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在本刊上一期文章「智慧化驅動下的印刷業：AI在印刷生產流程中的應用機會」提及，將提供大家如何用ChatGPT生成文章的經驗步驟分享，現在就用這篇文章實現筆者的承諾。文章內容將分成兩大部分，首先是文章生成的步驟拆解的分享，再來會將這次用ChatGPT生成文章的經驗提供些想法與建議。 用ChatGPT完成文章步驟拆解 我們打開ChatGPT後，輸入「撰寫印刷業應用AI的大綱」，然後我們就會得到由AI生成的大綱文字，當然另外我們也輸入「撰寫AI應用在印刷業的大綱」這樣的對話問句，我們也得到另外一組推薦的內容，相較起來，第二組大綱比較符合我們想要呈現的內容，所以就選用這一組的大綱。(見圖1、圖2、表3) 接下來我們採用第二組這個大綱的內容，分項逐步地輸入ChatGPT中，所以首先輸入的是「AI於製造業發展的背景介紹」，得到一段條列式的內容，但是因為這是一篇較長文章，所以要求ChatGPT以段落的方式描述前面的文章，最終產出的內容看起來就像我們所需要的。然後為了讓前言更加豐富，輸入「AI於製造業發展的背景介紹」、「身為製造業的一員，印刷業應如何引進AI應用？」，以及「AI在印刷業崛起的前言」，但這兩個對話產出的內容結果並不符合筆者在這篇文章裡的期待，所以就暫時先丟在一旁。(見圖4) 由於前述對話的不適用，所以從另外一個角度的層面來發展內容，所以詢問ChatGPT「用200字說明前面大綱安排的邏輯」，然後得到一小段的文字，這一段文字看起來可以當作是前言跟後面文章的銜接。因此發展到這邊，可以說算是把大綱裡面的前言部分完成。(見圖5) ●生成式AI大幅改變文字創作者的工作習慣(圖片來源╱AI繪製)  ●圖1：撰寫印刷業應用AI的大綱  ●圖2：撰寫AI應用在印刷業的大綱 ●圖4：採用這個大綱內容，分項逐步地輸入ChatGPT中 ●圖5：用200字說明前面大綱安排的邏輯 一、印前設備部分的ChatGPT生成步驟拆解 然後筆者分別詢問ChatGPT在整個印前製作流程中各個步驟運用AI的地方，分別是圖像處理與自動排版兩個應用方向，「請用段落方式說明，印前製作中AI在圖像處理和增強的應用特點，並舉出兩個軟體服務商的產品作為案例說明」、「請用段落方式說明，印前製作AI在自動版面設計的特點，並舉出兩個軟體服務商的產品作為案例說明」，緊接著就會分別得到各自的文字內容及ChatGPT推薦的軟體服務商之應用案例。(見圖6) 由於ChatGPT生成的內容初步看起來不夠充實，所以筆者試著加入更多技術面向的對話詢問以便取得更合適內容，所以詢問ChatGPT「在自動版面設計AI如何實現與設計趨勢相應的智能設計」，但是由於這個詢問並沒有強調要用文章段落的方式來撰寫，所以再度得到條列式的內容，所以只能夠再度要求「請用段落方式說明前段文字」，調整過生成的部分內容就可以把它放到文章當中。(見圖7) 二、印刷設備部分的ChatGPT生成步驟拆解 接下來筆者要透過ChatGPT撰寫的內容，就是進入印刷機設備的AI應用這一段，所以詢問「請用段落方式說明，AI與印刷機中透過提整印刷機參數如何增強印刷效果與減少印刷錯誤，並舉出五個印刷及品牌的產品作為案例說明」。在這個地方，大家應該有注意到筆者輸入問句的文字有一個錯字，正確的文字應該是調整印刷參數，但是「調」打成「提」。不過雖然打錯字，但是ChatGPT還是很聰明的理解語意，並把它改成正確的文字並提供恰當的回應內容。(見圖8) 然後，在這裡所得到建議的印刷機品牌都是數位印刷機，所以只能夠再繼續追問問題，請提供兩個平版印刷機品牌商分別是Epson跟HP，同樣的也不符合我們期待中的印刷設備。所以只好再詢問一次，問法則強調印刷設備改成兩個傳統印刷機品牌的產品，這次所給的兩個廠牌，一個是海德堡，另外一個同樣是數位印刷設備，不過因為有海德堡就覺得好像這個文章的舉例廠商應該OK，所以就可以繼續往下，透過對話的方式發展文章內容。 同樣的，筆者也希望在文章中能夠增加一些AI技術在印刷設備的應用上，以及更多與技術相關的概念，同時也思考協助大家釐清，印刷設備所裝置的AI，其實和大多印刷設備都已經可以透過前端的控制主機進行許多自動化控制服務。 所以詢問ChatGPT「請用段落的方式說明，AI與印刷機中透過調整印刷參數如何增強印刷效果以減少印刷錯誤，請說明應用AI與數位自動化控制的異同」，ChatGPT生產的內容與筆者對於這一塊技術及應用的差異認知是一致的，所以這一段文字就把它補充在印刷設備應用AI更深入技術說明的內容裡。(見圖9) ●圖6：詢問整個印前製作流程中運用AI的地方 ●圖7：試著加入更多技術面向的對話詢問以取得內容 ●圖8：透過ChatGPT撰寫進入印刷機設備的AI應用 ●圖9：增加AI技術在印刷設備應用及更多與技術相關概念  三、品質檢測部分的ChatGPT生成步驟拆解 再來詢問ChatGPT的就是品質檢測的這一塊，我們的問題是「請用段落方式說明，印刷生產中AI在即時品質檢測的應用概念，需包含檢測技術以及如何即時修正印刷的缺陷，並舉出兩個軟體服務商的產品作為案例說明」，針對這個詢問的對話產出的內容，筆者並不是非常滿意。所以接下來詢問相對深入的問題「印刷品質的監測技術，有哪幾種類型」，但得到的回覆依舊沒有讓筆者滿意，所以接下來又換了幾個方向去對問題的詢問，其中甚至包含色彩管理應用AI技術的實現。(見圖10、11) 不過這幾個問題，並沒有生出讓筆者覺得有足夠深入的技術服務應用之描述內容。而在這邊並不打算只是介紹透過視覺辨識技術應用的品質檢測服務，因為這樣的應用適合大部分製造業的品質檢測，沒有印刷品質檢測的特殊性，所以最終決定這一段就先只做概念性的表述。 四、設備預測部分的ChatGPT生成步驟拆解 再來把應用內容著眼在設備預測性的維護保養上，詢問的問題就是「請用段落方式說明，AI在印刷設備上預測性回覆的應用概念，並舉出兩個設備服務商的產品作為案例說明」。(見圖12) 那在這個應用上有一些擔憂，維護保養的決定權會不會因為原廠掌握這個AI預測保養的結果，最後印刷廠會被強制需要依照這樣的頻率花錢保養，而不像現在狀況由印刷廠自行決定保養的項目與頻率，所以筆者詢問「針對上面應用概念，印刷廠會被原廠綁架的可能性有多大」，得到ChatGPT兩個推薦的回應，讓我們協助它選擇哪一個回應比較好。第一個回應只說明被綁架的可能性因素，第二個回應除了可能因素外也提供應對策略。為了讓ChatGPT之後的服務可以更好，所以還是協助它做選擇，筆者個人是選擇回應二，也就是有對應策略的這個。(見圖13) 不過由於這個問題在文章中不是重點所在，所以決定不採用ChatGPT產生的內容，而是筆者寫一段文字說明，同時延伸推薦出一個印表機墨水是否被原廠控制的全球化爭議事件的文章。 ●圖10：詢問在品質檢測這一方面的內容 ●圖11：詢問相對深入印刷品質的監測技術等問題   ●圖12：把應用內容著眼在設備預測性的維護保養上 ●圖13：詢問印刷廠會被原廠綁架的可能性有多大 五、印刷生產排程與庫存管理部分ChatGPT生成步驟拆解 接下來詢問ChatGPT的是「請用段落的方式說明，AI在印刷生產排程的智能優化，並舉出兩個設備服務商的產品作為案例說明」，在這個地方產出兩個產品上的內容及描述，也都還蠻符合我們的認知及需求。不過運用AI技術進行自動化排程，許多製造業都有相關的產品，但是排程要能夠順利有效，其實需要很多數據資料，不單單只是工廠設備的數據資料，可能會需要連結材料庫存，訂單等等相關的數據，所以對於印刷廠來說要導入AI排程的系統，通常面對的是數位化能力是否足夠，而不是有沒有購買使用該產品。這一段的文字同樣只是在描述AI與印刷業的應用中特別提出來的一個看法，所以就沒有再透過ChatGPT的對話繼續提問。(見圖14) 接下來詢問ChatGPT印刷業AI庫存管理的應用及AI在客製化印刷服務的應用，但這兩段生成的內容雖然沒有問題，但總覺得已偏離印刷產業生產技術的核心，它更像是資訊服務業的系統開發，所以考慮好把這段內容直接從文章中去掉。(見圖15) 六、文章結尾部分的ChatGPT生成步驟拆解 最後為文章做一個結尾，這裡筆者同樣也詢問幾個不同的問法，包含「請用段落的方式說明，未來的AI發展對印刷業的影響」、「AI對印刷產業的潛在價值」、「印刷產業應用AI所面對的挑戰，請由技術、環境、發展方向等層面說明」、「印刷產業應用AI的未來展望」，最後採用這一個問答對話的生成內容，做為本篇文章的結尾。(見圖16) 七、印後加工部分的ChatGPT生成步驟拆解 做完結尾，將資料彙整在一起後發現，筆者發現遺漏AI在印後加工的應用，所以趕快回頭補完「請用段落方式說明，AI在印刷後期加工的應用概念，並舉出兩個軟體服務商的產品作為案例說明」、「請用段落方式說明，AI在自動包裝設計的應用概念，並舉出兩個軟體服務商的產品做為案例說明」，所產出的內容基本上是符合需求的，所以就把它補進後加工的應用部分。(見圖17) 最後筆者讓ChatGPT幫這篇文章下一個標題，「請為這篇文章取一個標題」，所得到的標題建議是「智能化驅動下的印刷業：AI在生產全流程的應用與挑戰」，根據這個建議，調整標題為「智慧化驅動下的印刷業：AI在印刷生產流程中的應用機會」。 ●圖14：詢問AI在印刷生產排程智能優化及印刷庫存管理 ●圖15：詢問印刷業AI庫存管理的應用 ●圖16：最後為文章做一個結尾，分別列出幾個不同的問法   ●圖17：說明AI在印後加工的應用 用ChatGPT寫文章看法與見解 一、盤點這次用AI協助創作所需花費的時間 先跟大家盤點一下這次用ChatGPT協助創作所花費的時間，首先透過問句對話的形式慢慢建構內容這個部分，大約花費時間是兩個小時。這個時間的花費，更多是決定要怎麼樣提出問句，才可以得到更加適切的內容生成，這部分其實是有一點難度的，而且有時候可能會需要反覆的對話詢問，才能夠找到合適的關鍵字詞與內容。另外這兩個小時，也有不少時間是花在把內容抓到Word上，這就是很單純的ctrl C+ctrl D的應用。 完成初步的草稿內容後，由於我們知道ChatGPT的內容並未更新到最新的資料，所以在整篇文章中所推薦的設備商案例，就需要一一前往它們的官網，進行更進一步的技術確認。比方說這家公司是否依舊存在，這個產品或服務是不是依然在販售中，還有就是這個產品所提供的功能，是否如同ChatGPT所告訴我們的功能完全一致。 說老實話，這個比對工作是比較困難及辛苦的，主要是因為官網內容大都非常專業，有一些網站文字還不是英文，還好有Google翻譯可以節省很多事情。而且在比對過程中，筆者其實也動手修改一些案例的描述內容，甚至有些案例直接把廠商換掉，以及透過網路截取一些圖片，讓這篇文章圖文並茂。在這個過程中，對筆者而言比較需要控制的是，有一些內容不要自己重寫，而是試著使用ChatGPT所提供的內容進行修改，有時候都不知道修改是不是會比重寫所花掉比較多的時間。 重新檢查內容及修正文章這件事情，筆者透過ChatGPT生成出內容後的第二天之後開始處理跟撰寫工作，這個任務所花費的時間大約是一整個工作天，簡單地說也就是大約七、八個小時。所以透過ChatGPT的工具來生產文章，當中包括內容生成與審核修正，總共所花費的時間大概會是十個小時上下。 而該篇大約是六千字的文章內容，若是全部自己撰寫，估計需要5～7個工作天，所以簡單的結論，就是利用ChatGPT來做文章創作，確實可以節省時間。而且文章內容的品質，在創作者有意識的控制下，也能夠維持在一定的水準，整體來說還是不錯的工具使用經驗。 二、如何用好AI工具提升效率 估計目前市場上大約有九成的人把ChatGPT當作玩具，剩下不到一成的人才把它當作提升效率的工具，事實上ChatGPT這樣的自然語言處理工具是非常好的助手。然而，我們應該如何巧妙運用ChatGPT，使其成為提升效率的得力工具，而不僅僅是一個新奇的玩物呢？ ChatGPT是優秀的寫作助手，對於日常的文件起草、郵件撰寫，都能夠提供初稿內容，讓我們可以快速的進入工作，所以運用ChatGPT進行寫作，不僅僅節省時間，還有豐富的內容方向，為寫作注入了全新的發展。同時ChatGPT是一個優秀的問答工具，能夠提供即時而準確的答案，並做好整理與分類，這使得我們在解決問題時能夠事半功倍。無論是學習新知識、還是應對工作上的挑戰，ChatGPT都是一個即時可用的知識寶庫，提供更多元的知識內容視角。 三、使用AI輔助創作有幾個重點可使內容品質更好符合預期 至於如何使用ChatGPT讓它生產的內容有更好的品質，最重要的關鍵是如何正確詢問問題，如同前面為大家展示的步驟，在產出基本的文字介紹內容後，其實又更進一步的使用對話的問句要求ChatGPT繼續生產更有深度的內容。這其實是使用它，並得到好品質回覆非常重要的關鍵點。主要原因是，當我們詢問ChatGPT第一個問題，它回答然後就停止，這個時候其實只是一個層次的內容產出，如果再讓它針對其答案往下發展，這就是多層次的內容發展，這樣內容就會根據我們多輪對話的問題，回答出具備一定深度的內容與答案。 當然使用ChatGPT來做文章寫作的時候，其實也有更有趣的進階應用，那就是其實可以要求ChatGPT做所謂的角色扮演。當做完這樣子的設定時，就可在這個角色的身分針對所提出的問題進行更專業、更有針對性的回答，不過這就不是今天寫這一篇文章想要跟大家分享的主題了。 最後筆者要跟大家所分享的觀點是，透過這一篇與AI相關的文章，然後用生成式AI的工具來撰寫，最主要的目的是與大家分享一個有趣的科技創作實驗，而這個實驗有可能在未來會大大改變我們的生活。 ●ChatGPT創建內容的三個關鍵步驟   ●生成式AI改變未來的五大場景

Impressions Xchange 播客以及其他一些領先的行業播客系列討論了影響圖形成像社區和印刷行業的主題。這些不同的系列涉及深入的新聞報導、分析和及時的採訪。每集都有關於圖形藝術行業細分領域的採訪和見解。   解碼人工智慧：人工智慧專家 Steve Metcalf 的見解、誤解和技巧 在這一期 Impressions Xchange 播客中，我們將與 AI 專家、 Imagine AI Live 聯合創始人兼首席執行官 Steve Metcalf 一起深入了解人工智慧的本質。在 ChatGPT 兩週年紀念日（11 月 30 日）即將到來之際，我們將討論人工智慧是什麼、為什麼它被如此誤解、它是如何演變的以及需要避免的事情。梅特卡夫也分享了一些有用的技巧、技巧和建議，並強調了提示的重要性。 要查看本集討論的一些平台，請點擊以下連結： 聊天GPT 困惑 Google雙子座 副駕駛 克洛德 若要探索 NAPCO 研究和印刷聯合聯盟最近的 人工智慧報告，請按此處。 有關此報告的更多報道，您還可以查看我們最近 由兩位研究專家主持的播客節目。    內如來源: https://www.piworld.com/

參訪時間：2025 年 10 月 19 日 地點：Sirivatana Interprint（泰國）   Sirivatana 以垂直整合與系統化管理見長，近年透過自動化與數位化改造，從傳統商業印刷順利轉向高附加價值的包裝印刷。此次參訪聚焦其產線整合、IT/ERP 應用、淡旺季人力策略與永續實務，對台灣印刷業具有參考價值。   公司簡介 Sirivatana 成立於 1976 年，歷經品牌整合與擴建後，1995 年轉型為上市公司。公司業務涵蓋書籍、商業印刷與包裝印刷等，並在泰國與寮國設廠，目前泰國廠約 700 名員工，寮國廠約 300 人。   主要產品與服務 書籍印刷（精裝、平裝、pop-up） 商業印刷（表單、海報、月曆） 包裝印刷（彩盒、食品級包裝、瓦楞紙箱） POP 展示物、貼紙與後加工（燙金、局部上光、覆膜、裝訂） 網站設計與技術支援   生產流程與主要設備 生產流程：設計／印前 → 打樣 → 製版 → 印刷 → 加工／裝訂 → 包裝 → 出貨（全流程內製） 設備重點： 印前：EPSON 打樣機、Screen 8600 CTP 商業印刷：Komori / Heidelberg 多色機（合計 17 台） 包裝印刷：Heidelberg / Komori UV 機、UV 8 色 + 上光、食品級富士數位機 後加工：燙金機、局部上光、軋型、裁切、裝訂等設備齊備   核心競爭力與轉型策略 垂直整合 ：完整內製能力，掌控品質與交期。 自動化與效率提升 ：導入自動化後，員工數從高峰 1,800 人降至約 800–1,000 人，勞動生產力顯著提升。 市場導向 ：加重包裝印刷比重，拓展歐美與亞太客戶。 永續實務 ：紙張含水控制、環保材料應用與色彩管理系統（GMG）投資。 資料化管理 ：以中央監控與紀錄碼追蹤機台與維護歷史，提高設備可靠度。   參訪重點整理 系統化設備管理 Sirivatana 建置中央監控系統，針對每台機台設定運行門檻，異常自動通報並建立完整事件紀錄，確保維修、責任與數據可追溯。 商業印刷到包裝印刷的調整 面對商業印刷需求下滑，公司減少商印工程數、優化排程，並將資源轉投入高附加價值包裝（彩盒、食品級包裝），以維持獲利與產能利用率。 ERP 與 IT 運作模式 採外部 ERP 為基礎，內部小型 IT 團隊（約 4–10 人）負責客製化與維運，採「小團隊＋外部支援」模式以節省成本並快速回應需求。 淡旺季人力彈性 淡季以內部調度消化；旺季透過外籍人力仲介補員。工廠以制服顏色區分國籍並提供三語系內部系統與語言訓練，降低溝通摩擦。 紙張品質與出口穩定性 建立專責團隊進行紙張恆溫與含水率控制，透過調濕與倉儲管理，確保產品在不同氣候下仍維持尺寸與平整度。 原料成本與供應鏈策略 面對紙漿上漲，Sirivatana 與紙廠建立長約與合作關係，採計劃性採購與分散供應來源，透過效率提升與產品結構調整緩衝成本壓力。   未來展望 Sirivatana 將持續以自動化與數據化為主軸，強化包裝印刷市場的技術與產能，並透過供應鏈合作與永續材料應用，提升對國際品牌的競爭力。對台灣印刷業而言，其轉型策略在「產線彈性、系統化管理與產品結構調整」三方面具有高度參考價值。  

AI 正在快速成為企業經營的新顯學，但全球調查顯示，絕大多數企業在導入過程中未能獲得實質回報。台灣中小企業若急於追求「彎道超車」，反而可能陷入高投入、高風險的陷阱。本文提醒企業：導入 AI 前，應先檢視既有工具是否發揮效益，補強「基本功」與組織文化，再逐步累積數據與知識資產。ERP 的導入經驗告訴我們，唯有具備紮實基礎的企業，才能真正發揮新技術的力量。AI 也將加速「強者愈強」的累積優勢，這是殘酷卻真實的事實。 近期《商業周刊》舉辦了一項「AI 創新百強」評選，共吸引超過三百件個案報名。參賽案例涵蓋服務業（從賞屋、烹飪到銷售枕頭）、傳統產業（煉鋼、紡織、化工），以及資源豐富、應用起步較早的電子與金融業。AI 的導入，已成為台灣企業經營管理的新顯學；有朝一日，AI 的應用必將成為企業的「標配」。 既然趨勢如此，企業究竟該以何種速度與方式擁抱 AI？   全球調查的啟示 麻省理工學院在《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》（The GenAI Divide: State of AI in Business 2025）報告中指出，絕大多數（95%）企業雖然廣泛試用 AI 工具，卻未能獲得實質商業回報；僅有少數（5%）看到成果。而針對特定任務的企業級 AI 系統，僅 20% 進入試點階段，最終只有 5% 成功部署至生產環境。 S&P Global Market Intelligence 的調查亦顯示相似結果：2025 年有 42% 的企業放棄大部分 AI 專案，比例高於前一年的 17%；近五成專案甚至在概念驗證階段就被終止。   入門應用的價值 另一方面，從實務經驗來看，已有不少 AI 應用展現亮眼成效。例如： •   使用 ChatGPT 輔助行銷文案撰寫； •   透過 AI 會議紀錄工具將語音轉換為文字並生成摘要； •   利用 RPA（機器人流程自動化）處理高重複性的作業，如資料輸入、報表生成、系統對接。 這些入門級應用，進入障礙低、成本有限，卻能顯著提升個人或部門的生產力。   高期待與高風險 然而，CEO 與經理人關注的不僅是效率提升，他們期待 AI 帶來跳躍式的變革：大幅改造流程、創新產品、提升競爭優勢，甚至創造全新商業模式。這類深度應用雖然潛在效益高，但同時伴隨龐大投入與高風險。上述調查所揭示的，正是這類積極擁抱 AI 的企業所面臨的挑戰。   中小企業的策略思維 台灣以中小企業為主，資源相對有限。現階段可先善用現成的小工具，在「淺水區」享受小確幸；待資金與人才到位，再進入「深水區」。重要的是，必須認知 AI 只是工具，它能快速生成會議摘要，但無法改善會議品質或推動後續執行。 AI 的效能高度依賴數據訓練。若缺乏高品質且足量的數據，便難以充分發揮（如智慧製造）。因此，產業知識（Domain Knowledge）的掌握程度至關重要；將隱性知識轉化為顯性知識，再進一步成為企業的 AI 資產，往往決定成敗。此外，導入 AI 的策略目標需與組織規模、能力、文化相匹配，跨部門溝通與整合能力也不可或缺。   ERP 的借鏡 回顧多年前企業導入 ERP（企業資源規劃）時，市場同樣抱持高度期待，認為它能協助整合並優化核心業務流程，包括財務、人力資源、製造、供應鏈、銷售與採購等，進而提升效率、促進資源協調、提高數據準確性、改善決策支持並增強業務靈活性。如今，ERP 已成為企業的「標配」。 筆者曾在 ERP 導入時擔任 PP 模組（Production Planning and Controlling）整合人，有機會與ERP軟體公司的顧問交流，觀察到兩家資本額均逾百億元、產品相似度超過九成的製造業，應用上卻大相逕庭。A 公司有九條產線，各由一人負責排程；較晚一年導入的B 公司則由一人統籌所有排程。差異在於，前者受制於業務部門接單習慣與人力精簡壓力，仍沿用舊有編制與邏輯；後者則克服困難，先進行企業流程再造（BPR, Business Process Re-engineering），再導入 ERP。   結語 對於 AI 的應用，若因害怕落後而急於投入深水區，或期待導入後立即「彎道超車」，都是不切實際的心態。企業應先誠實檢視過去所使用的管理或數位工具，是否已充分發揮功能？若未能發揮，原因何在？如何克服？其次，企業的「基本功」（包含產銷人發財與組織文化）是否仍有不足？如何補強？這些才是導入 AI 前必須優先完成的準備。 ERP 的經驗顯示，具備紮實「基本功」的企業，能發揮更大效益。某種程度上，AI 也將加速「強者愈強」的累積優勢，這是殘酷卻真實的事實。   祝翔麟簡介： 服務於製造業48年，歷任廠長、企劃暨海外事業部主管、管理處（轄下人力資源、品質、安保、永續發展部門）、稽核主管、上市公司副總經理退休。目前擔任顧問。