華邦電子就職三週年回顧：跨領域的數位轉型實踐

在華邦電子已超過1000個日子，我從研發（R&D）跨足到品保（QA），從溝通的翻譯者成長為數位轉型的發起人。期許自己一步一步，成為堅韌的斜張橋。在未來，我將成為橋樑的實踐設計者，打造更多堅實的實務專案。

加入單位的第二天，系統設定我成為正式員工，我的信箱一夜之間出現數百封未讀，無數紅字螢光筆強調 空機 Rocket 過貨實驗 、專案status、OOC…。

後來，另一位同仁給我看他整理的資料，使用Excel轉置，LQC、WAT、CP 參數要手動align 子母批與 實驗wafer。有時老闆急著要，可能半天就耗在準備數據。

說明分析過程時，同仁眼裡滿滿無奈地說：我知道這方法不聰明，但這是我們最好的方法了。

背景

• 2023年3月進入華邦電子製程整合研發單位，業務為協助製程整合R&D進行數位轉型，目標為提升資料分析的效率，與提升split實驗的效益、減少製程研發時程。
  • 🎖️獲獎: 2023年Q4 獲得華邦之星 (1/150) 殊榮
    → 由於在數位轉型專案中，以成果導向交付高品質產品，並勇於承擔灰色地帶之跨部門溝通與協助
• 2025年由製程整合研發轉至品質保證部門，業務內容轉為協助品質保證工程師進行數位轉型。因公司提倡Customer certric文化，品質部門的目標為使用數位工具提升客戶滿意度。
  • 🎖️獲獎: 2025年Q4獲得由華邦新唐協辦之數位轉型黑客松亞軍 (2/76)
    → 使用自研Copilot studio agent ，創新使用agent to agents (A2A) 結構，合併 CQS、FA、PFA的QA 代理助手製作單一窗口，無縫整合多樣問答情境。
• 這三年中，我的腳色是：連接技術與需求的橋樑。

我的職涯如同 Git 工作流：

Main 穩定輸出價值，並透過功能分支 (Feature Branch) 從核心價值出發，拓展技術與建立里程碑。每一次的 Merge，都是將技術轉化為資產的關鍵時刻。

第一年 (STAR): 翻譯與學習、跟上節奏

情境 (S):

剛進部門，不懂任何半導體語言，面臨工作步調的衝擊和知識領域溝通障礙，需要快速對標、解決工程師日常痛點。

任務 (T):

• 減少工程師在daily routine work中，監控與溝通hold lot, 實驗lot時間
• 降低工程師分析資料時，資料清洗時間
• 精簡 JMP 分析操作與繪製圖表的重複作業

行動 (A):

• 使用Power BI 自動定時更新監測圖表與 daily lot healthy check，五分鐘內更新全線inline rocket lot 狀態
• 開發EDMIX APP，使用Python PyQt, Pandas 自動合併Split Table, LQC, WAT, CP資料，大幅減少製程整合工程師抓取與合併資料時間
  • 建立的通用資料模型，使後續處理製程資料時，不再需要從零開始撰寫清洗邏輯，而是透過模組呼叫即可完成。
  • 由於流程邏輯處理多個SQL connection 與 不同資料邏輯，使用多執行緒 (Multi-threading)的概念，我將Split Table, LQC, WAT, CP分成4個thread，並將應用程式執行活動額外獨立成另一個thread，確保介面滑順、資料整併的IO不打架
• 根據EDMIX APP模組，結合JMP 快速產製分析統計圖表，在電性WK Leak分析上先使用Python Pandas 合併die level資料，接著使用JMP JSL 進行自動化統計分析與繪製JMP圖表

#TODO [此處插入EDMIX APP 的動圖]

結果 (R):

這些工具節省的時間，讓R&D工程師能把省下的 35 小時，轉換為腦力與洞見，真正用在分析製程瓶頸上。

• Daily Lot Healthy Check Project: 原本的時間約為 23.6 hour/month/man，現在為約 3.6 hour/month/unit， 減少約85%重複工作時間
• EDMIX APP: 原本時間約為20 hour/month/man，現在約為5 hour/month/man， 減少約75%資料整理時間
• JMP JSL自動化: 原本時間約為 40 hour/month/man，現在為5 hour/month/man， 減少87.5%資料整理時間

反思:

補滿領域黑洞：

在與工程師溝通時，由於我毫無半導體背景，因此我努力使用筆記軟體紀錄相關內容，了解工程師日常與語言。

在開發之餘，將所學結合半導體製程，以領域驅動設計(DDD) 的方式開發，讓工具更貼近需求。
這些時間所理解的知識，也成為我後續順利溝通的重要基礎。

學習書單**：**

• 半導體製程整合概論 (吳永俊)
• 電子元件物理 (基礎)

直戳真實痛點：

數位轉型初期最挑戰的是建立溝通頻道。感謝當時研發主管的信任與授權，讓我能深入一線列席每天早會；更感謝同仁願意坦誠分享他們在 Excel 煉獄中的真實痛點。

這讓我能精準地將 Python 腳本 align 到製程核心需求，而非閉門造車。
技術者 (我) 與領域專家 (R&D) 的深度來回對話，是後續自動化成效能縮減八成時間的底層動力。

第二年 (PAR) : 建立標準與資產 、思維轉變

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問題 (P):

隨著完成的專案增加，面臨到工具使用規模的擴散、以及優化工具的效率的規劃問題。

我開始思考維護、朝長期價值前進，並準備跨單位合作務實有效益的溝通。
我覺得數位轉型最難的不是產出成果，而是如何讓程式碼在開發者迭代轉換後依然有生命力。

行動 (Action):

我將跨單位的業務邏輯進行抽象化 (Abstraction)。面對製程整合不一致的數據格式，設計了一套通用的資料模型，這讓後端的 Python 自動化腳本能具備高度的擴展性與複用性。

在推動數位轉型時，我意識到程式碼的執行環境不只是伺服器，還包括使用者的認知。我撰寫技術文檔與進行分享，是為了降低系統上線後的維護熵值 (Entropy)。我想，最優雅的溝通就是自帶文件的程式碼 (Self-documenting code) 與 自動化的 CI/CD 部屬流程

What is CI/CD? · GitHub

1. 建立數位資產的意識 → 版本控制與知識資產
   • 雖然我已習慣使用git做版本控制，隨著專案擴大，在2025年，開始使用公司內部的confluence, gitlab確保程式碼版本控制，CI/CD，和累積知識資產，並製作說明範本、專案報告，以確保每一次製作、呈現都是完善簡潔的。
2. 使用自動化工具
   • 除了程式碼開發，我運用 UiPath, Power Automate, VBA 作為系統間的橋樑，解決了舊有資料庫缺乏 API 的痛點，進一步實作從資料抓取 (公司內網) 到自動化分析的閉環 (Closed-loop)。
3. 從個人到團隊標準 → 工具生態環境建置
   • 使用Python streamlit 在內網架設web版執行方向，將專案模組化、累積為統一的 UI 介面入口，與模組架構。目標是將零散的分析腳本重構為微服務 (Micro-services like) 的 Web 應用架構，並符合 DRY (Don't Repeat Yourself) 原則

結果 (Result):

隱形成果的價值：

在我轉任單位後，原有的自動化工具，透過 Confluence 的文檔化與 GitLab 的自動化，依然能由接手者透過文檔進行簡易維護，達成 「零門檻交接」 的目標，持續推動數位轉型。

建立 GitLab 版本控制與技術文檔是一項長期工程，短期內看不見數據產出。

感謝管理者具備前瞻的「數位資產」意識，支持我投入時間進行系統重構與基礎設施建設。

管理者的支持讓我能從寫一次性腳本，轉向「開發可持續架構」，確保技術價值不會隨人員異動而歸零。

第三年 (XYZ) : 跨界與賦能 、技術想像

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研發單位追求的是「製程的突破與創新」，品質單位守護的是「產品的穩定與價值」。

但不變的是以客戶為中心的核心理念。

做了什麼 (X):

進入新的部門後，我發現品質部門的痛點是重複的文件與QA，而這正是AI LLM所擅長的內容，因此我將業務重點規劃為三大項目，並從文化開始著手:

文化

產品的穩定、人的責任與價值，是品質保證單位的核心。在這裡錯誤不被鼓勵，也因此同仁對創新與未知滿懷恐懼。

在錄製課程教學時，我思考過去教學經驗，仔細設計學習路線，並將內容拆分成適合不同單位的技術路線，結合目前真實痛點以引起共鳴。並且在影片中，我模仿商業教學影片，在影片中露臉，呈現我的情緒與教學，以強化同仁的注意力與信賴感。

除此之外，由於品質單位橫跨台灣不同區域，並包含輪班同仁，我善用Teams團隊功能，以非同步教學為核心，使用預錄影片、匿名討論的方式，減少同仁發問的壓力與增加參與率。

三大項目：教學、AI專案、自動化專案

1. 種子課程教學：

   品質保證單位同仁位於工廠製程以及業務的中間地帶，公司內部專門的IT體系錯綜複雜，雖然同仁志在數位轉型，但馬上被不同單位的責任歸屬、軟體權限打敗。

   我首先分析在不同部門的學習路線，以及建議內容，並錄製影片教學使同仁能夠從基礎開始了解。

2. 先行示範自動化專案：

   AI很迷人，但自動化專案是基礎脈絡。

   品質部門中的原物料管理是非常複雜的，繼承過去在研發部門的inline health check 報表，我使用Power BI DAX 動態計算OOC & OOS與SPC，讓同仁不再需要每週每個物料重複計算與監控。

3. 大型語言模型與代理開發：

整理歸納複雜文件、統一語言是LLM擅長的內容，因此我設計了數個代理助手作為專案使用。並率先使用Agent to agents的架構，獲得黑客松亞軍

• Context engineering:
  • 使用RPA flow減少context 輸入與輸出，避免token 爆量與 context exceeded的錯誤
• Power Automate flow萃取準確資料減少幻覺**：**
  • 權衡準確與彈性，蒐集使用者問題，分析問題類型並使用NLU Routing 使用者輸入，減少輸出幻覺或答非所問的語境。
• 遠端協作規範、技術架構統一、跨組織資源整合**：**
  • 根據種子課程盤點的各單位技術線，包含使用工具、軟體，密切與領域專家合作，維持以領域驅動設計(DDD) 的核心思維，設計QA代理助手

在實踐 Agent to Agents 架構時，我重點優化了 Prompt Chain 的穩定性 與 跨 API 的資料調度邏輯，確保 LLM 在處理複雜品質規範文件時，具備高可靠度的邏輯輸出。

設計了具備 Self-Correction 邏輯的 Multi-agent 協作流，有效解決了品質規範文件（如 8D Report）在 RAG 檢索時的語義偏移問題

量化指標 (Y)

• 數位種子培訓課程完成80部線上課程，21名同仁完成受訓，課程滿意度4.95/5 分，衍伸各部門專案提升相關工作效率約70%

• 完成IQC OOC power bi報表，每週節省3小時review 上千個APL原物料參數時間，使整體工作效率提升77%

• 使用agent to agents架構，於華邦/新唐數位嘉年華中競賽亞軍 (2/76) 、人氣獎銀獎

  

解決關鍵痛點：

我從共通價值出發，切入品質部門中，資料斷點、個案英雄、資料孤島的痛點，將高度協作的特質帶入，並呈現技術面、系統面、管理與策略的解決方案

產生價值 (Z)

在這個數位轉型的旅程中，我認為，企業追求每個人都變成程式設計師是不可行的。

我的方法是，透過仔細設計的AI框架與自動化架構，讓技術成為同仁手中的武器，並藉此產生愉悅的使用感與認同感，進一步推動轉型巨輪。

對我而言，成功的轉型是：用深度的技術實作，換取組織極簡的操作體驗。

• 在2025年，我建立了一個「同仁不再害怕技術，而是主動運用 AI」的氛圍
• 文化賦能：
  • 透過這一系列的 AI 實踐與培訓，我為品質保證部門帶來的最核心價值是：同仁思維的轉型。
  • 以客戶為中心的想法，加上AI與數位工具賦能。我希望同仁不是跑在滾輪上的老鼠，而是創造工作價值的工程師。

在品保單位的 AI 實踐中，我發現技術最強大的時刻，展現在與同仁的領域經驗 (Domain Know-how) 結合時。

感謝部門跨單位的開放氛圍，讓我有機會將 AI Agent 導入複雜的客戶問卷管理流程 (CQS) 與 客訴處理報告 (FA 8D report)。當同仁開始主動思考如何與 AI 協作時，我看到的不再是數位落差，而是一個由技術賦能的高效生態系。

結語與展望

這三年我體悟到，數位轉型的關鍵 20% 是技術，剩下 80% 是當責的態度與跨單位的同理心。
軟體技術多樣、迭代迅速，而敢於在複雜組織中建立橋樑、並對最終結果負責的精神，是推動企業前進的真正引擎。

這些跨領域經驗，讓我學會如何從半導體製造業視角審視技術。

我很珍惜能夠轉換視角的全新體驗，但我始終認為，數位轉型的靈魂在於高品質的程式碼實作。

未來我依然致力於成為一名「能解決複雜問題、具備商業洞察力的資深架構師」。
以成果為導向，實作出讓使用者感到愉悅的軟體功能——
我擅長理解與分析需求，但我更熱衷於透過優雅的軟體架構，自動化、系統化的解決需求。

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技術索引

這三年中，我透過以下技術架構實現自動化與 AI 轉型，並堅持「程式碼即資產」的工程原則：