3 年打底知識管理，碩隆打造 AI-ready 體質

成立逾 35 年的碩隆精密工業，專注於金屬沖壓扣件與模具開發，深耕汽機車零件製造領域，為本田、豐田、福斯、福特、三陽、山葉、光陽等國內外車用品牌，提供高品質的扣環、華司與夾片等關鍵零組件。公司累積超過 7,000 項產品，應用領域橫跨汽車引擎、變速箱、座椅系統，以及自動化設備、家電、醫療器材、建築五金與電動載具等多元產業。產品行銷歐美與東南亞，是臺灣製造業中的隱形冠軍。

隨著產線拓展與技術深化，碩隆逐漸意識到一項根本挑戰：製造業的 know-how 多半仰賴經驗傳承與人員默契，難以複製與延續。尤其新進人員任期平均僅 3 至 12 個月，訓練資源投入頻繁卻成效有限；而資深員工多年累積的實務智慧，也容易在組織變動中悄然流失。如何將深藏於老師傅腦中的智慧，轉化為能被團隊持續運用的組織資產，成了碩隆啟動數位轉型的起點。

知識沉澱、累積、結構、應用：打造組織記憶讓知識動起來

為解決知識斷層，總經理陳湘霖 3 年前導入叡揚資訊的 Vital Knowledge 協同知識管理系統，建立橫跨部門、可擴充且可持續的知識傳遞機制。初期以「先求有、再求好」為原則，從清潔 SOP 到生產流程，要求員工將經驗文件化上傳，將口耳相傳的做法轉化為可追溯的數位資產。

當知識文件累積突破 2,000 份後，碩隆開始思考下一步：知識不該只是儲存，更應轉化為能被搜尋、理解與應用的智慧資源。趁著生成式 AI 崛起，碩隆推進內容結構化，整理技術手冊、業務筆記與產品資料，準備串接 Vital Knowledge 的 GenAI 模組，打造一個「能對話、會教學」的智慧助手。

「我們期待同仁遇到問題時能直接問系統，而不是翻厚重文件找答案。」總經理陳湘霖指出，大型語言模型（LLM）的價值在於個人化回應，用易懂語言解釋專業內容，聚焦必要資訊，並降低誤解與機敏資訊外洩風險。

AI 是成果，不是起點

在陳湘霖眼中，AI 並非智慧化的起點，而是長期累積後的延伸應用。如果資料缺乏邏輯、架構與脈絡，AI 再強也無從發揮。

「很多企業對 AI 躍躍欲試，但別忘了，它只是引擎，真正驅動的是內容。你得先整理基礎資料，再結構化、標準化，最後才談得上 AI。」她堅定地說。

掌舵與划槳各司其職，協作才能掌握節奏

三年的轉型歷程，也讓她深刻體悟到：「畫藍圖的人，不能同時負責執行細節。」當戰略與日常不斷切換，反而消耗心力。她選擇將執行責任交給團隊，自己專注於方向設定與資源整合，反而推動更有節奏、團隊更有主動性。

她也強調，導入系統不是一人就能完成的事，除了仰賴團隊持續推進，更需要有耐心、願意陪跑的合作夥伴。「叡揚團隊就是這樣的角色，總能從我們的實務需求中找出對應解方。」

轉型沒有一步到位，開始行動才有機會

「回顧初期，一次導入 Vital Knowledge、Vital CRM、Vital NetZero 三套系統，對團隊來說是一場硬仗，因為每套系統都需要資源與時間的投入。但我告訴自己，只要其中一項成功，我們就能摸索出轉型的節奏。」

「一次就成功幾乎不可能，但你必須先開始。」她笑說，碩隆不求一步到位，而是以三年為試煉期，邊做邊修、反覆驗證，摔的每一跤，都是轉型的成本與養分。作為經濟部中小及新創企業署「N 世代學苑」校友會會長，陳湘霖也提醒企業二代：「導入系統不是終點，更不是萬靈丹。如果沒有先釐清需求、盤點流程、凝聚共識，系統只會變成組織運作的新摩擦點。」

從個人單打獨鬥到團隊協作接力，「轉型真正的價值，不在於導入什麼系統，而在於能否讓知識內化為企業的持續動能，為成長鋪路。」陳湘霖如此總結碩隆的轉型思維。

3 年來，碩隆一步步將隱性的職人經驗沉澱下來，讓知識不再只藏於筆記與口耳相傳中。如今，他們正準備借助 AI，打造能陪伴新人、支援決策的數位助理。左為碩隆精密二代兼總經理陳湘霖。