從連接器組裝廠出發，貿聯從電腦周邊與消費電子等應用，跨到車用及醫療產業，近年更持續往工業和半導體等高階應用領域推進。面對 AI 時代來臨，貿聯也用 AI 賦能各環節，藉以提升競爭力。
貿聯總經理特別助理施智仁指出，該公司目前在全球擁有逾 37 座工廠，工廠的 IT 團隊與集團的 IT 密切合作，而數位轉型辦公室(DTO, Digital Transformation Office)則負責創新，分析研究報告與產業趨勢，選定技術工具，從 2021 年擘劃數位藍圖，開始導入 RPA（機器人流程自動化），進行客戶關係管理平台 Salesforce的優化與報價平台的建立，2024 年逐步展開 ERP（企業資源規劃）整合及相關系統更新，且全面推動 RPA 應用，完成多項系統整合。
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設定 KPI、依優先和難易度分類推 RPA
推動 RPA 時，貿聯一開始蒐集 400 多個流程自動化需求，但在資源有限之下，該優先處理哪些？貿聯根據項目優先程度、任務難易度分類，並設定明確 KPI。2024年度的目標為完成為6,000人天的工時節省，今年預計可達成目標。
同時，貿聯也推行「公民開發者」制度，由核心團隊協助訓練各部門都具備開發者。施智仁觀察，這不僅減輕核心團隊壓力，也激發各單位主動學習動力，而貿聯也會確保部份團隊能專注在高價值專案，並確保小型專案能快速完成。
透過這些過程，RPA 也從單純替代人力的自動化功能，逐漸進化成能產生新價值的工具，提升和客戶的互動品質，並推動企業內部數位文化轉型。
製造業長期導入 AI，有五大方向
而在 AI 方面，推動則需要比 RPA 更多資源與時間，難度與複雜度也更高。施智仁分析，對製造業而言，長期導入 AI 有五個方向。首先是以機器學習應用提升效率，重點放在支援工程與品管、優化流程。以貿聯馬來西亞廠為例，在導線和端子接觸區域，施加壓力使連接器成型，並實現緊密連接的工藝，使用機器學習進行測Crimping參數的預測。2022 年導入前，預測Crimping參數的首次通過率只有四成，但導入 AI 機器學習後，2023 年首次通過率高達九成以上。
此外，在視覺瑕疵檢測方面，則已廣泛運用在貿聯全球各地工廠，從馬來西亞到歐洲皆有案例。而自然語言處理（NLP）、光學文字識別（OCR），則用來自動化處理物料清單等數據，並提升印製標籤的品質以滿足客戶的要求。
至於生成式 AI，也是目前重點之一。貿聯使用OpenAI API進行訊息檢索系統的開發，並以 Google Gemini 為主要平台，整合外部工具，實現更多功能，包括簡報生成、語言翻譯、文件美化等。
施智仁解釋，AI 在工廠內的應用，以瑕疵檢測最為普遍、實用，因為製造業首要的需求是確保產品良率和產量，從這部分進行AI導入可以較快看到成效。
建立 Quick Wins、取得高層支持，讓貿聯順利推動 AI
這些成果，並非一蹴可幾。貿聯推動 AI 初期，不僅缺乏有效數據，員工也缺乏基本觀念，導致無法回應客戶需求。為了解決這些問題，貿聯一開始先選擇小型、容易成功的案例發展，創造方便其他部門參考、可供複製的 Quick Wins，讓組織能逐漸深化、加以應用，進一步加強客戶溝通，並改善營運效率。
貿聯初期先透過馬來西亞工廠建立成功經驗，並透過定期訪廠、分享會，促進相關部門進行交流，將經驗推廣到其他廠區，也說服各廠負責人參與合作，減少對新技術的彷徨不安。而員工也會經過一到兩年的培訓與適應，從第一年的基礎應用，到第二年的進階項目，逐步深入理解技術，將其應用在更核心的業務中。
施智仁分析，貿聯得以成功導入 RPA 和 AI，除了一開始先選定直接解決痛點的產品良率問題，減少推進阻力，董事長與總經理也在每個月的會議中直接參與討論，並督促各項專案進展，「高層的重視與支持，非常重要。」
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看中人才實戰力，未來三年挑戰營收翻倍
AI 不只改變貿聯的運作，也對貿聯的選才流程帶來轉變。施智仁指出，選才時會首先著重在人才的英語能力，也會期望人才抱持願意學習和改變的心態，而非一味追求經驗豐富的工程師。他強調，比起光鮮亮麗的資歷和履歷，貿聯更看重人才的潛力和實力。
展望未來，希望在 2027 年底實現年營收 50 億美元目標，形同三年間要成長一倍。為此，貿聯自明年起，到 2027 年底，計畫將完成數位化成熟度評估與各項指標型專案。而數位轉型也不再只是如初期般用鼓勵方式推動，必須更積極向前推進，才能因應未來的併購整合和技術應用需求。
成功的 AI 應用除了技術，更需要內外團隊配合
其他企業該如何從貿聯的成功經驗，探索自身導入 AI 和自動化機會點？施智仁建議，如果能從「客戶抱怨」出發，內部通常較容易買單，而成功的 AI 應用不只仰賴技術能力，還攸關內外團隊的良好配合。一旦知道問題是什麼，就要找相對應技術解決。「如果能在痛點做得比競爭者更好，就能在業界領先。」
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