從沒人投履歷到員工平均年齡下降 13 歲！這家製鞋傳產，如何靠「AI 優先」推動數位轉型？

你可能沒聽過鉅鋼機械，但你腳上的運動鞋，很有可能出自台中大肚山下的一家傳產。成立於 1978 年的鉅鋼機械，專門生產鞋子中大底（鞋底、鞋底與鞋面間的夾層）的專用機台，Nike、Adidas、Puma 的鞋子基底，有超過 80% 都是靠他們家的機台。

然而，時間來到 2018 年，鉅鋼機械正啟動二代接班，開始導入數位轉型，而產品重大突破也讓公司必須用新製程來支撐。接著又經歷疫情，製鞋產業發生劇烈變化，客戶對交貨速度的要求，從一年半壓縮到半年；2020 年，公司資訊系統又被勒索病毒攻擊摧毀。種種原因，公司不得不加速轉型，成立數位創新中心推動 AI 轉型。

對數位轉型理解偏差，職缺掛一年都沒人投履歷

當時，資訊長簡光正開出數位創新中心第一個職缺：熟悉虛擬化架構、雲端平台操作、基礎網路設定，還要會多種程式語言。在他看來，這些都是公司現有系統的基本需求。結果，職缺開出一年多，卻沒有任何人投遞履歷。

業界同伴跟他說，這個條件就算在台北也很難找到，就算有，也會優先去大公司。「我一開始以為將一群人集中起來，可以解決跨部門專案，但技術過於複雜，根本找不到人。」這個職缺，其實反映出公司系統過於複雜和分散。

簡光正反思，問題不在於市場上沒有人才，而在於公司對數位轉型的理解存在偏差。傳統思維認為，數位轉型是導入更多好工具，但實際上，工具愈多、系統愈複雜，反而成為轉型最大阻礙。

公司 ERP 用一套系統、文件管理用另一套、專案追蹤又是第三套，每個系統都有不同的操作邏輯和技術要求。與其找能掌握所有系統的超級專家，不如整合系統，這個思路催生了「One Platform」（統一平台）策略，將公司所有數位系統整合在微軟（Microsoft）生態系。

根據新政策，新的職缺描述變得更精簡：熟悉基本辦公軟體、有邏輯思維、願意學習，員工 Polar 正是第一批招進的零經驗工程師。她畢業於東華大學文組科系，完全沒有程式基礎，但簡光正在履歷看到關鍵特質：對技術的濃厚興趣、處理邏輯的細膩，以及將複雜概念轉化為通俗語言的獨特能力。

因為統一使用微軟生態系統，她只需要學會一套工具邏輯，就可以透過 low code（低程式碼）工具，把工廠的品質管理流程「組裝」成一個數位系統，3 個月後，Polar 成功開發出即時生產監控系統，這個系統原本需要花近百萬元的外包費，驗證了統一平台策略的正確性。

制定 AI 優先原則，培養人機協作習慣，專案從一個月縮短至一周

有了這一步成功，簡光正意識到，AI 將進一步降低數位化的參與門檻。但他沒有急著全面推廣，而是先讓數位創新中心成為 AI 應用的試驗場。他制定了「AI First Principle」（AI 優先原則），要求數位創新中心所有文書工作都必須先經過 AI 處理。

透過強制規定，培養員工與 AI 協作的習慣，3 個月後，程式開發效率大幅提升，以往需要一個月時間的專案，現在僅需一周；品質管理流程用 AI 輔助的低程式碼開發，從過去需要 30 分鐘，縮短到 5 分鐘；原本需要 13 個步驟的複雜作業流程，也簡化成 3 個步驟。

統一平台策略不只是技術整合，更是考驗業務需求、跨部門溝通、處理開放式問題等軟技能。以品質管理系統的開發為例，真正的挑戰不在於寫程式，而在於理解工廠現場的實際需求。

這種模式要求技術人員必須能夠與業務專家進行深度對話，將抽象的痛點轉化為具體的系統功能。品保工程師知道哪些資料最重要、哪些步驟可以省略，但他不會寫程式；技術人員懂得如何實現功能，但不清楚業務邏輯。

現在，工廠現場的品質保證工程師，可以直接與技術人員協作開發系統。這種「業務專家 + AI 工具 + 技術引導」的協作模式，讓管理從依賴經驗的藝術，變成可視化、可量化的科學。研發部門開始使用 Notion AI 管理複雜專案，研發經理可以一鍵產出整合報告。

面試時，簡光正會直接展示公司內部的 Notion 儀表板，當求職者發現這家「傳統製鞋機械廠」利用 Notion 專案管理、全面導入 AI 工具，成為年輕人才加入的強力磁鐵，公司平均年齡從 44 歲降到 30 歲，「數位轉型真的沒有想像中花錢，花心力才是最重要。」

核稿編輯：林庭安