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「這主意不錯!」但市場認同嗎?要確認這件事,得先滿足 5 個要件

2022-03-22 詹姆斯‧阿圖徹
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光靠「想」是無法成功的。你必須去做。而動手做某件事,你得先確定沒有太多不利後果,卻可能有極大的好處。最低限度,你得將一般認為的「失敗」重新歸類為「學習」。

延伸閱讀:「我天生不擅長…」其實你什麼都學得會,卻被錯的心態、方法絆住了

如何確定你的計畫利大於弊?用「好實驗」驗證

那麼,好的實驗要滿足哪些條件呢?

  • 容易設定、執行:這一點很重要,因為你得先做過許多次實驗,才可能有偉大的發現。

  • 幾乎不會有損失:比如說,若你要發明流行性感冒藥物,絕不會想直接服下藥物看它有沒有效—吃了可能致命!這就是為什麼科學家要拿老鼠做實驗,或者先模擬狀況。同樣道理,你也得降低實驗的風險。

  • 有很大的潛在利益:若實驗證明有效,或許帶來上百萬元的商機,也可能造就一本暢銷書、一次升遷,甚至遇見今生的摯愛。誰知道呢?

  • 以前沒有人做過:至少你以前沒做過,否則你何必做實驗?但這項實驗的某個面向很可能沒有人做過。

  • 你學到了某件事:不論成功或「失敗」,這項實驗教會了你某件事。這項實驗可能增長了你本身的知識,也可能擴展這個世界的整體知識,哪怕只是一點點。

結果只有兩種可能:你學到了某個道理,或者實驗成功了。 沒有失敗這回事。

透過淘汰無數個「不可能」,找到可能成功的方法

我現在說的這個方法,跟你聽過的一萬個小時練習完全不同,而是要找出 9000 種不適合做某事的方法,也許能夠引領你找到一、兩種足以成功的方法,然後引導你創造出一款最受歡迎的手機軟體,或是成立一家規模極大的公司。

並不是和一名教練反覆練習某個動作。它是從小地方延伸你的知識,也許是關於這個世界的知識。如果你天天這麼做,每日有 1%的 進展,那麼你的知識、技能、職涯都將在極短時間內呈現指數成長。 實驗讓你省下時間,獲得知識,又沒有損失。

延伸閱讀:企業談創新力?先以智慧協同的態度鼓勵小而美的實驗

最後放棄不做的實驗,也是一種驗證

我的一位朋友有個點子。她知道一種紮染的獨特技法,可以用來染襯衫、運動褲、外科口罩等等。她認為這種方法滿有趣,人們應該會買單,而且她想在上面印「美國製造」(Made in America)的字樣。她拿了幾件襯衫給我看,我覺得都很美,應該有銷量...但誰知道呢?她花了一個星期設法在美國找到她需要的材料,搞清楚在美國製造的流程。

「妳不需要這麼做,」我說,「做個實驗就好。」

「但我還是得搞懂做法,」她說,「而且我要知道上哪裡弄到這些材料,我才可以做『美國製造』的標籤。」

「沒問題,但不妨這麼做:在中國弄到妳需要的一切東西,妳已經知道這些東西都可在中國找到,然後貼上『美國製造』的標籤。」

「但這是撒謊。」

「不,妳沒有要賣。妳只是需要一個雛型。把它放在 Etsy 之類的網路商店上,看看有沒有訂單。如果有訂單,妳就想法子做出來。就算需要多一點時間,很多人也不介意。只要說是客製化就好。」

「要是我的訂單不夠多呢?」

「那就把錢退還給每一個人。」

她在房間內踱步,說:「這主意不錯!」

「等一下,妳甚至不需要真的去做。」我對她說,「我剛才說的這些,妳把它大概寫出來,在臉書上登廣告推銷這項產品。撥一小筆預算,比方說兩百美元。」

「但他們要去哪裡點閱商品?我連網站都沒有!」

「這個不要緊。他們什麼都不必點閱。但妳會在臉書廣告管理員那裡看到有多少人點擊。如果有人點擊,妳就知道有人對這個點子感興趣。要是都沒人點擊,妳就不必浪費時間。」

「太棒了!」

把自己的點子看成假說,透過實驗來試探可行性,替她省下了半年的時間。她只消花一個下午,便可利用電腦修圖技術模擬這個產品的實際外觀、做廣告,再看看她的點子會不會成功。要是實驗失敗了,也稱得上成功。畢竟她省下了半年時間,對臉書廣告有些微了解,略微明瞭人們對於不同的衣服有什麼需求。她甚至可以再拿不同的設計、顏色、其他標牌(而非「美國製造」)來做試驗。她不妨試試「梵蒂岡製造」,就為了好玩!想怎麼樣都行。

結果她做了什麼?

什麼也沒做。她的興趣轉移到別的事情上了。沒關係,這樣才更有理由做實驗,因為人很容易對於原本就沒那麼熱中的事物失去興趣。

在這些例子當中, 實驗並未造就成功的事業。99%的想法根本行不通。這就是為什麼實驗必須容易設定,也不致造成什麼損失。

但你 省下時間,獲得了知識。 而且這是從成功通往成功的路徑。總會有某項實驗給你想要的結果,但你在更多的實驗中獲得了聖杯,那便是知識。做實驗,你就能脫離隊伍,找到新路徑。

(本文出自《快速致勝》,天下雜誌出版)

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經理人

晶片戰場的隱形防線!鈺祥企業以再生型濾網與訂閱制守護半導體良率

2026-08-07 經理人 x 鈺祥企業
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AI 浪潮推升全球晶片需求,半導體製程持續向物理極限挺進。下一個十年的較量,已從演算法與架構層面,延伸至肉眼不可見的分子尺度。在 5 奈米以下的先進製程中,直徑僅 0.3 至 1.5 奈米的氣態分子污染物(AMC)一旦滲入無塵室,便足以讓整批晶圓報廢。

對此,深耕 AMC 防治近四十年的鈺祥企業董事長暨總經理莊士杰觀察:「半導體發展往前,對無塵室極致潔淨的要求,是呈現飆升。」他因此把它定義為濾網的「摩爾定律」,隨著半導體製程發展向前推進一個世代,無塵室對潔淨度的要求便隨之倍增。尤其,台灣先進製程的市場份額也不斷攀升,再加上供應鏈國際化布局,都讓鈺祥企業從早期代理起步的化學濾網廠商,逐步成長為全球晶圓廠不可或缺的微污染防治夥伴。

搶進分子管理時代,AI 與先進製程不能沒有的配備

半導體製程中,無塵室對潔淨度的要求究竟有多高?莊士杰舉例說明:「在半導體製程中,負責將微小電路複製到晶圓上的黃光製程,其環境對微污染的敏感度極高。哪怕只是十億分之一(ppb)的氨氣異動,就會引發光阻缺陷,損及產品良率;而酸性氣體分子若沉積在極精密的光學元件上恐造成霧化,進而影響價值上億美金的設備性能。」

鈺祥企業-1.jpg
鈺祥企業董事長莊士杰。
經理人

事實上,對潔淨的要求,範疇早已不侷限於晶圓廠內部,也延伸到 AI 驅動的大算力資料中心,這些設備都是長時間處於高能耗運轉狀態,承受不起化學污染帶來的腐蝕與元件老化風險。當潔淨需求與永續要求同時逼近極限,環境管控也從單純的產線問題,轉變為制約整體產能擴張的現實門檻。不過,這正是鈺祥企業近四十年技術積累,發揮價值的時代浪尖。

創立於 1987 年的鈺祥企業,最初以代理美國品牌濾網起家,累積與國際半導體大廠合作的實績後,逐步建立起涵蓋材料改質、流體管理與循環再生的跨領域技術體系。如今,除了台南生產基地,鈺祥還設有三座 ITRI(工研院)同等級的品管分析與研發實驗室,串聯起從研發、生產到安裝清運的一條龍能力,成功打入半導體先進製程晶圓大廠與美系記憶體大廠的供應鏈,服務據點遍及美國、中國大陸、日本、新加坡、馬來西亞等全球市場。

不只是濾網,更是驅動未來科技的分子基礎設施

「我們定義自己是驅動未來科技的分子科技廠商,在微觀世界去佈局天羅地網,過濾污染物。」莊士杰表示,台灣作為全球最先進的科技製造重鎮之一,鈺祥企業將自身定位為分子基礎設施的角色。當全球綠色算力與 ESG 浪潮轉為供應鏈的准入門檻之際,能同時提供潔淨效能與可量化碳足跡的供應商,才更容易留在客戶的採購名單上。

隨著晶圓廠與資料中心同步擴產,莊士杰坦言,若沿用傳統買斷、拋棄的線性思維,「廠區很快就被數十萬片濾網和碳排放淹沒。」對此,鈺祥企業從 2008 年便開始依照循環經濟模式生產產品,並開始研發濾網再生技術,成為全球首家獲得 BS 8001 循環經濟認證的製造業者。經工研院認證再生型濾網可循環再生達 10 次,研發實測中 TVOC 濾網更可重複再生高達 20 次,且維持接近新品的過濾效能;廢棄物量減少 91.67%,碳排放降低逾 85%,歷年累積逾 100 項國內外專利。

鈺祥企業-2.JPG
鈺祥企業成立於1987年,深耕氣態分子污染物(AMC)防治技術,擁有超過百項國內外專利。董事長莊士杰更獲得《經理人月刊》第17屆「100MVP經理人」的「永續經營MVP經理人」獎項。
經理人

訂閱制+AI 雙軸轉型,定義智慧製造新典範

除了技術領先,鈺祥也將商業模式升級。鈺祥推出潔淨空氣訂閱制(CaaS)、AI 預警模型與 Domain Twin 三項服務,莊士杰強調:「我們要做出更多產品以外的價值。」

潔淨空氣訂閱制(CaaS),即是將耗材買斷轉為效能租賃,並整合 SAP 與 Salesforce 系統,提供客戶即時碳足跡數據。莊士杰說:「很多現場的條件,都會影響濾網,以前就是靠人力判斷,現在就是可以運用 AI 做一個整體的趨勢管理,減少不確定性。」

因應 AI 工廠運轉需求,鈺祥企業也導入 AI 預警模型,可提前 3 天偵測污染物濃度異動,防範停機風險;搭配 Domain Twin 技術,將資深工程師的判斷經驗數位封裝,海外新廠得以快速複製最佳實踐。莊士杰補充:「有很多資料難免會隨著人員離開而流失,或只能仰賴少數專家,這樣的服務難以規模化,這也是為何我們推動 Domain Twin。」

當先進製程的競爭門檻持續升高,潔淨環境管控已成為良率管理不可或缺的一環,莊士杰表示:「大家不要只把我們看成化學濾網供應商,我們是支持半導體穩定運作的分子風險管理技術夥伴。」在演算法與晶片架構的競賽之外,這場關於分子的戰事,才是決定 AI 時代能否穩定量產的關鍵防線。

[本文由經理人整合行銷部與鈺祥企業共同製作]

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