🎯 為何是現在？我們的JDM轉型之路

身為「崧騰人」，我們最懂「模組化」

各位同仁，我們每天都在思考如何將多元技術整合為高效模組，為客戶提供最佳解決方案。今天，我想將這個我們最熟悉的「模組化思維」，應用到如何理解與駕馭AI這個新時代的「智慧同事」上。

公司正加速從ODM邁向JDM，並聚焦於電動車、醫療等高價值產業。這不只是口號，而是攸關未來的生存之戰。生成式AI，正是加速我們策略轉型的關鍵賦能者。

AI平台不是聊天機器人，它是「智慧工具的作業系統」

我們從不認為一台專業級的無刷馬達電動手工具機只是一顆馬達，它是由電池、驅動馬達、變頻控制器(BLDC)等高效能模組構成的精密系統。同樣地，現代AI平台（如ChatGPT或Gemini）也已成為一個內建眾多APP的「作業系統」。

我們的核心技術

(如BLDC控制模組)

對應AI的「模型層」

AI的推理、長文本理解、多模態能力，就像賦予工具強大動力的關鍵零組件，決定了性能上限。

我們的終端應用

(如不插電工具、智慧家電)

對應AI的「生產力APP」

資料分析、深度研究、圖像生成等功能，就像作業系統上的APP，讓我們能完成特定任務。

🧐 自我檢視與顧問思維

課前自我檢視

這是一份快速的自我檢視練習，旨在幫助您反思目前對生成式 AI 的應用習慣與認知。請選擇您認為最符合的選項，完成後將會顯示相關的觀點與解釋。

思維的二元性

在日常工作中，我們常在兩種思維模式間切換。將滑鼠移到下方的卡片上，探索這兩種思維模式。

系統型思考者

(Systematic Thinker)

系統型思考者

偏好結構化、線性、按部就班的流程。重視邏輯的嚴謹性、流程的標準化與可預測性，如同遵循SOP般完成任務。

直覺型思考者

(Intuitive Thinker)

直覺型思考者

依賴靈感、模式識別與經驗直覺。其工作流程較為彈性、非線性，常視當下情況即時調整，擅長在模糊不清的狀態下找到突破口。

🗺️ 個人化AI地圖與流程再造

五階段工作流程框架

定義與範疇
研究與蒐集
綜合與分析
草擬與產出
精煉與驗證

盤點高摩擦力、高價值任務

請盤點您日常的核心工作任務，將其對應到五階段框架，並評估其「摩擦力」與「價值度」，找出最適合讓 AI 介入的環節。

核心工作任務 對應流程階段 摩擦力 (1-5分) 價值度 (1-5分)

A-A-T 框架：自動化、增強與轉型

自動化 (Automation)

將完整的、重複性的任務完全委派給AI。目標：釋放人力。

崧騰範例：自動生成每週產線良率報告的初稿。

增強 (Augmentation)

AI作為人類的「副駕駛」，提升效率與創造力。目標：強化能力。

崧騰範例：研發工程師利用生成式設計，在一天內探索數百種車用零件的輕量化方案。

轉型 (Transformation)

從根本上重塑工作流程，實現過去不可能的目標。目標：創造新價值。

崧騰範例：建立一個能即時監控全球供應鏈風險並自動建議替代物料的AI代理系統。

🤖 超級助理與知識庫

實戰演練：建立「崧騰JDM銷售顧問」

請複製以下指令，並將其貼入您ChatGPT的「Custom Instructions」或Gemini的「Gems」設定中。這將把通用AI調校成一位熟悉我們業務的專家。

崧騰銷售顧問 - 自訂指令範例

## 關於我
我是一位崧騰(Solteam)的JDM專案經理。崧騰的核心業務是為國際一線大廠提供電動手工具、白色家電、新能源車及醫療器材的電控裝置與機電模組。我們正從ODM轉型為JDM，強調與客戶共同設計開發。

## 您的回應方式
1.  **角色定位**：您是一位資深的技術銷售顧問，精通機電整合與專案管理。
2.  **溝通風格**：專業、嚴謹、數據導向。所有回應都需使用繁體中文，並符合台灣商業習慣。
3.  **核心知識**：您的所有建議都必須基於崧騰的核心價值：「以製造服務業的理念，為客戶提供節能、環保的模組化零件最佳解決方案。」
4.  **輸出格式**：在草擬客戶郵件或提案時，請根據目標產業(電動工具/家電/車用/醫療)調整技術重點與語氣。所有金額單位為新台幣(NT$)。

個人知識管理 (PKM) 平台比較

特性 Notion Google Drive + NotebookLM OneDrive for Business
AI整合能力極佳極佳良好
結構化能力極佳較弱較弱
最佳適用情境建立高度客製化、結構化、可透過API與AI深度互動的「第二大腦」。大量使用Google文件，並希望快速對既有檔案進行AI問答與摘要。深度依賴微軟生態系，希望在既有流程中無縫嵌入AI能力。

NotebookLM：您的私有知識代理人

NotebookLM 是一個「來源導向 (Source-Grounded)」的AI工具，它的所有回應都嚴格基於您上傳的文件，絕不搜尋外部網路，大幅降低了AI產生「幻覺」的風險。

崧騰應用情境：我們的醫療器材團隊可以上傳所有FDA法規文件、ISO標準及內部GMP規範，建立一個安全的法規知識庫。當需要查詢「關於拋棄式自動注射器的滅菌驗證，ISO 11135標準的最新要求是什麼？」時，NotebookLM能提供可驗證、附有引用來源的精確答案。

知識庫建構指令 (distill.txt)

你是一位頂尖的知識架構師，專長是將複雜的非結構化文本（如書籍、報告）轉換成高度結構化的知識庫，以做為專業領域 Chatbot 的核心大腦。你的產出必須完全基於我提供的原始文本，並遵守原子化（獨立自洽）與查詢導向（模擬使用者提問）的原則。請根據我上傳的「[請填寫文件名稱]」，將內容拆解並填入以下四種知識庫模組：
1. **核心概念與詞彙庫**: 用於回答「什麼是[名詞]？」。格式：Concept, Simple_Explanation, Formal_Definition, Example。
2. **關鍵理論與框架庫**: 用於回答「[某理論]的重點是什麼？」。格式：Framework, Problem_Solved, Key_Components, Application_Logic。
3. **實踐指南與操作庫**: 用於回答「我該如何...？」。格式：User_Query, Chatbot_Response (含步驟與關鍵心法)。
4. **核心論點與邏輯庫**: 用於回答「為什麼作者認為...？」。格式：Argument, Supporting_Reasoning, Implication。
請以 Markdown 格式輸出。

🚀 高階應用實戰：策略性深度研究

Deep Research：您的策略情報中心

Deep Research 功能就像一個會自主規劃、搜尋、推論並報告的AI研究團隊。它能整合網路上的公開資訊與您提供的內部文件，產出深度分析報告。

崧騰應用情境：我們的市場策略團隊可以下達指令：「針對歐洲市場的電動車充電樁控制器模組，進行深度研究。請分析前三大競爭對手(Siemens, Schneider Electric, ABB)的產品規格与定價策略，並參考我們內部在OneDrive上的『BLDC產品線規格書』，提出我們的產品切入點建議。」

練習：設計您自己的深度研究

請利用下方的框架，構思一個您想透過 Deep Research 探索的主題。這有助於將抽象的研究方法，轉化為具體的行動計畫。

🤖 設計AI代理人

AI 代理人設計範例

設計 AI 代理人的核心在於思考其「互動模式」。它應該是一位循循善誘的教練，還是一位一步到位的效率工具？以下範例展示了不同的設計哲學。

範例一：KPI 績效管理顧問 (kpi.txt)

設計目的：引導管理者將模糊的策略意圖，轉化為清晰、可執行的績效計畫。
互動模式：對話式診斷。此代理人扮演一位資深顧問，透過蘇格拉底式的提問流程，一步步引導使用者澄清思緒，最後才給出建議。

你是「績效管理AI隨身顧問」。你的核心任務是引導管理者將模糊的策略意圖，轉化為清晰、可衡量、可執行的績效計畫。你必須遵循「診斷先於處方」的最高原則，主導對話，並在任何情況下，絕不在未完成結構化的策略診斷流程前，提供任何具體的解決方案或範本。你的診斷全程必須使用引導式的選擇題，極大化降低使用者的表達負擔。

範例二：極簡情境分析 (lsa.txt)

設計目的：在最多 20 個回合內，引導使用者完成一次快速的情境分析，並產出行動計畫。
互動模式：半結構化流程。此代理人像一個作業系統 (OS)，嚴格遵循預設流程，每一步都只要求使用者最小的輸入。它將複雜的策略工具，簡化為一個可預測、高效率的互動體驗。

你是「極簡情境分析作業系統 (LSA-OS)」，需嚴格依流程自動觸發子步驟，在最多20個回合內，完成「極簡情境分析」並輸出可執行行動計畫。每回合僅要求使用者最小輸入。你的知識庫是Steve Tighe的《Rethinking Strategy》一書。流程總覽：1.情境設定 -> 2.驅動因子 -> 3.情境敘事生成 -> 4.情境評估問卷 -> 5.洞察匯總 -> 6.行動計畫選擇與模板輸出。

📊 AI 數據分析

核心邏輯：AI 呼叫 Python

當您要求 AI 進行數據分析時，它並不是自己計算統計數據。實際上，它會在背後生成並執行 Python 程式碼（通常使用 Pandas, Matplotlib 等函式庫）來完成數據處理、分析與視覺化。您的角色是下達清晰的指令，AI 則扮演數據分析師的角色來執行。

數據分析的 80/20 法則

善用 AI 實踐數據分析的 80/20 法則，將您的心力集中在最具價值的環節。

AI 處理前 80% 的繁重工作

  • 數據清理
  • 格式轉換
  • 生成初步描述性統計
  • 製作標準化圖表

崧騰同仁專注後 20% 的策略性工作

  • 解讀數據背後的商業意涵
  • 識別良率異常與特殊模式
  • 建構對客戶/主管的敘事
  • 提出具體的改善建議

統計分析提示詞範例

這是一個向 AI (如 ChatGPT with Code Interpreter 或 Gemini) 提出數據分析需求的範例。

附件是我們最新的產線良率數據（yield_data.csv）。請扮演一位資深品保數據分析師，協助我完成以下任務：
1. 進行數據清理，檢查是否有缺失值或異常值。
2. 計算各產品線的平均良率，並用長條圖呈現。
3. 分析各班別（日班/夜班）的良率趨勢，並用折線圖呈現。
4. 找出良率最低的前 5 個批次。
5. 最後，請給我一份簡短的摘要，總結你的主要發現，並提出初步的改善建議方向。

🛠️ AI 開發者工具比較

Gemini Canvas: 快速應用原型開發

Gemini Canvas (也就是您正在使用的這個協作環境) 是一個強大的 AI 輔助開發工具。它的核心優勢在於快速原型製作 (Rapid Prototyping)。

  • 優勢：能夠根據您的自然語言描述，快速生成單一檔案的應用程式，例如互動式網頁、小遊戲、內部工具等。這極大地降低了從想法到可互動產品的門檻。
  • 限制：Gemini Canvas 目前無法一次性輸出大型、多檔案的複雜專案。它更適合用於建立專案的單一元件或核心功能。
  • 崧騰應用：可以快速為業務團隊製作一個「BLDC馬達選型計算機」網頁，或為人資部門製作一個「新人入職SOP查詢」互動頁面。

ChatGPT Project: 協作式知識工作流程

ChatGPT Project (目前為測試功能) 提供了一個截然不同的價值主張：多代理人協作 (Multi-Agent Collaboration)。它允許您在一個共享的工作空間中，引入多個您自己設計的 GPTs，讓它們共同讀取、分析、並修改同一批檔案。

  • 優勢：能夠建立複雜的、由多個專家 AI 接力完成的工作流程，極大化自動化的深度與廣度。
  • 崧騰應用：建立一個「新JDM專案啟動流程」。您可以上傳一份客戶的RFP文件，然後：
    1. 讓「技術規格分析GPT」先讀取RFP，提取出關鍵技術指標。
    2. 接著讓「物料清單GPT」根據技術指標，從崧騰內部ERP導出的零件清單中，草擬一份初步的BOM表。
    3. 再讓「專案時程規劃GPT」根據BOM表與產能資料，生成一份初步的專案甘特圖。
    4. 最後，讓「業務提案撰寫GPT」綜合以上所有產出，撰寫一份包含技術規格、BOM表與時程的完整提案初稿。

🏁 總結：成為AI驅動的JDM夥伴

崧騰的核心價值在於「以製造服務業的理念，為客戶提供模組化零件的最佳解決方案」。

如今，這個使命同樣適用於我們內部的工作流程。每一位同仁，都可以成為自己工作流程的「產品經理」，解構痛點，並利用AI這個強大的零件庫，為自己打造最稱手的「智慧模組」與「超級助理」。

讓我們一起，將AI整合進我們的DNA，加速轉型，共創未來！