聯位於台灣本地的高規格算力機房,確保企業運算資料100%落地台灣境內機櫃,運算資料無需出境,回應金融、醫療與政府等高敏感產業的資安合規需求。隨著 2025 年第四季符合 Uptime Tier III 規格的 AIDC 正式啟用,台灣大將為企業提供更穩定、高效的算力後盾。

淬煉 1,500 席客服經驗,myVoca 語音模型精準度達 97%

算力之外,模型能否正確理解台灣語境,是 AI 落地的下一步關鍵。訪談中,朱曉幸自信地拿出手機,現場演示台灣大獨家開發的「AI 聽寫大哥」——這款專為企業打造的智慧語音記錄平台,不只錄音,還能自動將音檔轉為逐字稿,並內建會議、訪談、新聞稿等超過 15 種情境摘要範本,大幅節省整理人力。

系統支援聲紋辨識、自動辨別講者,並具備多重資安防護,滿足企業對知識管理與資料安全的雙重需求。目前,已有金融業者全面導入日常作業流程,如安泰銀行便將其應用於會議紀錄、客戶訪談等整理流程。

這款應用的底層核心技術正是台灣大攜手長問科技,以自有電信語料庫為基底開發的 ASR 模型「myVoca」,能支援中、台、英、客四語混合即時辨識。相較於市場上其他語音辨識模型,myVoca 的辨識精準度高達 97%,算力成本降低 88%,辨識速度提升 6 倍,可說是以更低的運算成本交出更高的辨識表現。

除了會議語音記錄,myVoca 的應用場景也能橫跨多種產業,例如:醫療端支援就診紀錄與醫囑辨識,金融端協助銀行客服與法務文件整理等,目前已有逾 2,500 家企業員工申請使用。

這套解方能獲產業廣泛採用,源於台灣大「先在自家球場練好球,才上場比賽」的開發原則。「台灣大本來就有 1,500 席客服,我們先讓自己的客服導入 AI 輔助系統,應用成熟後再打包成對外服務產品,讓更多企業客戶受惠。」朱曉幸表示,從自身運維場景淬煉的經驗,同樣延伸至生產力工具、行銷應用與維運場景,為每一個對外推出的解方奠定深厚底蘊。

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從在地深耕到跨境擴張,打一場跨國的 AI 團體戰

「百工百業都在導入 AI,但不同產業有不同的切入時序。」朱曉幸指出,企業啟動 AI 前,最關鍵的是選對起點:優先從資料量最豐富的場域著手,確保 AI 有足夠的學習基礎;選擇有明確 SOP 的流程,讓 AI 有規則可依循;再聚焦具備長尾效益的應用場景,如客服,能透過持續迭代累積改善成效。她強調:「You have to start from somewhere!」

從台灣大內部淬煉出 myVoca 語音模型,正是台灣大示範「Start from somewhere」的最佳案例。然而,企業在台灣完成應用的第一步落地後,隨著業務規模化、甚至邁向國際,後端所需支撐的算力與資源調度,才是決定勝負的下半場。

「算力本質上是全球調度的資源,企業的戰場絕對不只在台灣。」朱曉幸強調。順應這股趨勢,台灣大將電信基礎建設的優勢轉化為全球助攻的燃料,採取多路並進策略,與夥伴合組國際隊。在跨境服務上,台灣大與越南電信業者 Viettel 結盟,為台商提供當地一條龍解決方案;同時也攜手精誠資訊,在新加坡、日本等地輸出電信產品與應用服務。

而在最核心的算力資源調度上,台灣大更在 COMPUTEX 聯手 GMI Cloud 簽署合作備忘錄(MOU),整合機房運維與全球調度優勢,鎖定東南亞、歐美等市場,提供國際級 AIDC 服務,正式將台灣的 AI 實力推向全球舞台。

從在地深耕到跨國聯手,台灣大不僅延伸 AI 版圖,更持續分享心法。朱曉幸透露,台灣大哥大今年 9 月 8 日的 D.E.E.P. Tech Day 將聚焦最前瞻的「代理式 AI」,全面展示涵蓋產、銷、人、發、財五大企業場景的落地成果。

以「科技電信航母」為航向,台灣大兼具全面的技術與宏觀的大局觀,劍指 2030 年企業事業營收千億元目標。面對 AI 時代的激烈競逐,他們將繼續站在賽場中央,擔任企業最堅強的金牌中場,精準傳球,助攻百工百業踢出轉型致勝的一球。

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