走進新呈工業位於臺北汐止區康寧街的工廠，七樓靠窗辦公室裡，桌上3臺筆電同時運作，一臺正打開ChatGPT分析營運策略，中間那臺執行Claude Code最新收到的開發任務。還有一臺部署開源AI代理Hermes Agent，24小時監控行銷數據和客戶來信。

這是新呈工業董事長陳泳睿的辦公室，對他來說，企業推動AI轉型，經營者不能只要求員工採用，自己也必須成為第一線的實踐者。

去年Vibe Coding技術爆紅，多年前的工程師魂讓他一時手癢，動手用AI開發了一套客服系統，「以前用嘴叫IT部門寫程式，現在改叫AI寫程式。」他笑著說。

陳泳睿自己設計了多款不同職務的AI Agent，像是數位行銷Agent，每周五自動剖析官網SEO數據，自動到IG、臉書粉專和LinkedIn發文，維持品牌的曝光度。另一隻業務Agent負責持續監看銷售郵件，過濾詐騙信件或夾帶惡意連結的病毒信，找出真正想詢價的顧客郵件，Agent內建的技能可以自動檢索來信顧客的企業和產品屬性，不用幾秒鐘就能生成客戶企業檔案，及時提供給業務團隊回應。

陳泳睿更將生成式AI導入不同的企業場景，從高層日常營運管理，經營團隊年度策略規劃，到業務部門客戶會議準備、創新產品市場分析。還走出辦公室，一路延伸到工廠產線的精實管理，包括不良品的 5 Whys根因分析、工具機防護改善設計、老師傅經驗傳承等，連辦公室風水佈置都參考了AI的建議。他很早就要求內部會議全面錄音，再匯入到IT部門花了2年自建的RAG系統，要來萃取和保留組織的知識。

擁有深厚數位基礎，超過20年資訊化和數位化工程

新呈工業是一家專門提供客製化線材加工的傳統製造業。陳泳睿是第二代的接班人，也是少見的工程師董事長。他退伍後投入資服業長達6年，參與過大型主機、Web到行動應用的開發，2004年回到家族企業，從MIS開始做起，展開了新呈工業超過20年的資訊化和數位化工程。

陳泳睿不只擔任MIS，在父親要求下開始跑業務，早在2004年就靠關鍵字廣告拓展B2B顧客，一年帶來千萬元的業績。他花了2年進入製造現場，了解加工生產線的作業流程。為了解決業務和產線車間之間的溝通問題，2008年，他自己開發了一套條碼追蹤機制，在每個工站掃描條碼紀錄工序，整合現場生產進度，來提高訂單生產資訊的透明度。

2012年，陳泳睿考上臺大EMBA，逐步將管理知識引進工廠的數位化。像從2014年開始，花了2年，以自製生產追蹤系統為基礎，導入了作業成本管理方法（ABC，Activity-Based Costing），更精細地紀錄每一個生產項目，從報工、績效計算到設備綜合效率等，可以清楚計算出每一張訂單的獲利情況，大幅提升了經營成效。

陳泳睿在2017年10月正式接任總經理，全面擁抱資訊化，積極導入各種資訊系統，如MES製造管理系統。2019年也嘗試導入鑑別式AI技術，像是用YOLO和CNN來檢測產線的瑕疵品。

不過，新呈的生產模式是少量多樣，每一張線材訂單高度客製化，生產流程也需要經常變動，不容易蒐集到足夠多的訓練資料，導致新呈的瑕疵檢測AI專案成效不佳，一年後就喊停。

到了2022年底，ChatGPT爆紅，陳泳睿感受生成式AI不一樣的威力，不只自己成為重度使用者，更推廣到全公司員工和流程的變革，歸納出一套新呈工業自己的AI轉型心法。

新呈工業四步驟AI轉型心法：從點、線、面到體

陳泳睿指出，AI應用第一個層次是「點」，運用AI來增強個人，像是用AI處理單一任務，或提升個人生產力。更進階的應用是「線」的層次，指的是將AI用於流程整合，串聯多個任務，形成完整工作流程，像陳泳睿已將生成式AI導入到企業策略規劃、問題分析、知識傳承等。

再上一層是，各部門部署AI Agent，能進行跨部門協作、即時決策或自適應管理，就是將AI應用到組織的「面」層次，最終是邁向「體」的層次，讓AI Agent成為企業的智能中樞。

多數人對AI的認知，停留在單一任務、單點式應用，像是簡報製作、影片製作、程式開發、行銷文案生成、問答等。不過，陳泳睿認為，「單點」式應用常見缺點是工具各自為政、缺乏整合，或是個別的應用變成了一個個的知識孤島，資訊分散難以建立系統性洞察，「雖然有助於提升個人效率，卻無法驅動組織變革。」

陳泳睿解釋，單點應用很難創造綜合效應，企業需要讓AI成為連結各點的線，甚至覆蓋整個組織的「面」，「從點擴大到線的AI應用，關鍵是企業流程要提示詞化，才能用生成式AI來賺管理財。」他舉例，像是提高流程效率、強化人資管理、提升品質控管、規劃策略戰術、完善制度建置，提供系統性思考或是確保接班傳承等。

用AI加速年度策略規劃，管理團隊1.5個月工作量，30分鐘完成！

舉例來說，每到年底，陳泳睿要規劃全公司年度方針，他慣用多種經營管理分析工具，像是政治、經濟、社會和技術四面向剖析趨勢的PEST總體環境分析。或是用波特五力分析，評估公司議價能力和同業競爭情況，還搭配SWOT綜合分析法找出企業的優劣勢、機會與威脅，來歸納可以採取的TOWS策略矩陣。還有像BCG矩陣、價值鏈分析、安索夫矩陣等經營分析工具。每年策略規劃，陳泳睿和管理團隊都得花上一個半月，才能完成上述這些企業策略分析報告。

去年10月，陳泳睿將這些管理分析框架，全部改寫成一道道提示指令，讓AI變成教練式的顧問，透過一道道提問，來搜集這些分析框架需要的企業資訊，像是銷售哪些產品？規模多大？使命、願景、核心價值觀等。

「透過提示指令，將AI變成教練，引導我回答，讓AI知道我想要的結果，AI再依據這些回答搜集資訊，歸納出我想要的報告。」陳泳睿解釋。問答的過程中，他會將自己最新的趨勢觀察和市場判斷，提供給AI參考，例如新興的地緣政治影響。

透過這樣的教練式對話過程，AI最後產出一份新呈工業的「全方位商業分析與策略建議報告」，涵蓋上述多項經營管理工具的分析圖表，還提供了整體策略和商業模式優化的詳細建議。

「整個團隊一個半月的工作量，GAI只用30分鐘就完成了。」陳泳睿強調。最後，他要AI參考這份報告的策略建議，套用平衡計分卡，產生了未來一年的KPI目標建議。這是新呈將GAI落地到經營管理的實例。

新呈工業董事長陳泳睿將多種管理框架改寫成提示指令，用GAI生成了一份全方位的營運策略報告。(圖片來源：陳泳睿)

同樣的教練式對話方法，陳泳睿也運用到老師傅的知識萃取上，來搜集老師傅腦中的默會知識。

分為四個步驟，先透過教練式訪談，AI提供引導式的問題，一題題詢問老師傅，了解他日常的工作內容，背後的決策和經驗等，接著再整理出結構化的內容，像是檢核表、決策樹或工作流程SOP等，第三步是真人的品質評估，確保搜集到知識的完整性和可用性。

新呈用AI引導式的提問，一步步詢問產線資深人員日常的工作內容，將老師傅腦中的默會知識，整理成結構化的工作流程。(圖片來源：陳泳睿)

最後再輸出成不同的形式，像是流程圖、知識圖譜、培訓教材，甚至還生成了漫畫式的介紹，讓還不熟悉產線製程的新進業務人員，也可以快速了解產線知識。

新呈用GAI參考實際產業作業流程，結合實地照片，製作成漫畫式的圖解教材，讓新手業務快速了解產線運作。(圖片來源：陳泳睿)


陳泳睿還將教練式AI顧問手法，運用到產線精實管理的持續改善作業上，他整合了多個豐田精實管理方法，包括TPS、TQM、TPM等生產管理做法，利用LLM的多模態理解能力，來提供圖片視覺化診斷

新呈也善用LLM的圖片理解能力，結合豐田精實管理方法，找出產線現場環境照片中的問題，提供改善的建議。(圖片來源：陳泳睿)

請繼續閱讀【AX轉型實例：新呈工業下篇】新呈四階段AI轉型心法大公開，企業流程提示詞化是關鍵