完整履歷｜Professional Resume

工廠 AI 轉型：數據底座才是第一道門檻——用 AI 解老設備協議的難題

專業文章｜2026-10-15 發表

獨立撰寫與發表（個人觀點文章）

針對製造業 AI 專案普遍「半途卡住」的現象提出診斷：真正的瓶頸不是演算法，而是高品質底層數據的獲取。文章主張「先建數據底座、再上層 AI 應用」的正確順序，並提出以「AI＋自研邊緣運算板」做數據逆向工程的策略——現場抓包、AI 批次分析封包特徵、自動生成協議層，讓老舊私有協議與現代標準協議都能接入，不需原廠文件、不需大規模換機。

閱讀全文 · English version

廠長｜Plant Manager

常熟精元電腦有限公司
2024-09 — 2026-08 · 常熟／蘇州，中國

統籌工廠生產、品質、工程技術、客戶服務、EHS、HR 與 ESG，推動營運效率與獲利能力提升。

• 運用 AI 分析製程參數並優化工藝，創造單年 RMB 2M+（人民幣 200 萬元以上）成本效益。
• 建置企業私有 AI Agent，應用於法規、設備維修、品質與管理決策；品質人力節省 30% 為預估效益。
• 以 OEE、停機率、換線效率及日／週生產復盤，推動 Lean Manufacturing 與持續改善。
• 主導 ISO 9001、IATF 16949、ISO 14001／45001、QC 080000、TISAX、RBA 與 EcoVadis 等體系建置、維運及稽核應對。
• 擔任最高安全生產負責人（SHE Manager），落實 EHS 風險管控、應急演練與人才梯隊培養。
• 統籌工程與智慧財產權策略，導入 Engineering AI Agent，持續盤點專利缺口、競爭技術及設計規避風險。
• 參與工程 AI 拉拔力預測研究，以鍵帽材質、開口尺寸及拉拔力資料探索設計參數最佳化，推進資料建模與線下驗證。

管理總監｜Management Director

盛旺汽車零部件（昆山）有限公司
2022-01 — 2024-09 · 昆山，中國

整合 HR、EHS、行政成本、法規合規、政府關係、品質體系與自動化規劃。

• 以 PDCA 建立人力評估、品質提升與成本控管的閉環管理機制，推動核心人才留任與長期激勵。
• 規劃 PLC／Kepware／OPC 工業通訊標準，串接底層設備數據與管理系統。
• 運用 APQP、SPC、FMEA、MSA、PPAP 與 8D，支持汽車與電子產業品質管理。
• 創立並帶領創意中心，推動專利申請與技術壁壘建構。

共同創辦人／執行副總｜Co-Founder / Executive Vice President

蘇州博澄康科技股份有限公司
2013-01 — 2021-12 · 蘇州，中國

共同創建企業，從產品定位、技術研發、團隊、供應鏈、製造到業務開發，建立 0→1 完整營運體系。

• 主導鋰電自行車無線控制系統、雲端物聯網與軟硬體整合研發；相關產品獲德國 iF 設計獎及多國專利。
• 建構鋰電單車通訊協定，達成 65% 以上硬體適配率，支援 OTA 線上更新。
• 參與 SMT 製造、品質與自動化體系建置，透過跨部門改善將備料庫存降低 10% 以上。
• 建立 FABE 銷售 SOP 與業務團隊，結合展會、客戶開發及異業合作拓展市場。
• 規劃 E-bike App 與管理後台架構，研究車況偵測、商城、售後維修、社群與 IoT 服務整合。

品保經理｜Quality Assurance Manager

威達電工業電腦
2010-08 — 2012-12 · 上海，中國

管理工業電腦產品驗證、品質體系、客戶品質服務及 BIOS 研發團隊。

• 統籌電氣、軟體、環境、震動與 EMC 等測試，以及實驗室資源、NPI、DCC 與內外部稽核。
• 主導 APP 電子互動式產品目錄，整合產品、庫存與供應商資訊，降低紙本印製成本並支持業務行動化。

產品驗證副主管｜Product Validation Management

英業達
2004-07 — 2010-08 · 上海，中國

負責 HP 筆記型電腦品質驗證與客戶溝通。

• 管理 SW／HW／ME 測試計畫、品質稽核、問題追蹤與複測，確保品質要求與專案時程一致。

軟韌體測試工程師｜電腦開發群軟體開發課

大同公司
2003-04 — 2004-06 · 台北，台灣

從事系統分析、Build OEM OS 自動化系統與 WHQL 測試。

• 依客戶需求進行系統測試與修改，累積網路應用程式與資料庫實務經驗。

專業文章｜工廠 AI 轉型的數據底座論

專業文章｜2026-10-15 發表

獨立撰寫與發表（個人觀點文章）

針對製造業 AI 專案普遍「半途卡住」的現象提出診斷：真正的瓶頸不是演算法，而是高品質底層數據的獲取。文章主張「先建數據底座、再上層 AI 應用」的正確順序，並提出以「AI＋自研邊緣運算板」做數據逆向工程的策略——現場抓包、AI 批次分析封包特徵、自動生成協議層，讓老舊私有協議與現代標準協議都能接入，不需原廠文件、不需大規模換機。

• 核心論點：數據與協議門檻早在工業 4.0 數位化階段即已存在，並非 AI 帶來的問題；AI 表現完全取決於輸入品質。
• 產業批評：多數軟體商只賣上層 AI 工具——「如同賣你魔杖，再向你收代客施法費」，底層數據採集與協議解析不做，再前沿的 Agent 也跑不起來。
• 解方策略：AI ＋ 自研邊緣運算板的數據逆向工程，把協議逆向從工程師數月的人工作業壓縮為自動化流程。
• 結論主張：跳過數據底座看似抄近路，實際風險是專案淪為無法在真實產線穩定運行的 Demo。

閱讀研究內容與資料依據

AI 表面缺陷分類與可解釋性實作

AI 視覺檢測實作｜2026

資料管線、模型訓練、可解釋性分析與演示介面，獨立完成

以工業表面缺陷為題，建立一套可複現的視覺分類實作：從公開工業資料集建構資料管線，在同一協定下比較 CNN 與 Transformer 兩類架構的遷移學習表現，並以 Grad-CAM 驗證模型判據與人工標註的一致性，最後包裝為可現場演示的推理介面。核心目的在驗證「判得準，也要判得能解釋」在產線 AI 的可行性。

• 資料集：NEU-DET 鋼材表面缺陷基準（工業現場採集，1,770 張 × 6 類：裂紋、夾雜、斑塊、麻點、氧化皮、刮痕），固定隨機種子分層切分訓練／驗證／測試（1,236／264／270），確認無資料洩漏。
• 模型：ResNet18（CNN）與 ViT-B/16（Transformer）皆採 ImageNet 預訓練遷移學習，於 270 張盲測集均達 100% 準確率、macro-F1 1.00。
• 可解釋性：以 Grad-CAM 產出模型關注熱區並與人工標註框疊合比對，12／12 相符；另觀察到 CNN 熱區集中於缺陷主體、ViT 注意力較分散的架構差異。
• 工程環境：NVIDIA RTX 5060（Blackwell）＋ PyTorch CUDA 12.8 ＋ bf16 混合精度，全流程腳本化、可複現。
• 交付：資料管線、訓練／評估腳本、混淆矩陣與分類報告、Grad-CAM 對照圖、Gradio 推理演示介面。

閱讀研究內容與資料依據

Wafer-to-Market 半導體後段實戰

半導體供應鏈與商品化專案｜2021

資金與供應鏈整合、測試封裝協調及銷售推進

2021 年疫情與晶片缺貨期間，透過產業管道取得 16 片 SXX wafer，整合資金與供應鏈資源，完成從晶圓取得、測試與封裝驗證到最終銷售的完整流程。

• 執行封裝前驗證與產品測試狀態判讀（二測／三測），自行尋找 Probe／CP Test 廠商，安排探針測試並評估良率。
• 實際接觸／走訪中國大陸多家封裝測試廠，完成封裝廠選擇、封裝參數確認，推進封裝完成與成品驗證。
• 串接 Wafer → Probe/CP → Yield Assessment → Package Engineering → OSAT → Final Verification → Sales，累積半導體後段供應鏈整合與商品化實戰經驗。

閱讀研究內容與資料依據

LINE 掃碼點餐 SaaS（PickMy Order）

獨立建置｜2026

產品定義、系統架構與開發主導

面向線下門市的 LINE 掃碼點餐與輕會員 SaaS，以掃碼點餐、會員積分與次卡為核心，從產品定義、前後端開發到自動化測試獨立推進（此處僅描述通用能力，不涉及專案細節與機密）。

• 輕會員體系：掃碼點餐＋積分＋次卡的會員閉環，建立 197 項自動化回歸測試，每次迭代全量驗證後才發布。
• 生產排程最佳化：以顧客等待時間、一趟取齊率與產能利用率為目標函數，開發可重跑的評估工具（固定隨機種子）量化比較候選演算法，確保結論可複現、可回歸。
• 製造業方法論移植：將量產現場的日／週復盤機制與品質工程思路套用到 SaaS 產品迭代與需求管理。

閱讀研究內容與資料依據

0→1 數位平台建設與上線實戰

獨立建置｜2026

系統規劃、開發、測試到正式上線全程一人主導

以業餘時間完整走通一個多角色服務平台從架構設計、前後端開發、自動化測試到雲端生產環境上線的全流程（此處僅描述通用能力，不涉及專案細節與機密）。

• 五端系統架構：顧客端／管理端／廠商端／合作夥伴門戶／官網一次規劃，多角色權限體系與安全邊界設計。
• 生產級部署維運：Linux 伺服器初始化、Nginx 反向代理、systemd 常駐服務（開機自啟、故障自動拉起），迭代更新收斂為一鍵部署腳本，15 分鐘內可完成從代碼到公網可訪問。
• 合規上線全鏈路：網域註冊、DNS 解析、ICP 備案、HTTPS 憑證、微信小程式註冊認證與支付生態對接的完整經驗。
• 品質工程：建立 80+ 項自動化回歸測試與多組專項測試，每次迭代全量驗證後才發布；以自動化截圖工具鏈產出 60+ 頁系統功能說明書。
• 複雜業務建模：多狀態機流轉、資金流與對帳邏輯、異常補償與風控閾值設計，具備把合規紅線內建到系統規則的意識。

閱讀研究內容與資料依據

AI 製程與工程參數最佳化

工作專案研究｜常熟精元

參與工程拉拔力預測，結合工廠管理推動製造 AI 應用。

將製造與設計問題轉為可分析的參數、預測目標及驗證流程，研究壓 key、噴漆治具、Pogopin 推力、鍵帽拉拔力與雷雕參數最佳化。

• 拉拔力預測：簡報明列洪承洋為參與成員，研究以材質、開口尺寸及拉拔力資料輔助設計，減少經驗試錯。
• 跨部門案例：壓 key 專案線下實驗指標由 200 提升至 1,113 pcs／次。此為團隊報告的特定作業驗證結果，不等同整線產能提升。
• 導入觀點：串接現場痛點、資料整理、模型分析、參數推薦與線下驗證，並區分已驗證結果及成本估算。

閱讀研究內容與資料依據

Jingtek E-bike App 與 IoT 服務系統

產品規劃與創業研究｜E-bike／IoT

結合共同創辦人／執行副總期間的產品研發與 App／後台架構規劃經驗。

研究電動自行車硬體通訊與 App、管理後台的整合，將產品功能延伸至線上交易、售後服務與使用者社群。

• 系統範圍涵蓋車況異常偵測、維修據點、線上商城、會員與商品管理，以及消費行為和銷售分析。
• 規劃社群互動、試乘與點數機制，研究產品、服務與市場拓展的連結。
• 延伸研究 GPS 定位、租賃電子圍欄、通訊協定相容與 OTA 更新需求。

閱讀研究內容與資料依據

智能體工作流與製造業治理研究

持續研讀｜Agentic Workflow

研讀 Morris Fan 講義，延伸思考企業私有 AI Agent 的流程整合與管理機制。

以《智能體工作流的實踐與挑戰》為研究參考，聚焦製造現場問題定義、資料與工具串接、人工覆核，以及可追溯的決策流程。

• 研讀任務拆解、知識檢索、工具執行、結果驗證與人工覆核的工作流設計。
• 研究 ERP／MES／SCM 整合、RAG、MCP、工具權限、例外處理及稽核紀錄等導入議題。
• 以設備故障排除、排程、需求預測及供應鏈預警為應用研究場景。

閱讀研究內容與資料依據

技術經驗專家化與 AI 輔助審查實作

知識資產化實作｜2026

獨立完成：經驗萃取、專家角色定義、審查流程建置與人機分工驗收

將 10+ 年嵌入式電源與電機控制經驗（換相真值表、保護判據、CAN／J1939 協議設計）萃取為可封裝、可分發的專業專家角色，讓經驗不再隨人走；並以真實韌體驗證「AI 做標準化初步審查、人員負責風險定案」的人機分工——第一輪即產出 3 項安全紅線級缺失。

• 知識資產化：將累積 10+ 年的電機控制經驗（BMS 保護閾值、換相真值表、六步／FOC 演進路徑、CAN 與 J1939 定址實務）萃取為結構化專業角色，涵蓋能力邊界、工作流程、輸出規範與安全禁區四類可執行規則，可交付團隊或外部工程師使用。
• 經驗可攜化：把原本只存在於個人經驗與程式註解中的判斷準則（如「保護閾值不得臨時調整」「實測與推斷必須分開標示」）轉為明確規則，降低經驗傳承對特定人員的依賴。
• 人機分工實證：AI 於第一輪獨立產出 3 項安全紅線級與 1 項高風險缺失，並自行建立驗證腳本完成位元序比對與場向量推導，屬可複核的客觀結論；風險定案與方案取捨仍由人員承擔，資深人力投入由「逐條檢查」轉為「定義標準與終審決策」。
• 品質紀律與風險閉環：同一結論須由兩條獨立方法重現方視為定案，並要求驗證腳本直接解析原始碼而非人工轉錄（實際擋下一次轉錄誤判）。缺失依人身與產線安全分級為安全紅線／高風險／一般建議，各自對應可指派、可驗證的修正動作，並標示須實機確認項目與試驗方法。

閱讀研究內容與資料依據

電動車控制器嵌入式開發

持續開發｜Embedded Systems

個人技術研究與開發（持續進行）

以 10+ 年嵌入式開發經驗為基礎，持續進行電動自行車控制器（三相 BLDC 電機控制）的韌體與工具鏈開發：從電機控制演算法、量產保護判據移植、通訊協議設計、上位機調校工具，到運行數據記錄與 AI 輔助診斷的整鏈實踐。

閱讀研究內容與資料依據

電動車電池管理系統（BMS）研發

持續開發｜Battery Management

個人技術研究與開發（持續進行）

以 36V（10 串）鋰電池為對象，完成電池管理系統的整體設計：從類比前端（AFE）選型、主控 MCU 與 CAN 通訊架構，到煞車動能回收的安全准入與協商機制、端子接觸電阻線上監測等差異化功能，並產出完整原理圖、逐腳連接表與 CAN 協議草案。

閱讀研究內容與資料依據

工業邊緣網關（軟硬體＋AI 系統）

持續開發｜Industrial IoT

個人技術研究與開發（持續進行）

緣起於製造業的共同痛點：現場大量老舊設備（RS-232 私有協議儀表、老式 PLC）數據取不出來，設備對接找原廠或整合商，花大錢也不保證解決。本專案方向是以「軟硬體＋AI」把私有協議對接從客製開發變成配置——自研低成本邊緣節點板負責物理接入，JSON 協議描述引擎零改碼解析任意私有幀格式，AI 依抓包樣本與自然語言自動生成協議描述與告警規則，讓老設備快速、低成本接入數據平台。

閱讀研究內容與資料依據

智能門鎖產品定義與選型（NPI）

產品定義與選型｜Smart Lock

產品定義、方案選型與成本工程，獨立完成（設計階段，持續進行）

以「家用＋公寓＋小型民宿」三場景共用同一套硬體為目標，重新定義全功能智能門鎖需求（WiFi／藍牙／房卡／密碼／指紋／電鈴／App／家居生態），完成生態路線選擇、主控與外設選型、整機成本結構與量產成本工程，以及飯店級完整系統（門鎖＋閘道＋發卡＋管理軟體）的架構規劃；並在既有藍牙鎖專案資產上，規劃自動二段上鎖與防撬警告等差異化功能。

閱讀研究內容與資料依據

2026 北科大 EMBA 第12屆寰騰匯｜總冠軍

2026-04-18 – 2026-04-19

擔任 A2「撼天神牛隊」隊長，帶領跨域團隊於15支參賽隊伍中獲得總冠軍。活動集結8個班級、逾200位 EMBA 學員，結合實戰挑戰、個案分析與策略決策，展現團隊領導與跨域整合能力。

經濟日報報導｜2026年4月23日

2013 TAIPEI CYCLE d&i awards｜Smart E-Box & APPs

2013

Smart E-Box & APPs 榮獲台北國際自行車展創新設計獎，作為 E-bike 產品研發與創業經驗中的產品／團隊榮譽。獎項資料列示設計單位為 Shanghai Yiten Electronics Co., Ltd.，製造單位為 Zhida C.E International Co., Ltd.；下附獎項資料與頒獎現場照片。