日本農機與工業設備製造商洋馬（Yanmar）日前分享其數位轉型實踐，強調企業推動轉型時不應將人工智慧（AI）視為唯一主軸，而是要回歸經營模式革新。洋馬透過獨特的「循環模型」，將生成式 AI 定位為加速企業運作與決策的推動引擎，藉此大幅增強內部轉型動能。
結合 PDCA 流程：洋馬如何打造循環模型
洋馬所提出的循環模型，本質上是一套高效率運行的「計畫、執行、檢查、行動」（PDCA）管理體系。在運作過程中，團隊運用生成式 AI 來建立假說與設定營運議題，並協助蒐集資料以建構穩固的資訊基礎。
完成資料整理與分析後，管理層便能依據客觀成果作出決策並推動自動化流程。這套架構讓洋馬得以快速推進產品升級與營運流程優化，讓生成式 AI 成為增進企業價值產出速度的戰略工具。
用公式看企業價值：改善頻率比幅度更關鍵
在評估數位轉型（DX）的效益時，洋馬提出了一套衡量公式，將企業價值的成長表示為改善率與改善頻率的乘方關係。在此邏輯下，即使每一次微小的內部改善幅度有限，但只要借助生成式 AI 大幅提高執行改善的次數與頻率，整體企業價值就能產生指數級的突破。
這項決策模式帶動了企業內部的學習風氣，洋馬內部的 AI 使用者社群在短短三年內成長了十倍，顯示員工對數位流程的參與度顯著提升。
這代表什麼
這項案例對台灣許多正在思考數位轉型的中小企業與製造業極具啟示。過往許多企業在導入 AI 時，往往陷入尋找「最強大演算法」或「最新模型」的技術迷思，卻忽略了技術必須搭配明確的營運情境與管理架構。
洋馬的經驗證明，生成式 AI 的核心價值並不在於替代人力或節省單一工時，而是縮短企業試錯與調整策略的時間週期。對於面臨人力短缺與接班轉型的台灣傳統產業而言，建立高頻率運作的改善機制，比起投資昂貴但難以落地的高深技術更加切合實際。
背景補充
洋馬（Yanmar）為日本知名的大型機械製造商，主要生產農業機械、船用引擎及建設設備。隨著全球製造業面臨數位升級壓力，數位轉型（DX）成為各國工業企業的共同議題。
然而，許多企業在推動 DX 時，常把重點放在採購軟硬體設備或導入 AI 工具，導致技術與業務流程脫節。PDCA 管理循環則是一項源自工業品質管理的經典理論，透過不斷循環計畫與檢討來維持企業的持續改善能力。
常見問題
洋馬提出的「循環模型」是什麼？
循環模型是一套結合生成式 AI 與 PDCA 管理機制的系統，透過 AI 設定假說與分析資料，加速企業的決策與產品改善流程。
企業在導入生成式 AI 時最大的迷思是什麼？
許多企業誤以為數位轉型在於引進最新 AI 技術，但關鍵其實在於如何透過 AI 提高企業決策與流程改善的頻率。
生成式 AI 對企業價值的成長有何幫助？
根據公式，即使每次改善幅度不大，只要利用生成式 AI 顯著提高改善的執行頻率，整體企業價值就能產生指數級成長。