开必拓数据看準製造业二、三代崛起透过AI工具助其完成产业转型

KAPITO智慧验布机获纺织龙头青睐。开必拓数据在工业4.0的发展趋势下，各大製造厂商争相寻求智慧製造解决方案，透过导入自动化流程，取代部分人力，使得製造作业得以更具效率与生产力，让团队免除许多繁複且重複的任务，特别在瑕疵检测方面，在传统AOI（自动光学检查）仍有限制的情况下没有办法全然地免除人力，遇到相对複杂、不规则的样本更容易出现难以判断或过杀等情况，此时导入AI成为工厂的最佳解方。
对準中小企业需求，提供创造实际效益的产品
开必拓数据创办人暨执行长孙逢佑。开必拓数据
成立于2017年的开必拓数据（KAPITO）旗下软硬整合的AI解决方案 fastable.ai 可协助製造产业，例如食品、卷式工艺品（箔、布）、金属製品等，运用AI影像辨识技术，有效提升产品的品质与检测效率，面对工厂缺工等问题，也能藉由自动化工具的导入减少人力需求。开必拓数据创办人暨执行长孙逢佑认为，补充生产力对製造业而言是当务之急的重要课题，创立6年间，开必拓看準大厂不愿意服务的中小企业投入资源、协助产业升级，对于小公司来说，寻找大厂服务不及的领域加以深掘，就会是机会所在。
孙逢佑进一步表示，藉由在这些特殊领域的经验，才能迎面而来更多的机会。另一方面，同样作为新创公司，如何看待新创与新创间的合作？孙逢佑指出，新创与新创间的合作不外乎有三：技术合作、商务合作、股权合作。其中，技术合作指得就是共同开发，而商务合作则是採购，而投资就是代表着股权的投入。然而台湾经济活动要进入『投资』层级的还是比较少，小公司之前还是仅存在于产品、服务贩售，或者是技术的交流。
如何让客户相信购买你的产品后会得到实质的效益，中小企业一般较为保守，也更小心谨慎，因此，他们会非常想要确认新创是否有合作过的对象，或者能否进行产品有效性的验证。但伴随着成功案例及市场口碑出现，后期的推广也更加顺利。
中小企业的成功绝不是靠制度，而是取决于信任
自2017年开始，开必拓便发现有许多中小企业及工厂出现许多品质检验的需求，首先，製造业被其客户要求经过瑕疵检验；其次，产品的良率攸关公司的商誉，每一间对于自己的交付物具备荣誉感的企业皆需进行品质检查，因此瑕疵检验成为製造业的刚需。
基于在智慧製造领域打滚多年的经验，孙逢佑不吝表示，虽然开必拓直至目前为止都还没有与同业新创进行任何技术与产品的合作，不过他认为，智慧製造新创群有抱团的机会，当新创在发展自己的业务时，会有许多投资项目，例如：开发、广告行销、销售通路，非常多攸关时间、金钱和人员方面的投资，这些彼此有重叠的地方，可以透过合作免除重複投资，对于新创而言会是相当好的合作，一来减少资源浪费，二来也可达到产业的综效
反观客户端，孙逢佑分享其观察，表示台湾中小企业的管理者逐渐从一代转移至二代、三代，这些继承人多半接受良好教育、具备国际视野，然而在长辈的影响力下，不易推动转型，而开必拓看重这样的趋势，决定孤注一掷。
孙逢佑认为中小企业的成功绝不是靠制度，而是取决于信任。制度存在的目的在于去除没有验证过的人类直觉，然而这在备重弹性与人际互信的中小企业很难运作，互信需要长时间的经营。能够存活至今的中小企业多半在经营上有其独到的见解，新创要打入这样的市场，也需要具备得以与其沟通与取得信任的能力，我观察，由于二、三代都具备良好的教育背景，相较于一代，他们更懂得活用资金，理解如何借助技术团队的力量进行转型。作为与中小企业接触的新创，要懂得与一、二代透过不同语言沟通，找到方法。
专注卷式生产线自动化检测，开必拓数据掌握关键数据
中小企业之所以採用新创的设备，以开必拓数据为例，他们明确定义AI导入阶段应该导入哪些产品，以及清楚描绘如何透过技术改善公司，在低风险的情况下进行转型；接着，对于中小企业而言，快速透过转型产生实际报酬是重要的，孙逢佑指出，小企业不一定要追求『大报酬』，但一定要『快报酬』，且要给予足够的信心强调不容易失败。
以此为基础，目前与开必拓数据合作的企业不下十家，问及开必拓数据的强项，孙逢佑不假思索地表示，并不是拥有AI技术就可以打造一个好的AI产品，开必拓数据取胜的关键除了对产业有所了解外，还包括逻辑性强，团队当中的核心成员过去毕业于史丹佛及卡内基美隆，并曾于硅谷就业，基于强大的AI模型学理基础发展出的模型，能够在专业领域起到相当好的作用。
其次，我们在几个产业里头，尤其是卷式生产的部分，包括铝、铜箔、膜的类型瑕疵已经拥有上亿笔的数据量，可以快速协助相关产业的客户进行準确的自动化品质检验。由此可见，虽在AI自动化瑕疵检验部分有许多新创同时投入，但孙逢佑认为，基于不同新创团队在不同领域上的耕耘，每一个新创公司都可以在各自领域拥有自己的一亩三分地。

开必拓数据看準製造业二、三代崛起 透过AI工具助其完成产业转型

开必拓数据看準製造业二、三代崛起透过AI工具助其完成产业转型