杰倫智能共同創辦人暨總經理黃建豪到現在還記得他拜訪重要客戶時的景象，他開著車到鶯歌，「就像一個鐵工廠……，車子還要停在山坡上，走下來，後面還有一堆墳墓。」進到裡面更是熱氣熏天，甚至不時冒出打磨砂輪的火花。
像這樣走進製造業現場，更不時要穿西裝蹲著陪工人抽菸、喝飲料，大汗淋漓的聊天，是他和團隊的日常。
老師傅經驗數位化
員工兩小時上手、一週落地
一間以「智能」為名的企業，卻要時常出入工廠，因為杰倫智能是台灣極少數專注於製造業的AI新創，他們打造出的自動化機器學習平台，讓沒有相關知識背景的人，只要知道想解決什麼問題、並備有數據，都能用這套工具建立能預測結果的模型，號稱企業的「虛擬資料科學家」。
該公司投資人、蜂行資本創辦人暨管理合夥人李彥樞觀察，以亞洲同類型的AI新創來說，幾乎沒人像他們一樣，已經實際在製造業場域中落地。
他們的營收規模雖然仍小，約數千萬元，然去年營收較前年成長三○○％，並已獲利。同時，客戶陣容華麗，從半導體封測龍頭日月光、面板大廠友達等具代表性企業都是它的客戶。五月，更宣布與工業電腦廠新漢智能合作，將軟體嵌入後者的產品，銷售到全球。
「杰倫智能跟我們正好互補，」新漢集團工業4.0策略與行銷處處長羅仕昀解釋，新漢提供客戶智慧製造解決方案與工業電腦，另一方的軟體則成為助力，讓客戶能運用提升稼動率、良率的模型。
為什麼一間三十人的小公司，能讓科技巨頭都埋單？
他們解決的，是當智慧製造浪潮來臨，但企業往往不知從何下手，或就算想做，也缺乏簡易工具的痛點。
他舉例，許多印刷電路板產業的製程管控，過去倚賴老師傅調整參數。然而，老師傅可能退休或被挖角，如何將這些經驗數位化，成為重要課題。
企業或許能聘用資料科學家解決問題，但，這類人不僅在台灣稀缺，且與傳統製造業文化扞格，更可能與老師傅們因為使用的專業語言不同，溝通困難。
而他們的工具，能賦權企業內員工，讓原本熟悉產業知識，也理解老師傅脾性的人，透過像Excel般易懂的軟體，就能自行投數據、建模型。「透過兩小時的教育訓練，一週落地。」黃建豪表示。
解決「人」的問題成關鍵
幫助客戶排除導入障礙
甚至，這套工具不只能用在製造領域，辦公室內或大或小的問題也都能分析。
例如，有竹科客戶跟他說，他們用軟體跑資料，發現員工離職率跟「中午吃飯時間長短」有關，因為獵人頭往往都是利用中午面談，當某一位員工用餐異常的久，就可能是警訊，需要提前採取行動留人。
黃建豪坦言，這些AI算法並不特別，很多新創也都能提供類似軟體，能否成功的關鍵，在於能不能替客戶解決「人」的問題。
例如，曾有一間傳產，過去聘用顧問協助各部門導入AI與大數據，但一年過去卻都沒有具體成果。他們介入後才發現，癥結點不是技術，而是「員工認為AI與我無關、不想導入新科技，或沒有時間做。」他描述。
為此，他們建議該公司，要調整第一線員工的KPI，例如，將導入AI後改善的工作成果與獎酬連動，增加誘因；同時，更幫該公司舉辦內部黑客松，祭出二十萬高額獎金，讓全公司動起來，三個月內就誕生了七個藉AI改善營運的專案。
雖然他們只賣軟體，不做專案顧問，但在這之後，他們依然將這些解決「人」的問題的對策，歸納成一套方法論，讓企業使用他們的軟體後，能依循步驟，將人事的障礙降到最低。
一位不願具名的產業分析師觀察，杰倫智能雖已站穩腳步，但有很多類似的AI新創也正進軍製造業；而如果該公司想跨足金融、零售等產業，則其他領域早有先進者，如何擠入將是挑戰。對此，黃建豪也已設下目標，今年開始會拓展市場到日本、中國與東南亞，並期待明年能進軍歐美。
科技再有智慧，服務的，永遠都是有情感的人。無論賣的是什麼產品，唯有像杰倫智能這樣，先搞定人，才可能成事。
