當 AI 成為營運長：陽明交大 AI 轉型總裁班 Demo Day 重塑企業決策流程

玥瑨吳
15小时前
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生成式 AI 的普及，讓企業主管面前出現一個看似簡單、其實極難回答的問題：如果 AI 已經能寫報告、做簡報、分析資料，為什麼多數企業的 AI 轉型仍然停留在零星試用，甚至花了大筆預算，最後只換來一批閒置工具？

國立陽明交通大學管理學院高階主管管理碩士學程所開設的「AI 轉型總裁培訓班」，由台灣鈣鈦礦科技董事長、前友達光電執行長陳來助博士親授，正是從這個管理痛點切入。這門課不是教企業主追逐最新 AI 工具，而是回到經營本質：企業如何透過 AI 重新盤點流程、萃取知識、建立戰情室，並把 AI 從個人效率工具，推進為組織級的決策系統。

在課程成果發表的 AI Demo Day 中，學員被要求回答一個極具挑戰性的題目：如果董事會要求在 18 個月內打造一位真正能上任的 AI COO，這位 AI 營運長應該看見哪些營運訊號？能協助哪些部門做決策？又能如何讓企業在高波動、高風險、高不確定的市場中，不只是活下來，而是創造新的商業模式？

這場 Demo Day 的價值，不在於展示誰最會使用 AI，而在於讓每一組學員從自身產業出發，將 AI 放進真實的營運流程中檢驗。從材料商業化、PCB 製造、幼教服務、食品接單，到原物料採購，每一個提案都不是抽象的科技想像，而是企業現場每天都會遇到的決策難題。

AI Demo Day 的本質：讓 AI 轉型從共識走向共振

陳來助博士在課程中反覆提醒，AI 轉型不能只停留在「大家都知道 AI 很重要」的共識階段。真正困難的是，如何讓不同部門在同一個情境下協作，讓流程被重新設計，讓決策標準能被量化，最後形成可複製、可擴張的營運能力。

因此，AI Demo Day 不是一般意義上的成果展示，而是一場企業轉型演練。它要求學員把 AI 導入拆成四個層次：普及化、流程化、制度化、系統化。普及化，是讓組織成員理解 AI 能解決什麼問題；流程化，是將 AI 嵌入既有作業，而不是在舊流程上加一層自動化；制度化，是讓 AI 使用與決策標準成為組織規則；系統化，則是把單點應用推進為跨部門、可迭代的管理平台。

這樣的訓練方式，也呼應陳來助博士對 AI 轉型的核心觀察：企業最大的誤區，是先買工具、再要求 IT 部門導入，卻沒有先盤點流程、萃取專家知識與重建決策邏輯。當流程本身沒有效率，AI 只會讓錯誤跑得更快；當組織沒有戰情室，主管就很難在供應鏈、匯率、能源、客戶需求快速變動時，做出即時且一致的判斷。

PFAS-Free 塗層：AI 不只是加速研發，而是判斷哪些案子不該做

北一組以 PFAS-Free 塗層商業化為案例，提出一套 AI 驅動的新世代商業化決策引擎。材料產業過去最常見的問題，是技術本身可行，卻在進入市場時卡在測試週期長、成功率低、製程條件複雜與商業化判斷不穩定。許多案子不是不能做，而是太晚才知道不該做，最後浪費大量測試成本與工程資源。

這組學員將 AI COO 放在商業化決策的前端，透過多維度數據輸入、材料表現分析、製程條件比對與品牌需求判斷，讓系統在進入測試前先進行 Auto-Go／No-Go 評估。其價值不只是提升成功率，而是讓企業開始建立一套可追蹤的決策標準：哪些條件代表值得投入，哪些風險應該提早停損，哪些合作夥伴能進一步形成資料閉環。

這個案例揭示了 AI COO 的第一種能力：不是幫企業做更多事，而是幫企業少做錯的事。對高度依賴研發與試錯的產業而言，這往往比單純提升效率更有價值。

PCB 製造：從追著訂單跑，到用 AI 預先配置產能

北二組聚焦 PCB 製造業在高波動市場中的產能配置與擴廠決策。當 AI 伺服器、車用電子與高階製程需求快速變化，製造業面對的不是單一訂單問題，而是產能、設備、交期、資本支出與客戶組合的整體取捨。

過去企業多半依賴人工會議、業務預測與月度報表來判斷產能調度，但市場變動的速度，往往已經快過傳統管理節奏。這組學員將 AI COO 定位為製造現場的營運神經中樞，串接 ERP、MES、供應鏈、業務預測與客戶開發資料，讓企業能更高頻率地重新計算訂單優先順序、瓶頸製程、設備交期與資本支出配置。

這個案例的重點，不是 AI 取代主管做擴廠決策，而是讓主管在做決策前，看見更多情境模擬與風險比較。製造業的競爭，正在從「誰有產能」轉向「誰能更精準配置產能」。當 AI 能協助企業提早辨識瓶頸與需求變化，產能本身就不只是資產，而會成為可動態調度的策略武器。

幼教服務：AI COO 如何讓幼兒園成為家庭服務平台

竹一組選擇幼教產業，提出一個與製造業截然不同、但同樣具備轉型代表性的案例。少子化讓幼兒園不能再只靠地點、師資與口碑競爭，家長對教育品質、即時溝通、生活支援與個別化服務的期待越來越高，傳統校務管理方式已難以承接這些需求。

這組學員將 AI COO 設計為連結幼兒園、才藝班、運動教室、安親班與家長服務的營運中樞。過去分散在老師觀察、家長交代、行政紀錄與財務資料中的資訊，可以透過 AI 整合為每日營運摘要，協助管理者即時掌握招生、教學、服務與財務狀況。

更值得注意的是，竹一組沒有把 AI 停留在校內效率改善，而是進一步提出「高價值家長服務生態圈」。當幼兒園能更理解家庭需求，就有機會延伸出晚餐代購、車輛保養、智慧家電、幼兒潛能開發與親子互動等跨界服務。換言之，AI 讓幼教機構不只是教育提供者，而可能成為家庭生活場景的整合平台。

艾立蛋糕：每一張訂單，都應該先通過營運風險判斷

竹二組以艾立蛋糕的接單與履約流程為案例，切入中小企業最實際的管理痛點：不是接到越多訂單越好，而是每一張訂單能不能準時、安全、符合品質地完成交付。

在母親節、節慶或團購高峰期，食品業常面臨短時間大量訂單湧入。若門市接單、產品確認、備料安排、工廠排程與配送風險無法即時整合，企業很容易在看似營收成長的同時，累積產能錯估、配送延誤、產品損耗與客訴風險。

這組學員提出以過往五萬筆訂單資料建立風險模型，串接 LINE、Google Map、氣象與物流資訊，讓 AI 在接單前判斷產品屬性、配送距離、天候狀況、冷鏈條件與產能上限。當訂單逼近產能門檻，系統即時提醒；當特定產品不適合配送至高風險地點，也能建議替代品項。

這個案例讓人看見，AI COO 對中小企業的價值，並不一定從大型 ERP 或昂貴系統開始。只要能抓住關鍵流程，先把「能不能接這張單」變成可計算的判斷，中小企業就能逐步建立數據化接單、風險控管與展店複製能力。

原物料智慧採購戰情室：讓市場波動變成可行動的決策訊號

台中組則以「高波動跨產業原物料智慧採購戰情室」作為題目，將 AI COO 放在企業最直接的經營壓力點：採購、庫存、報價與價格風險。

面對廢鋼、鋼管等原物料價格波動，企業過去多半仰賴主管經驗、市場消息與採購直覺。但在地緣政治、匯率、供需與客戶報價快速變化下，人工判斷常常來不及整合足夠資訊，也難以系統性比較不同採購策略的風險與成本。

這組學員設計的智慧採購戰情室，由 AI 先彙整市場背景、價格趨勢與供應情境，再由 AI COO 產出分批採購、一次加碼或暫緩觀望等多套方案，並從資金壓力、機會成本、風險條件與轉換時機進行評估。這套系統不取代經營者，而是讓經營者在決策前，能看見更完整的情境推演。

這正是「戰情室」的管理意義：它不是單純看圖表，而是把外部變化轉化為內部行動。企業每天面對的價格、庫存、供應與客戶報價，都可以透過 AI 戰情室被重新組織，成為可比較、可追蹤、可修正的決策依據。

下一階段的 AI 轉型，不是導入工具，而是建立 AI 營運能力

從五組案例可以看出，陽明交大 AI 轉型總裁班 Demo Day 的成果，不是五套工具展示，而是五種企業重新設計營運邏輯的樣貌。材料商業化在意的是如何降低試錯成本；製造業在意的是如何配置產能；幼教產業在意的是如何延伸服務場景；食品業在意的是如何判斷有效訂單；採購管理在意的是如何把外部波動轉成內部決策。

這些案例背後，其實都指向同一件事：AI 轉型不應只是把舊流程自動化，而是重新定義企業如何看見問題、如何判斷優先順序、如何協作，以及如何形成新的商業模式。

對企業主與高階主管而言，AI Demo Day 的真正價值，在於讓 AI 轉型被看見、被討論、被驗證。當不同部門能用同一套語言描述痛點，當決策邏輯能被系統化，當專家經驗能被萃取並傳承，AI 才會從個人能力升級為組織能力。