原文標題： 別說鴻海只是硬體代工之王！劉揚偉：生成式AI每年省下100億費用，還幫忙抓出不肖同業派人「假應徵、真騙錢」 日期/來源： 2025.04.17 https://myppt.cc/fhbHqA 內文： 劉揚偉：用人旺季時「會有外面廠商把不合適的工人塞進來」 劉揚偉周四以「生成式AI鴻海實踐報告」為題，在全國工業總會第13屆第2 次會員代表大會做專題演講，他在40多分鐘演講中，暢談鴻海集團本身運用生成式AI的經驗，其中在產線人力的招聘防詐上的例子，頗為引人矚目。 「我們利用生成式AI來解決的問題，第三個就是在大量的招募，因為我們的工人很多，經常在60萬到80萬上下，常常旺季一天要搞個上萬人，那要hire到上萬人的時候，我們怎麼快速找到合適的人，或者篩掉那些不合適的人？」 「什麼叫不合適的人？有一種是你家孩子有疾病，我（不肖廠商假稱）可以把他安排到富士康去，結果這個小孩進來以後可能發病，發病以後富士康分的錢（給該員工的錢），我們一人分一半。」 「就有廠商來做這樣的事情，那我們如何去避免？以前我們要靠人事部門的人，去分辨可能有的這些狀況，效果不是那麼好。」 「用生成式AI在這方面，我們可以做得更好，進而讓我們節省到很多不必要的費用。」 從採購、設計產線到工具作業時間，生成式AI都能幫上忙 劉揚偉也舉幾個數字說明，集團運用生成式AI的效益。 第一，鴻海集團每年的總費用（包括事務性採購、非生產性採購等）高達2250億台幣左右，而光是運用了生成式AI，預期每年可以省下100億台幣。 第二，過去有實務經驗看到，CNC工具機的切削時間，從一開始的3600秒，最後一路改進至1200秒，而這以前都要靠人工來慢慢改進，如今可以用生成式AI儲存過去的數據，縮短工具機達到預期效果的切削時間。 「以前我們建立一個產線時，都是請IE（工業工程）工程師及製造工程師來設計產線，設計完了後真正的改善才開始，我們透過ECRS、IEC等IE的手段，一直不斷改善。」 「舉個例來說，過去大概IE工程設計出來後，假設設計產線的工人需要100人，可能三個月後只要70人，經過半年變成50個人，那就是半年內他一直不斷去改善，結果從原來設計的100變成50人。」 「這是花半年，半年要花很多錢的。如果我們能夠透過Gen AI（生成式AI）,一上來不是100人，而是一上來就是70人或60人，經過這三個月變成50人， 甚至40人，這樣我們就可以節省很多錢。」 「這是我們看到，在AI賦能的效果。」 鴻海研究院攜手台美大學，研發第四代半導體有突破 另外鴻海研究院宣布，旗下半導體研究所連同陽明交通大學及德州大學奧斯汀分校進行跨國合作，投入第四代半導體的前瞻研究，已在衛星通訊及高功率元件領域取得顯著突破。 近期研究成果已發表在國際頂級期刊《Applied Surface Science Advances》以及《ACS Applied Electronic Materials》，深獲學術界與產業界肯定。 第四代半導體指的是超寬能隙（Ultra-Wide Bandgap, UWBG）半導體材料，如鑽石、AlN、β-GaC相較於前三代半導體，它們具有更寬的能隙（bandgap），通常大於 3.4 eV，使其在高功率、高頻、高溫環境下表現更優異。第四代半導體可應用於電動車與快充技術、高壓電力設備、太空與航太科技。 鴻海研究院半導體所所長暨陽明交大講座教授郭浩中所長，與半導體所蕭逸楷博士及半導體所研究團隊，攜手國立陽明交通大學洪瑞華講座教授研究團隊及德州大學奧斯汀分校微電子中心主任Xiuling Li教授研究團隊開展前瞻研究合作，首次成功製作出具備β-Ga(AlGa)硎c的橫向場效電晶體。研究團隊透過優化β-Ga澈p度和摻雜濃度，實現了高開態電流（I）、低開態電阻（R）以及高達10H上的開關比，展現出優異的二維電子氣（2DEG）特性。 研究團隊從材料特性與製程研發角度出發，探討氧氣流量對MOCVD成長的β-Ga局頧U晶層及其增強型MOSFET性能的影響，研究發現增加氧氣流量可適時降低氧空位比例，改善結晶品質並減少鋁擴散，提升熱穩定性與元件特性。 鴻海研究院半導體研究所所長郭浩中指出，「此項技術的突破展現了鴻海在半導體領域的深厚研發實力。我們很高興與陽明交通大學合作，將學術研究轉化為產業應用潛力，特別是在高壓、高頻元件的需求日益增長的背景下，這項成果將為通訊及高功率等領域帶來深遠影響」。 蕭逸楷組長則補充，「模擬與實驗數據的高度一致性，證明了我們在材料與元件設計上的精準掌握，這對於後續技術轉移至量產至關重要。」 ----- Sent from JPTT on my Google Pixel 7 Pro. --

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