倉庫裡，出貨作業正如火如荼進行。自動搬運車緩緩駛過，協作型機器人伸出手臂，準確地將各式複雜的水管零件分揀、放入貨箱。員工不再於貨架間奔波、反覆彎腰搬取，而是站在螢幕前監控流程、調整改良動作指令。這不僅讓出貨速度明顯加快，錯誤率也大幅下降。
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這幅畫面，正反映了當前臺灣產業轉型的縮影。
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隨著人口老化與少子化加劇，熟練工人逐漸退休，新人補充不足，勞動力短缺已經成為各行各業的共同挑戰；與此同時，市場需求朝小量多樣、高彈性方向發展，傳統的大量產能自動化與純人工作業，已經難以兼顧效率與成本了。
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因此，能與人並肩作業、靈活、安全且易部署的協作型機器人正快速崛起，成為產業現場的重要助力。它們不僅減輕人力負擔，更能讓員工投入更具價值的監控改善與彈性流程設定，推動企業在缺工環境下依然保持高效率與競爭力。
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當協作型機器人成為工作夥伴
協作型機器人（collaborative robot, cobot）是能在無安全圍籬的情況下，與人類在同一工作空間安全協作的機器人。它透過多元感測器、視覺辨識與智慧演算法，即時感知人類位置與動作，並在必要時減速或停止運作，以避免碰撞風險。
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相較傳統工業機器人，協作型機器人具有小型化、易部署、與人共作的特性，不必大幅改造產線即可導入，對空間有限、工序變動頻繁的中小企業來說，更是特別適合。操作上，協作型機器人更採用模組化設計與圖形化介面，即使是非工程背景的員工，也能快速學會設定與調整。因為操作的靈活性與低門檻，使協作型機器人在近十年內快速崛起，成為智慧製造升級的重要關鍵。
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除了製造業，協作型機器人如今也已廣泛應用於物流分揀、醫療器材裝配、食品包裝等領域，不僅提升效率與品質一致性，更釋放人力投入監控、流程優化與創新工作。
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對於臺灣中小企業來說，藉由協作型機器人「釋放人力」尤其重要。根據《2024 年中小企業白皮書》，目前臺灣中小企業占全國企業超過 97％，更是製造業供應鏈的主力。然而，這些企業正同時面臨多重挑戰，一是人口老化與少子化導致技術人力斷層，熟練工逐漸退休，新人補充不足；二是國際市場變化快速，產品生命週期縮短，客戶需求轉向小量多樣與高彈性生產，傳統大規模、固定化的生產模式已難以應對。
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對資源有限的中小企業而言，要在維持競爭力的同時完成數位化與智慧化升級，既是必要目標，也是現實壓力；而協作型機器人提供了一條務實的解決方案，它們不需大幅改動既有產線設計，即可與現有人員協作，快速提升效率與品質，同時減輕勞力負擔。
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國立清華大學動力機械工程學系講座教授張禎元指出：「這非常符合臺灣中小企業的需求，特別是在政府推動的『5+2 產業創新計畫』中，協作型機器人能夠成為促進產業升級與轉型的關鍵力量。」他也認為，以中小型電子組裝廠導入協作型機器人為例，不僅能降低人工錯誤與工傷風險，並能與員工協作完成高精度作業；因免設安全圍欄且大量技術支援，企業得以低成本自動化轉型，提升市場競爭力。
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導入協作型機器人，有挑戰也有解方
面對技術發展，國立陽明交通大學機械工程學系教授楊秉祥也提醒，雖然協作型機器人潛力無窮，但在實際導入過程中仍面臨挑戰。
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許多中小企業的產線設備與資訊系統規格老舊，要與協作型機器人順利對接，便需投入額外的整合工程。其次，是心理與文化上的抗拒，部分員工擔心工作被取代，對新技術存有戒心。特別棘手的是自動化人才的不足，雖然協作型機器人易於操作，但要充分發揮效能，仍需具備跨領域技能的人力。
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面對心理與文化上的挑戰，楊秉祥教授仍充滿信心，「從人文觀點來看，協作型機器人不僅不取代人力，反而提升工作尊嚴與安全，讓員工能從繁重或危險的工作中解放，轉而投入更具價值的創造性任務。」
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針對技術整合困難、員工抗拒與自動化人才不足等挑戰，達明機器人的黃識忠營運長，帶領企業採取了一系列解決方案，以降低中小企業導入協作型機器人的門檻。
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在技術整合方面，達明機器人推出內建視覺系統與手眼協同功能的 AI 協作型機器人，無須外接複雜模組即可完成多數應用，並提供一站式解決方案，減少軟硬體相容性問題與整合成本。其次，針對操作門檻與抗拒心理，達明機器人採用圖形化流程設計與模組化設定介面，讓非工程背景的員工也能快速上手，並透過教育訓練與在地技術支援，建立人機共作的文化認同。最後，在人才培育上，達明機器人與全球多地經銷商與系統整合夥伴合作，設立培訓中心，協助企業培養內部維運與優化能力。
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黃識忠營運長預言，「未來的協作型機器人將不只是單一機器的導入，而會逐步走向整廠的智慧整合與 AI 化運營。」
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因此，這些以人為核心、以技術為工具的全面措施，不僅加快了協作型機器人的落地速度，也讓中小企業能在缺工與市場變動下，穩健推進智慧製造轉型。
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對臺灣中小企業而言，當協作型機器人走進工廠，每一條生產線都將充滿智慧與彈性，數據化的決策讓效率與品質同步提升。未來，中小企業有機會不再受限於人力與規模，能勇敢擁抱創新、開拓國際市場。這是一個充滿可能的時代，多個世界線在眼前展開，中小企業也勢必做出關鍵選擇。
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（客座總編輯｜國立政治大學資訊學院 劉吉軒院長；研究顧問團隊｜國立清華大學動力機械工程學系 張禎元講座教授、國立陽明交通大學機械工程學系 楊秉祥教授、達明機器人 黃識忠營運長；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）