製造業 AI 培訓：深入解析廠二代的轉型需求

簡答： 製造業的 AI 培訓應從企業主的擔憂出發而非工具，因為工廠繼任者已聽過許多關於 AI 的行銷或海外發展內容，他們需要看到的是 AI 如何應用於自己的工廠。因此，我為 2026 年 9 月 10 日在廣州為工廠二代接班人設計的課程，是優先處理他們的擔憂，再由我帶領一個真實案例來呈現框架。

我是黃力桐（Sam Wong），香港企業 AI 培訓導師，Loopem 聯合創辦人兼 AI 轉型專家。我在 13 個國家培訓了 11,000+ 名學員，服務 70+ 間機構。我是香港中文大學公共歷史碩士，專研檔案及知識管理系統。 本文將分享我為 Loopem 設計的一個課程，以及我在為非同類受眾設計方案時的學習心得。

如果你正在規劃工廠或家族企業的 AI 培訓，可以參考 香港企業 AI 培訓。

誰是廠二代，他們在擔憂甚麼？

「廠二代」是指接手家族工廠的子女。我準備的受眾來自食品製造，以及家居與家具業。

在活動前討論課程時，我對他們的描述是：「他們其實不像外人想的那麼好，比如說最近的外貿環境不是太好，他們內部也要面對很多問題。」 其中許多人是新上任的繼任者，而父輩仍在營運工廠中。

這對培訓設計至關重要。在這樣的場合，受眾不需要被說服 AI 的存在，他們需要知道如何在沒有衝突的情況下開始實踐。

為甚麼 AI 論壇無法打動工廠主？

因為大多數的內容聽起來都如出一轍。在課程前，我觀察到市場現狀：「大部分 AI 培訓導師和講者的工作坊，都集中在 AI 工具、AI 工作流程、如何用 AI 提升工作效率、如何用 AI 做市場推廣。」

工廠主已經聽過這些內容。我對自己說：如果我教他們如何用 AI 開拓客戶，「他們可能已經聽很多了，我可以 showcase 給他們怎麼樣去用，但是落地，落地才是最重要的事情。」 我也確定他們對於如何利用 AI 出海已經有了基本的理解。

還存在第二個陷阱。關於製造業的 AI 資訊，特別是在網上或中國內地看到的內容，大多聚焦於機器與宏大的項目。「他們很大程度上也把重點放在製造業的工作流程，還有他們的機器，那些很高大上的事情。」 這些宏大的藍圖往往與家族工廠的起點不符。

工廠 AI 培訓應從何處開始？

重點在於他們的焦慮，而非我的框架。這是我最難做出的抉擇，因為我確實擁有自己的框架且非常喜歡它。

我的第一直覺是從培訓與企業記憶切入。但隨即我意識到：「如果我一開始就講培訓、企業資訊、企業記憶傳承，這些可能不能打動他們最核心的焦慮。」 因此，我寫下了貫徹整個設計的準則：「這個框架是我想講的，但是 communication 的 skills 就是先講他們想要聽的。」

我也不希望任何人離開時，認為我是來向他們推銷 AI 的。

利用 AI 記錄老師傅的技術訣竅是否足夠？

並非如此，我必須承認這一點。我曾有一個想法：當資深老師傅在培訓新人時，將過程錄下來並利用 AI 分析，進而了解「哪一個員工跟哪一個步驟比較容易出錯」。但正如我當時所說，「這個純粹也是記錄。」

同樣的問題也出現在我扮演新任繼承人的角色時：即便 AI 記錄了企業的資訊與記憶，「它還是不能成為那個有影響力的事情。」 只有當記錄能改變決策或日常流程時，它才變得有用。從「記錄」到「影響力」之間的差距，正是工廠課程必須填補的部分。

Archive、Algorithm、Action 的路線圖是甚麼？

這是我基於檔案管理背景，所建立的 AI 導入三步驟路線。現在每個人都在談論工具，以及 forward deploy engineering，但「那些工具背後怎麼樣去落地，他們沒有一個真的能夠實現的路線圖。」

• Archive：理順企業的記憶，做好知識管理。
• Algorithm：透過建立系統、建立規則、建立一個可控的環境，去控制不穩定性，還有控制不同的未知。
• Action：把不同的營運事情成為一個閉環，從營運的過程中吸收資訊。

對於工廠繼任者來說，我決定這條路線圖不應僅作為幻燈片上的模型出現，而應該融入在故事之中。

製造業的 AI 課程應使用甚麼案例？

一個從頭到尾講述的案例。我計劃圍繞我曾擔任顧問的一家香港食品加工製造商，其 AI 轉型路徑與此一致。目標是：「用一個貫穿整個分享會的流程，用他們能夠聽得明白的案例分享，從頭到尾去展示我這個框架。」

坦白說，這是最令我感到困難的部分。「我常常不知道怎麼樣去做案例分享，因為我不知道怎麼樣的案例他們會有興趣聽，還有就是我需要講些甚麼去展示那個案例的重要性給他們。」 對於在場的家具與家品企業主，我仍須思考如何將同樣的故事轉化為適合他們的內容。

我是如何準備：與語音 AI 的思考對話

我在準備這兩個課程時，都是透過與語音 AI 對話並進行錄音的方式。我採取了四項做法，以確保 AI 不只是盲目地認同我：

1. 設定角色。「我是廠二代，你是我的 chief of staff。」
2. 禁止點頭同意。「我需要你直接一點跟我說，不需要附和我。」
3. 質疑 AI 的建議。「我聽到了你說我可以這樣子去做，但是我怎麼肯定這樣做有效呢？」
4. 思考受眾動機。「他們坐下這個分享會，他們想要聽的是甚麼呢？」

雖然 AI 的回答很有幫助，但上述設計的大部分源於我自己的提問與擔憂。正是因為要求 AI 不要客氣，才讓這些問題浮出水面。

常見問題

製造業 AI 培訓應從何處開始？

AI 培訓的起點應該是企業主的真實憂慮，而非 AI 工具本身。在於 2026 年 9 月 10 日為廣州工廠繼任者設計的課程中，我從他們的處境切入：艱難的外貿環境、內部管理問題，以及父輩仍在工廠經營的現況。只有在聽眾感到被理解後，才提供框架或工具演示，且這些內容必須是為了回應上述憂慮而存在。

為甚麼工廠老闆對 AI 講座失去興趣？

大多數關於 AI 的演講都在重複相同的工具層面，例如提高效率、行銷、開發新客戶或進軍海外。工廠老闆已經聽過太多次了。他們尚未看到的是 AI 如何落地在自己的工廠中。僅展示工具的課程聽起來像是在推銷產品，而一個關於如何落實改變的課程才能讓他們繼續聽下去。

僅靠用 AI 記錄專家經驗足夠改變工廠嗎？

並非如此。錄製老師傅指導新人的過程，並利用 AI 分析哪些工人或步驟容易出錯，確實可以做到。然而，單憑記錄本身還不足夠。只有當它改變了決策或日常流程（例如新員工的培訓或檢查方式）時，才能創造價值。

甚麼是 Archive, Algorithm, Action 路線圖？

這是 Sam Wong 基於其檔案管理背景，為 AI 導入規劃的三個步驟。Archive（存檔）是將公司的記憶與知識條理化；Algorithm（演算法）是在不穩定的因素周圍建立規則和可控環境；Action（行動）則是將日常營運轉化為一個能從工作中持續學習的閉環。在工廠課程中，這套路線圖在一個真實案例中應用效果最好，而非僅僅停留在簡報投影片上。

Sam Wong 如何準備工廠繼任者課程？

他在 2026 年 9 月 2 日及 6 日的兩個錄音環節中，與語音 AI 對話來推敲設計。他賦予 AI 角色（「你是我首席幕僚」），要求 AI 直接給出意見而非僅是點頭同意，並對其建議進行質詢，同時不斷思考受眾的需求。最終的課程架構源於他自己的提問與擔憂。

深入交流

如果你經營著工廠或家族企業，並正在考慮為團隊進行 AI 培訓，我很樂意了解你目前的進度。你可以透過 WhatsApp 與我聯繫，或進一步閱讀關於 香港企業 AI 培訓 的內容。

資料來源

• 我與 AI 語音進行兩次設計討論並錄音的過程，日期分別為 2026 年 9 月 2 日及 6 日。
• Loopem 分享會，針對廠二代，於 2026 年 9 月 10 日在廣州舉行。