《從數位轉型到數位卓越：台積電IT組織變革的策略演進與平台工程實踐  》

A Journey from Digital Transformation to Digital Excellence: 

TSMC IT's Organizational Evolution and Platform Engineering Practice

摘要

本研究以台積電（TSMC）過去五年的數位轉型與數位卓越策略為研究對象，深入探討其在數位轉型後期階段的策略演進、生成式AI應用、全球製造協調、AI服務開發，以及組織創新。

透過個案研究方法，本文分析台積電IT從2020年數位轉型啟動，經歷IT現代化、雲原生架構建置、平台工程創新，到2025年邁向「全面性數位卓越」的演進路徑。

重點探討四大卓越原則（範圍更廣、涵蓋更深、雙倍加碼AI、步調更快）的實踐策略，特別聚焦於生成式AI在解決全球擴廠三大難題（知識交換、跨語言文化、新人培訓）的關鍵作用，以及AI服務開發的系統化流程與成功條件。

研究發現，台積電的成功經驗在於建立系統化的數位治理框架，整合現代化平台工程與AI智能應用，形成了獨特的「跑在程式碼上的晶圓廠」運營模式。

本研究對科技密集型製造企業的數位卓越實踐，具有重要的參考價值。

關鍵詞： 

數位轉型、生成式AI、平台工程、AI服務開發、全球製造、知識管理、DevOps、雲原生

 

---

一、引言

在全球化競爭和製造技術日益複雜的背景下，台積電面臨著前所未有的挑戰。

作為全球最大的晶圓代工廠，台積電不僅需要維持先進製程技術的競爭優勢，更必須應對快速全球化擴張帶來的運營複雜性。

2020年以來，台積電啟動了一場雄心勃勃的IT數位轉型計畫，目標是打造一個以軟體驅動的、高度自動化的全球製造生態系統。

根據台積電IT日公開揭露的信息，該公司正在推進一個涵蓋：IT現代化、雲原生架構、DevOps創新、AI服務開發，以及生成式AI應用的多層次轉型。

截至2025年，台積電IT戰略已從「數位轉型」階段進入「數位卓越」階段，這一轉變反映了其從技術改造走向業務價值創造的深層次演進。

台積電也從單純的內部IT運營部門，逐步進化為支撐全球製造的策略核心。

本研究基於台積電IT部門公開披露的策略文件、技術架構、組織調整與實踐案例，採用個案研究方法進行深入分析。

透過系統分析台積電IT轉型的階段性進展、核心策略、AI服務開發實踐與組織創新機制，揭示大規模製造企業在AI時代的數位卓越之路。

 

---

二、研究方法

2.1 研究設計與方法論基礎

本研究採用個案研究法（Case Study Research） 進行深入分析。

根據Yin（2001）的定義，個案研究是一種實證研究方法，用於探究真實生活中的現象，特別是當現象與其環境之間的邊界不清楚時。

個案研究的核心優勢在於能夠保留現象的整體性與複雜性，這對於理解台積電IT轉型這一複雜的組織變革問題至關重要。

Yin強調，個案研究並非簡單的描述性研究，而是一種具有明確研究設計與嚴格數據分析程序的科學研究方法。

與實驗法和調查法相比，個案研究特別適合於以下情況：

1.     「如何」與「為什麼」的問題：

    本研究核心問題是「台積電IT如何實現數位卓越」與「為什麼這些策略有效」，這正是個案研究最擅長回答的問題類型。

2.     複雜的現實情境：

     台積電IT轉型涉及技術、組織、人員、文化等多個維度的深層互動，需要在真實的組織環境中進行研究。

3.     單一但具有典型意義的個案：

     台積電作為全球晶圓代工龍頭企業，其IT轉型經驗具有重要的代表性與示範意義。

2.2 個案選擇與界定

根據Yin的個案研究設計框架，本研究的個案選擇理由：

個案的界定：

以台積電IT部門在2020-2025年間的數位轉型與卓越策略為研究邊界。

時間維度跨越五年，涵蓋了從IT現代化到數位卓越的完整演進過程。

個案的典型性：

台積電具有以下特徵，使其成為理想的研究個案：

• 規模與複雜性：

全球員工數從2020年的50,000人增長到2025年的84,000人，全球布局跨越三大洲，製造複雜度極高。

• 技術領先性：

擁有世界最先進的晶圓製程技術（2奈米及以下），對IT能力的依賴程度極高。

• 轉型深度：

從IT服務模式演進為IT產品模式，再到平台工程模式，組織變革幅度大。

• 創新透明度：

通過IT Day等活動，主動公開轉型戰略、技術架構、組織調整等訊息。

2.3 數據來源與證據收集

Yin（2001）強調個案研究應該採用多源證據法則，即從多個來源收集證據，以增強研究的信度。

本研究採用的數據來源包括：

第一類：文獻與文件證據

• 台積電IT公開發表的戰略文件與技術白皮書。
• 台積電IT Day活動中的技術演講與戰略分享。
• 行業媒體（iThome）對台積IT的深度報導與專訪。
• 理論文獻（Plekhanov等人的數位轉型研究、DevOps與Platform Engineering的學術著作）。

這類證據的優勢在於其官方性與系統性，但需要注意的是，公開訊息可能經過精心篩選，代表官方想要傳達的信息。

第二類：組織運營數據

• 台積電IT的組織結構演變數據（五年三次組織調整）。
• IT投資與人員配置數據（GPU算力需求增長、敏捷團隊規模擴張）。
• AI應用規模數據（推論需求量、知識管理系統覆蓋範圍）。
• 製造績效數據（自動派工數量、瑕疵檢測速度、故障診斷時間）。

這類數據具有量化特徵，有助於驗證質性描述。

第三類：架構與流程文件

• Kubernetes平台與第三代資料平台的技術架構設計。
• AI開發平台的六大功能模組六階段開發流程。
• 知識管理系統的三階段建置（建置、管理、應用）。
• AI服務開發的跨部門協作流程。

這類證據反映了台積IT的實際運作方式與最佳實踐。

2.4 數據分析策略

根據Yin的數據分析方法論，本研究採用以下策略：

策略一：依靠理論建構進行分析

Yin強調，個案研究的分析應該基於清晰的理論框架。

本研究建立的理論框架包括：

• 數位轉型理論：以Plekhanov等人的多維度轉型模型為基礎。
• 平台工程理論：理解DevOps向Platform Engineering的演進。
• AI服務開發理論：根據台積實踐開發的系統化框架。
• 知識管理理論：結合生成式AI的新型知識管理模式。

每個數據點都對應到理論框架中的特定概念，這確保了分析的深度與系統性。

策略二：進行模式匹配分析

根據Yin的方法，本研究將現實觀察到的模式與預期的理論模式進行比較：

• 預期模式：基於現有文獻，數位轉型應該經歷特定的階段。
• 實際模式：台積電的四個階段演進。

                 （IT現代化→雲原生→平台工程→數位卓越）

• 比較分析：提取台積經驗中普遍適用的原則，也識別其獨特性。

策略三：構建解釋鏈

個案研究中的另一個重要分析技術是構建解釋鏈，即說明為什麼導致某個結果的完整邏輯：

• 條件：全球擴廠帶來的知識交換、跨語言、培訓挑戰。
• 行動：台積IT建立知識管理系統、術語資料庫、AI金字塔培訓。
• 結果：新人上手速度加快、全球協作障礙降低、知識資產得到保存。
• 機制：通過AI賦能、知識飛輪、平台化等方式實現。

2.5 研究效度與信度保證

Yin強調個案研究必須達到與量化研究相當的科學嚴謹性。

本研究採用以下措施保證研究品質：

• 內部效度（Internal Validity）

確保因果推論的正確性：

1.     多源證據三角測量：

    使用來自台積官方、媒體報導、技術文件等多個源頭的證據相互驗證。

2.     事件時間序列追蹤：

     詳細追蹤從2020年到2025年每一個重大事件，建立清晰的因果鏈。

3.     替代解釋檢驗：在分析中明確提出並檢驗可能的替代解釋，例如：

o    替代假說1：

   台積IT卓越主要源於資本充足，而非策略優越。

o    替代假說2：

    台積IT進展主要得益於外部技術（如開源、商用LLM）的引進。

o    驗證與駁斥：

   通過具體例子論證為什麼這些替代假說無法完全解釋現象。

• 外部效度（External Validity）

推論的可推廣性：

1.     個案選擇的代表性：

     台積電作為全球領先的科技製造企業，其經驗具有較高的參考價值。

2.     理論普遍性：

    分離出普遍適用的原則（如階段化推進、平台化思維、AI務實應用），與特定於台積的特殊性。

3.     情境說明：

     詳細描述台積的組織規模、行業特性、資源條件，以便讀者判斷結論的適用性。

• 構思效度（Construct Validity）

確保測量與概念的對應性：

1.     概念的清晰定義：

     例如：「數位卓越」不是模糊的概念，而是包含：成效、體驗、擴充力、商業價值四個維度的具體概念。

2.     多重操作化：

    同一個概念使用多個指標進行測量，例如：「AI應用的成功」既體現在推論量的增長，也體現在新人培訓時間的縮短。

3.     資料使用鏈的透明性：

     明確說明如何從原始資料（例如：IT Day演講）推導出研究結論。

• 可信度（Reliability）

研究過程的可重複性：

1.     研究過程文件化：

     詳細記錄數據收集、分析過程，使得其他研究者可以檢驗或複製研究。

2.     源頭註明：每個重要發現都明確標註其來源。

   （例如：第一階段引進K8s的時間是2018年，來自於iThome報導）

3.     訪問路徑明確：提供所有重要文獻與數據的來源鏈接，方便查證。

2.6 研究局限與改進方向

根據Yin的觀點，有效的個案研究需要坦誠說明其局限：

現有局限：

1.     數據可得性限制：

    本研究主要基於台積電公開披露的信息，無法獲取內部詳細的戰略決策過程、實施過程中的挑戰與失敗案例。

2.     時間滯後性：

     某些策略的長期效果尚需時間驗證，本研究基於的是2025年以前的可見成果。

3.     單一個案的推廣性：

     台積電的特殊地位（全球領先地位、充足資本、高度技術密集），意味著其經驗的直接可推廣性有限。

改進方向：

1.     獲取更深層數據：

     如果能進行結構化訪談（深度訪談台積IT高層與相關人員），將大幅提升研究的內部效度。

2.     比較個案研究：

     加入其他科技製造企業（例如：三星、英特爾）或其他高科技企業的對比個案，增強外部效度。

3.     縱向追蹤：

     建立長期的觀察與追蹤機制，監測台積IT戰略的長期效果與演進。

---

三、文獻回顧與研究框架

2.1 數位轉型理論的演進

Plekhanov等人（2023）在《European Management Journal》發表的綜述研究表明，數位轉型已經成為企業戰略的核心議題。該研究將數位轉型定義為一個多維度的過程，涉及技術、流程、組織與文化的全面改造。數位轉型不僅是技術升級，更是一種企業能力的重新塑造。

然而，現有文獻普遍指出，許多企業的數位轉型陷入了「技術中心主義」的誤區，過度聚焦於新技術的採用，而忽視了組織變革、人員能力與文化轉變的重要性。

台積電的實踐經驗顯示，真正的數位卓越需要建立在系統化的治理框架之上，將技術創新與組織創新相結合，更要建立可持續的AI服務開發能力。

2.2 平台工程與DevOps的企業應用

DevOps 是一種結合軟體開發 (Dev) 與 IT 運維 (Ops) 的文化、實踐與工具集合，旨在透過協作、自動化與持續反饋，加速軟體交付速度、提升品質與可靠性，讓組織能快速回應市場需求，提供更好的客戶價值。

DevOps作為近十年來軟體工程領域最重要的創新之一，正在從軟體開發領域向製造、運營等傳統領域擴展。

台積電將DevOps思維與原則深度融合於製造運營中，體現了該方法論的廣泛適用性。

平台工程（Platform Engineering）是對DevOps的進一步演進，強調透過建設自助式、標準化的技術平台，提升開發與運營的效率與體驗。

台積電過去五年進行的三次IT組織調整，正是這一演進過程的具體體現，最終在2025年新成立平台工程處（PLED），標誌著該公司正式進入平台工程驅動的新階段。

2.3 AI服務開發與企業治理

隨著生成式AI的商用化，企業面臨的新挑戰是如何系統化、高效率地開發與部署AI服務。

傳統的軟體開發流程並不能完全適應AI服務的開發特點，包括：模型的不確定性、資料品質的重要性、持續的模型迭代等。

台積電建立的AI服務開發框架，提供了一個從需求定義、原型驗證、規模化部署到維運的完整體系，為同業提供了寶貴的參考。

2.4 生成式AI與企業知識管理

生成式AI的出現為企業知識管理帶來了新的可能性。

相比傳統知識管理系統的被動存儲與檢索，以LLM為核心的生成式AI系統能夠主動學習、推理與生成，從而大幅提升知識的可用性與價值。

台積電將生成式AI系統化地應用於知識管理、員工培訓、跨國協作等領域，為同行業提供了寶貴的實踐參考。

---

 三、台積電IT轉型的階段演進

3.1 第一階段（2020-2021年）：IT現代化與敏捷轉型

2020年，台積電IT啟動數位轉型，首先確定了五大發展方向：

1. 智慧製造、
2. 數位供應鏈管理、
3. 高效能混合雲端運算、
4. 工作場所現代化與
5. 團隊協作。

這一階段的核心任務是技術現代化與組織流程變革。

關鍵行動措施包括：

第一，引進雲原生技術。 

台積電從2018年開始引進Kubernetes與容器技術，2019年導入DevOps與敏捷開發方法。

到2020年，該公司已經開發了一套完整的DevOps自動化工具鏈，涵蓋源碼管理、持續集成、持續部署等環節。這套自動化工具鏈成為後續IT現代化的基礎。

第二，組織流程變革。 

2021年，台積IT正式改為產品模式，將傳統的IT服務部門轉化為產品導向的組織結構。

這是台積IT組織調整的第一次重大變革，促使IT團隊以用戶價值為中心來設計與交付解決方案，而非被動地響應內部需求。

第三，開源生態擁抱。 

台積電大量採用開源技術，包括：Kubernetes、容器執行環境（cri-o）、容器網路介面（Cilium）、容器儲存介面（ROOK）、服務網格（Istio）、服務發現（CoreDNS）、CI/CD工具（GitLab、ArgoCD、HARBOR）、身份與秘密管理（Vault、dex）等。

這一選擇使得台積的IT系統獲得了更高的靈活性、可擴展性與技術創新速度。

3.2 第二階段（2022-2024年）：「跑在程式碼上的晶圓廠」與資料平台進化

2022年10月，台積電IT發佈了其IT藍圖，以「跑在程式碼上的晶圓廠」（Fab Runs On Code）為核心概念。

這一提法深刻反映了台積對IT在製造中角色的新理解：

IT不再僅是支援工具，而是製造本身的中樞神經。

在技術層面，台積建設了一套自有的Kubernetes平台，其完整的技術棧涵蓋了：基礎設施、容器、服務、IaaS工具、CI/CD工具、身份管理、可觀察性等多個層次。

這套架構基於開源技術的深度整合，避免了供應商鎖定，同時提供了高度的可定製性和擴展能力。

同期，台積電開發了第三代資料平台，採用現代化的湖倉架構（Lakehouse）。

相比於第一代基於商用資料庫的架構和第二代基於Hadoop的架構，第三代平台具有以下特點：

1.     統一架構：

    將所有領域資料集中到單一平台，消除資料孤島

2.     自助式服務：

     用戶可自助探索、存取資料，無需提交工單等待資料維運人員操作

3.     分散不共享：

     每個團隊有獨立的工作區與資源池，避免單點故障與資源競爭

4.     PB級規模：

     支援超大規模資料處理與分析，滿足大規模晶圓廠的資料需求

台積IT還面向「資料民主化」願景不斷演進，計畫讓企業中的每一個員工，不依賴資料工程師，也能探索、存取、理解與信任資料。

為此，台積規劃了四大強化方向：

1. 資料探索和治理機制、
2. 自助式分析工具、
3. 資料建模和語意層、
4. 資料完整性確保機制。

3.3 第三階段（2024-2025年）：組織創新與平台工程升級

2024-2025年間，台積電IT進行了第二和第三次重大組織調整。

在這一階段，台積IT不僅推進DevOps的深化實施，更重要的是開啟了平台工程的新時代。

• 第二次組織調整主要聚焦於擴大敏捷團隊規模：

將DevOps從試點擴大到全組織範圍，確保了DevOps相關實踐能夠被企業級地應用。

• 第三次組織調整（2025年） 代表了最重要的策略升級：

新成立平台工程處（PLED），平台工程處的設立標誌著：

台積IT從DevOps走向Platform Engineering的質的飛躍。

其核心任務包括：

• 資料平台的企業級統一與SaaS化。
• 開發者體驗的優化與標準化。
• 知識管理系統的統一建設。
• AI服務的平台化與可重用化（Reusability）。
• ML開發平台的持續演進。

3.4 第四階段（2025年至今）：數位卓越與AI加碼

2025年是台積IT戰略的關鍵分水嶺。

台積電正式宣佈從「數位轉型」走向「全面性數位卓越」，

並提出了四大卓越原則：

1.     範圍更廣：

     從主要場景延伸到全面覆蓋，從局部優化走向全面系統化的數位化。

2.     涵蓋更深：

     從表層應用走向深層價值創造，包括自動化、智能分析與決策賦能。

3.     雙倍加碼AI：

     將AI應用從當前規模加倍，重點聚焦生成式AI與代理型AI。

4.     步調更快：

     提升創新速度，快速響應市場與內部需求變化。

這一階段的特點是AI成為驅動力。

根據台積電的數據，其GPU算力需求以驚人的速度增長，2025年的需求是2020年的好幾倍。

AI推論需求更是暴增，一周的推論量相當於2024年整年的水平。

這反映了台積電對AI能力的深度依賴。

---

 四、生成式AI策略與應用框架

4.1 生成式AI發展路線圖

台積電公開揭露的生成式AI發展路線圖分為四個階段，

每一階段都有明確的技術目標與應用成果：

1.第一階段（2023年）：快速借重全球LLM經驗

目標是借重全球LLM經驗，「快速打造通用型AI應用」。

台積於2023年5月推出AI夥伴tGenie，可以回答問題、執行指令、翻譯語言等。

這個階段的核心是快速試驗，使用現成的全球LLM服務，探索AI在企業中的應用機會。

2.第二階段（2024年）：發展量身定做的專業知識LLM

發展「量身定做專業知識的LLM」，結合台積專有資料，構建本地執行的專用型大型語言模型，包括：知識管理AI助手、數位客服、內部服務台等應用。

這個階段標誌著台積開始建立自有的AI能力，而非完全依賴外部服務。

3.第三階段（2024年後續）：實現LLM與系統互動

實現「LLM與系統互動」，使用自然語言對多個系統下指令，提升問題分析、故障排除等場景的效率。

這一階段展示了AI與企業IT系統的深度整合。

4.第四階段（2025-2026年）：達成LLM與系統協作

達成「LLM與系統協作」，實現複雜任務的無縫協作。代理型AI成為重點，聚焦於值班人員助理、故障排除助手、程式開發助手等超級自動化應用。

這一階段代表了AI應用的最高形態，AI可以主動承擔複雜的業務流程。

4.2 通用型與領域型AI的雙軌戰略

台積的AI發展並非一元化，而是構建了一個多層次的框架：

• 通用型AI（Generic AI）： 

採用商用LLM與企業級語言模型，提供文件摘要、程式碼開發輔助等通用功能，隨著商用模型更新而升級。

• 領域知識型AI（Domain Knowledge AI）：

使用半導體產業專業知識與台積內部標準作業流程訓練，開發客製化LLM。

特別優勢在於能夠即時更新知識內容，無需等待模型重新訓練。

• 領域技能型AI（Domain Skills AI）： 

為特定應用場景開發專門AI，包括：製造用AI、研發用AI、運籌物流用AI等。

這類AI針對特定業務流程優化，精度與可靠性更高。

這一分層架構體現了台積AI發展的務實態度，既借鑑全球先進AI技術，又根據自身製造特性開發專有AI能力。

---

 五、全球擴廠三大難題的AI解決方案

5.1 難題識別與策略回應

台積電全球製造面臨三大核心難題：

1.     技術知識交換挑戰：

     複雜的製造知識如何從台灣高效轉移到日本、美國、歐洲等新廠區。

2.     跨語言和文化理解門檻：

     不同國籍員工之間的溝通、文件在地化的困難。

3.     新人培訓與上手成本：

     全球擴廠暴增的新員工需求，傳統培訓方式效率低下。

台積IT以AI為核心，構建了四大IT解決方向來應對這些難題：

• AI強化自主化製造：提升工廠自動化與自主決策能力。
• 邊緣運算即時反應與防禦：近場資料處理與實時決策。
• 現代化數據平台推動數據驅動決策：統一資料治理與分析能力。
• 數位工作環境實現全球協作：跨地域的無縫協作環境。

5.2 知識管理系統的三階段構建

台積IT花了不少時間，用生成式AI打造一套知識管理系統，可以提供知識建置、知識管理及知識運用，形成了閉環的知識生態。

• 知識建置階段：

台積推薦採用Markdown格式作為標準知識儲存格式，因其對AI最為友善。

針對不同領域知識預先定義文件範本。

同時建立了系統化的知識捕捉機制，運用AI自動抽取應用系統中員工的工作數位足跡，實現知識的動態積累而非靜態儲存。

• 知識管理階段：

建立了多層次的管理機制：

1.     權限控管：

    採用最小知識原則（Need to know），實施基於角色的訪問控制（RBAC），確保機敏知識的安全性。

2.     品質保證：

     建立正式文件的簽核流程，由相關利害人員確保知識品質。

3.     標籤與後設資料：

     設計友善的搜尋與分類機制，支援多維度的知識發現。

4.     自動確認機制：

     定期檢查並標記過時知識，維持知識的時效性。

• 知識應用階段：

超越傳統的RAG（檢索增強生成）方法，開發出多種知識應用模式：

• 設備AI：運用知識管理優化故障診斷與排除。
• 流程AI：提高製程控制效率與品質管理。
• 良率AI：協助產量與品質優化，減少廢品。

核心是建立「知識資料飛輪」，形成知識、應用與人員之間的閉環互動。

以值班中心為例，每張工單的解決過程都留下數位足跡，AI分析這些足跡提供改善建議，真人參考建議後的新足跡又成為AI的新訓練資料，形成持續的知識積累與優化迴圈。

https://iamvista.substack.com/p/vista-no94ai?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share

5.3 專業術語管理的系統化方法

台積面臨的獨特挑戰是大量內部專業術語的翻譯與理解。

台積內部術語分為四類，其LLM訓練難度遞增：

1.     製造專業術語（如FinFET指鰭式場效電晶體）：

     外部知識豐富，LLM訓練難度最低。

2.     領域慣用語（如「產品ramp up」指進入量產階段）：

     業界通用，訓練難度中等。

3.     內部自訂用語（如PLED代表平台工程處）：

     台積獨有，訓練難度較高。

4.     行話（如「洗衣板」指波浪形石墨，「卡哩卡哩」指棘輪扳手）：

     部門特定，訓練難度最高。

台積建立了一套系統化的術語管理方法：

• 企業術語資料庫：集中儲存與動態更新術語定義，包括多語言版本。
• 標籤與分類：按組織、製程、業務流程分類，標記術語生命周期（活躍、等待審查、歸檔等）。
• 權限控制：機敏術語受限訪問，不同部門有不同的術語可見性。
• 版本管理：追蹤術語演變，支援同義詞關係的維護。
• 術語委員會：定期檢視用語更新與淘汰，確保品質。

對於翻譯優化，台積電推薦採用「檢索為核心策略」（Retrieval as a core strategy）的方法，即在翻譯前即時查詢相關術語庫，將少量相關用語以提示指令的方式輸入LLM，既避免了大量術語微調的成本，又能顯著提升翻譯精度。

這一做法已被證明是最高效的多語言支援方案。

5.4 新人培訓的AI金字塔策略

台積提出了四層金字塔式的新人培訓策略，由基礎到高級逐層升級：

第一層：「隨身教練AI 」- 

24小時解答各類問題，為新人提供即時支援。

第二層：「自動生成互動式培訓教材」- 

由AI根據現有知識庫自動生成初稿，資深人員參考與修改，無需從零開發。

第三層：「AR/VR模擬環境」- 

提供逼真的實操培訓場景，讓新人在虛擬環境中操作真實設備。

第四層：「個人化學習路徑」- 

根據員工背景、職位、學習效率、之前的學習成果量身定制。

這一體系的核心優勢在於，不僅提升了培訓效率，更重要的是實現了知識的標準化與規模化傳遞，有助於新廠區快速達到生產水準。

---

 六、AI服務開發的系統化框架

6.1 成功AI服務的四大定義維度

台積IT將AI服務的成功條件定義為四個相互支撐的維度，形成了完整的評估框架：

• 第一維：成效（Effectiveness）

AI產品應對關鍵挑戰帶來突破性功能，或優化改善目標的正確性，或超越統計與傳統ML做法的精確度。

例如：瑕疵檢測AI應相比傳統方法再減少60%-70%的人工檢測時間。

• 第二維：使用者體驗與採用率

AI服務應用：

• 運用到不同系統，整合到多元化場域或環境
• 提供整合與串接做法，提高採用率
• 提供使用者對新AI技術的運用能力訓練
• 提供直觀介面，輕鬆上手，支援個人化功能
• 提供自動化決策輔助，提高操作方便性

第三維：平台角度的擴充與適應力

• 適應不同專業領域與半導體製造場域的需求
• 應對爆量流量或用戶成長，維持穩定性與可擴充能力
• 支援與其他系統的集成與演進

第四維：商業價值

體現在效率提升、使用者體驗改善、創新突破等方面的實際商業回報。

6.2 AI服務開發的三大要素

打造成功AI產品的三個核心要素為：

• 第一要素：明確的商業目標

商業目標細分為三類：

1.     效率提升：

     工作流程改善、自動化、智慧化、減少重複任務、降低人為操作成本。

2.     使用者體驗改善：

     開發AI驅動的工具如Chatbot、個人化推薦、預測分析、知識代理等。

3.     創新：

    借鑑學界、業界經驗，專研相關技術，提出全新AI功能，驗證可行性。

• 第二要素：跨職能團隊結構

開發一項AI產品所需的團隊組合包括：

• 使用者族群：提供真實需求與使用場景反饋。
• PM（產品經理）：經常與使用者溝通，收集產品需求。
• 資料科學家：專研最新AI技術，提供AI解方。
• UI/UX設計師：設計凸顯AI能力的直觀介面。
• 前端/後端工程師：實現AI功能，負責資源整合。
• SRE（Site Reliability Engineer）：建立穩定、可擴展的架構。

因為台積內部有很多不同的使用者族群與製造領域，開發過程必須深度考量特定領域的專業知識與不同使用者族群的特殊需求。

• 第三要素：AI開發平台支撐

台積IT整合了AI技術和雲端基礎架構，打造了一個AI協作開發平台，涵蓋了：

• 機器學習開發平台。
• 部署與配置機制。
• 評估與驗證機制。
• 維運與監控機制。

6.3 AI開發平台的完整架構

台積IT的AI開發平台包括四大主要模組：

• 模組一：ML開發平台

提供四大類功能：

• ML開發功能：
  

       資料通路、IDE開發環境、訓練服務、多種開發框架、自動化機制。

• AI開發流程：

         CI/CD流程、MLOps開發流程（模型版本與Finetune微調版本保存）。

• 快速交付機制：

        支援敏捷迭代與快速試驗。 

• 模組二：部署與環境配置
• 模型Registry：管理模型版本與生命週期。
• 多種K8s環境配置：支援不同的部署場景。
• 完整監控功能：Log紀錄、錯誤偵測、診斷、告警機制。
• AI診斷輔助：AI輔助問題除錯。

• 模組三：評估與驗證機制
• 積分排行榜（LeaderBoard）：

        評估多種開源或開放模型，建立自己的模型排名。

• AI試驗場（Playground）：

        以MVP（最小可行性產品）方式，讓少數使用者先試用AI新功能，

        類似POC驗證。

• 模組四：維運與治理
• 服務監控：監控API請求數據、定義臨界值、異常警告通知。
• 流量管理：即時監控回應時間，確保服務品質。
• 故障排除：標準通報程序、SOP流程、根因分析、自動化復原機制。

6.4 AI服務開發的四大挑戰與應對

台積IT從實戰經驗中，歸納出四大挑戰及應對方法：

• 挑戰一：問題界定挑戰

表現：開發AI服務常見問題就是找到需要解決的問題，才知道需要什麼樣的解方。          

應對：

• PM與使用者大量溝通，建立背景知識。
• 了解使用者痛點與業務影響。
• 考量資安考慮與使用場域的資源/成本。

• 挑戰二：分段實施（Phasing）的挑戰

表現：將大AI專案劃分與管理的複雜性。

應對方法：

• 定義明確的里程碑作為進度查核點
• 按用戶族群分階段導入：不同使用者族群分階段試用AI產品。
• 按資料面分階段：先用70%訓練資料，逐漸導入更多資料強化模型。
• 按功能面分階段：區分不同面向的功能，逐步提升AI代理的能力。
• 按環境分階段：針對不同工廠分段導入，確保每個階段的成功再進入下一階段。

• 挑戰三：開發規畫挑戰

表現：複雜AI項目的計畫與成本預估困難。

應對：

• 採取敏捷開發，以兩周一個衝刺（Sprint）的方式規畫。
• 細緻的任務拆解與成本估算。
• 持續的進度監控與調整。

• 挑戰四：導入的挑戰

表現：AI服務上線前後的多重不確定性。

應對：

• 風險評估：符合台積內部資安規範與應用場域的資料限制。
• 品質確保：確保AI功能的準確度與各階段的一致性。
• 版本控制：完整的版本管理與回滾機制。
• 文件完整性：提供使用者指南、SOP標準作業程序、維運參考資料。

6.5 AI服務開發的六階段流程

台積IT為了因應前述挑戰，設計了一套嚴謹的AI服務開發流程，分為六個階段：

1.第一階段：專案發起（Project Initiation）

• 確定商業目標與成功定義。
• 評估可能的成本與資源需求。
• 確認關鍵利害人員與團隊結構。

2.第二階段：原型開發（Prototype）

• 進行可行性研究（Feasibility Study）。
• 最小單位的AI元件或功能實作。
• 驗證技術可行性與基本效果。

3.第三階段：驗證（Trial Run / POC）

• 打造最小可行性產品（MVP）驗證。
• 用已知案例評估可行性。
• 根據使用者反饋進行微調。
• 這與第二階段共同構成POC概念驗證過程。

4.第四階段：模擬（Pilot Run）

• 在類似正式上線的測試環境中模擬執行。
• 使用正式資料驗證AI功能。
• 邀請使用者試用，收集實際反饋。
• 進行充分的規模化測試與性能驗證。

5.第五階段：生產開發（Production Development）

• 前後端團隊完成全部開發工程。
• 完成架構設計與最佳實踐實施。
• 進行代碼與邏輯的品質審核。
• 準備完整的文件與操作手冊。

6.第六階段：部署（Deployment）

• 整合所有系統監控功能。
• 部署異常偵測機制。
• 確保正式上線所有功能的正常運作。
• 建立維運人員的支援機制。
• 持續監控與反饋收集。

6.6 跨部門協作的互動流程

在AI服務開發中，不同角色的協作遵循清晰的流程：

1.第一步：需求文件製作

• PM與使用者族群討論需求，進行深度訪談。
• 與內部AI專家討論技術可行性。
• 生成初步的功能與非功能需求文件。

2.第二步：概念驗證與技術探索

• 資料科學家團隊進行POC。
• 利用最少資源測試技術想法可行性。
• 評估模型與方案的初步效果。

3.第三步：完整開發執行

• 前後端工程師開始核心功能開發。
• UI/UX設計師設計AI交互介面。
• SRE規畫架構與可靠性機制。
• 嵌入式的持續整合與測試。

4.第四步：使用者驗收測試（UAT）

• PM帶領AI服務原型與領域專家進行試用。
• 收集專業使用者的詳細反饋意見。
• 針對反饋進行功能與界面微調。

5.第五步：正式上線準備

• 資料科學家確認AI服務功能符合技術標準。
• SRE確認服務可靠性、備援機制、監控體系完善。
• 撰寫並審核完整的文件與操作指南。

6.第六步：正式推出與維運

• 宣布產品正式推出。
• 提供終端使用者與維運人員培訓。
• 建立持續的監控、反饋與改進機制。

---

 七、組織創新與平台工程戰略

7.1 IT組織的五年三次重大調整

台積IT在過去五年進行了三次重大的組織調整，每次都反映了轉型戰略的深化與組織能力的提升：

1.第一次調整（2021年5月）：從服務中心到產品模式

• 背景：

IT現代化的深化與DevOps導入的推進。

2021年2月，台積電副總經理暨資訊長林宏達上任，從軟體科技公司的角度重新思考如何用軟體打造晶圓廠。

• 組織結構：

將原來的專案開發模式轉變為產品模式，重組為四大處級單位：

• 技術系統整合處（TSID）：人數最多，負責智慧製造相關系統。
• 資訊建構暨通訊服務處（ICSD）：負責基礎架構。
• 智慧應用整合處（AAID）：負責AI和研發平台及8吋晶圓自動化。
• 企業系統整合處（BSID）：負責內部數位商務相關系統。

• 核心理念：

「跑在程式碼上的晶圓廠」（Fab Runs On Code）——

    IT不只是支援工具，而是製造本身的中樞神經

• 影響：

確立了DevOps的組織實踐基礎，促進了IT人員從被動響應到主動創新的轉變。

2.第二次調整（2022年）：產品化與平台化的細化

• 背景：IT現代化取得初步成效，需要更細緻的組織結構支撐規模化推進。
• 變化：
• 依產品線重新規畫開發團隊，在數位商務組織下細分出CRM、PLM、SCM、FML（ERP）、HCM等工程團隊。
• 每個工程團隊配置完整的前後端工程師與DBA。
• 成立產品管理部門，覆蓋產品管理、專案管理、使用者體驗、預算控管等職能。
• 每個工程團隊配置專責的產品經理。
• 成立平台團隊，負責基礎服務與設施，打造數位商務需要的共用服務或中臺。
• 影響：

建立了產品思維與平台思維的雙軸組織模型，提升了開發效率與服務質量

。

3.第三次調整（2025年初）：平台工程處的正式成立與數位卓越部門的建立

2025年初，台積IT展開第三次、也是最重要的組織調整，

從4個處級單位擴編增加到6個處級單位，新設立了2個關鍵部門：

1.     平台工程處（Platform Engineering Division, PLED）

• 背景與驅動力：
• 台積IT現有超過3,000位IT開發人員，打造了上千套應用系統，服務超過50,000名各事業部門使用者。
• 全球布局橫跨三大洲，如何標準化系統與流程成為核心挑戰。
• 龐大的IT現代化工作需要進行，同時還要滿足不斷增長的新應用開發需求。
• AI、大數據、雲原生等技術變革不斷涌現，需要統一平台支撐。
• 海量資料搜集與嚴格的安全合規環保下開發AI應用。

• 核心使命：
• 作為IT基礎架構與三個應用開發團隊（AAID、TSID、BSID）之間的橋樑。
• 提供一套完整的服務平台、共用函式庫、SRE工具、DevOps環境。
• 提高開發團隊的效率，降低交付高品質軟體的阻力。
• 長期願景：讓DevOps團隊快速找到合適工具進行創新與協作。

• 解決的三大開發痛點：

           1.痛點一：開發和交付的挑戰

• 開發者完整開發體驗問題。
• 建置、交付、CI/CD流程的優化。
• 解決方案：

提供開發範本、自助式服務目錄、自助式資源配置介面、智能防呆設計

。

2.痛點二：軟體維運的挑戰

• 提供媲美公有雲的私有雲基礎設施。
• 讓開發團隊更容易善用雲端資源。
• 解決方案：
• 自己用開源K8s專案建置的大規模K8s叢集。
• 自助式的大數據平台。
• 完整的可觀察性平台（包括：Log紀錄、錯誤偵測、診斷、告警、監控與報表機制）。

3.痛點三：協作的挑戰

• 開發團隊間如何協作與知識共享。
• 解決方案：

提供開發指南、架構設計參考、執行階段檢查、知識分享與協作機制

• 平台產品化策略：
• 將平台視為一個產品進行開發，持續優化各種平台服務。
• 建立代管服務與支援機制。
• 積極用AI強化平台能力。
• 與應用開發團隊建立共同責任模式。
• 所打造的功能需要AP團隊使用才能創造商業價值。

2.     數位卓越與創新處（Digital Excellence & Innovation Division, DEID）

• 核心職責：

        推動數位轉型與培養數位公民，協助因應組織變革帶來的挑戰。

• 與PLED的配合：

        共同推動企業級IT現代化與創新。

7.1.1 台積IT組織調整的策略意義

三次組織調整反映了台積IT策略的深化與組織成熟度的提升：

維度	第一次（2021年）	第二次（2022年）	第三次（2025年）
組織模式	服務模式→產品模式	產品化細化	平台工程正式化
核心驅動	DevOps導入	規模化推進	AI與全球化
處級單位	4個	4個（內部細化）	6個
關鍵新增	產品經理	平台團隊	PLED與DEID這
略焦點	IT現代化	應用產品化	開發者體驗

7.2 平台工程的策略意義與核心價值

平台工程處的設立代表台積IT策略的重要升級，

從技術層面、組織層面、業務層面都帶來深遠影響：

技術層面：統一與自助化

台積IT平台工程的技術願景包括：

• 統一IT基礎設施，消除資訊孤島（特別是全球三大洲的系統標準化）。
• 建立標準化的開發與部署工具鏈。
• 提供自助式的資源與服務，降低開發團隊的依賴。
• 支援多種開發範式與技術棧（K8s、大數據、可觀察性等）。
• 內建智能防呆機制，讓開發者不容易犯錯。

組織層面：專業分工與協作

• 形成專業的平台工程團隊，獨立於應用開發團隊。
• 建立平台團隊與應用團隊的雙軸協作機制。
• 明確的責任分工：平台團隊負責工具鏈，應用團隊負責商業價值。
• 提升IT人員的專業性與職業滿足感。
• 促進IT文化從「苦力模式」向「賦能模式」轉變。

業務層面：加速創新與降低成本

• 加速業務應用的上線時間（Time-to-market）。
• 提升應用的穩定性與可靠性。
• 降低IT運營成本（通過標準化與自助化）。
• 支援業務創新與實驗（快速試錯能力）。
• 提升全球工廠的系統交付品質與一致性。

7.2.1 平台工程與DevOps的關係

根據台積的實踐經驗，平台工程是對DevOps的進一步演進：

• DevOps的焦點：

軟體開發與運營的協作與自動化。

• Platform Engineering的焦點：

為DevOps團隊構建易用、標準化、賦能的平台。

換句話說，

• DevOps強調「怎麼做?」（流程與工具），
• 而Platform Engineering強調「用什麼做?」（平台與能力）。

台積電的平台工程處正是這一升級的具體化。

7.3 開源技術的策略選擇與深度應用

台積電對開源技術的採用與應用策略值得重點關注。

相比於閉源商業軟體，開源技術為台積帶來了多重價值：

• 技術自主性：

基於開源構建的自有平台，避免供應商鎖定。

台積可以根據自身需求進行定製與優化，而不受商業軟體版本更新的影響。

在K8s、大數據平台、可觀察性等關鍵領域，台積均採用開源技術自建，確保了對核心基礎設施的完全掌控。

• 快速創新：

開源社區的持續演進為台積提供技術紅利。

通過積極參與開源社區，台積能夠快速採納新技術，並將其應用到自身業務中。這比採購商業軟體的更新迭代要快得多。

• 人才吸引與培養：

開源技術使用經驗成為IT人才的重要技能。

開源文化的推行有助於吸引一流技術人才，提升團隊的技術水平。

台積電IT在業界的吸引力，與其積極擁抱開源的態度密不可分。

• 生態協作：

參與開源社區貢獻，提升技術影響力。

台積電不僅是開源技術的使用者，更是貢獻者，這提升了公司的技術形象與業界認可度。

台積電副總經理暨資訊長林宏達曾表示：

「過去幾年內，台積IT成功導入現代化的技術，也高度倚重開源，讓我們的進步速度變快了。」

這一評價深刻體現了開源技術對台積IT現代化的重要推動作用。

---

 八、數位卓越的商業價值與影響

8.1 製造效率的提升

台積電的IT轉型直接帶動了製造效率的改善。

通過AI強化的自動化與優化，台積能夠：

• 自動派工優化：

        自動派工上百萬張工單，同時兼顧生產力、良率、品質與周期。

• 高速瑕疵檢測：

        一小時內自動處理200萬張晶圓掃描影像，識別1000個瑕疵點。

• 快速故障排除：

        即時偵測設備故障，加速故障診斷與排除流程。

若能用IT提升1%的效能，就可能帶來價值十億元的影響，這充分說明了IT對台積業務的重要性。

8.2 全球化擴廠的支撐

IT卓越是台積全球製造的關鍵支撐。

通過知識管理、文件翻譯、新人培訓等AI應用，台積能夠：

• 快速複製經驗：

將成熟廠區的製造經驗高效複製到新廠區。

• 克服溝通障礙：

通過機器翻譯與術語管理，克服時差與語言障礙，實現高效的跨國協作。

• 加速人員上手：

大幅縮短新人上手週期，加速新廠區的生產力爬升。

8.3 技術領先的鞏固

IT卓越不只是技術改造，更是競爭力的提升。

台積IT發展的各項應用，本質上都在幫助公司應對製造複雜性的持續上升，這為晶圓製程技術的創新提供了堅實的基礎。

隨著AI技術的深入應用，台積能夠在複雜的製程控制中發現新的最佳化機會，加速新製程的開發與量產，進一步鞏固其工藝領先地位。

8.4 組織能力與人才吸引

IT卓越戰略的推進，吸引了大量一流的IT人才。

台積電IT日活動從第一屆的數百人參加，到今年的數千人參加，充分體現了台積IT在業界的吸引力與影響力。

通過建立現代化的IT文化、提供有挑戰性的技術工作、推行敏捷與DevOps實踐，台積IT成為了吸引與保留一流人才的磁石。

---

九、關鍵成功因素與經驗總結

9.1 系統化的分階段轉型治理

台積IT的成功首先在於建立了清晰的分階段轉型藍圖。

從IT現代化到雲原生，再到AI服務開發，再到數位卓越，每一階段都有具體的目標與關鍵舉措。

這種系統化的規劃避免了許多企業數位轉型中的「散步式」創新與頻繁的策略調整。

進度里程碑的設置、成功指標的定義、關鍵投資的決策，都體現了台積IT對轉型的深層次思考。

9.2 技術與業務的深度融合

台積並未將IT視為獨立的技術部門，而是將其與製造業務深度融合。

「跑在程式碼上的晶圓廠」這一核心概念，正是這種融合最深刻的體現。

IT不是被動的支援部門，而是積極參與到製造決策中，用技術來解決製造挑戰，推動製造的創新與優化。

9.3 人才與組織的協同進化

台積IT的組織調整始終與轉型策略相適應。

從產品模式、DevOps團隊的擴展、到平台工程處的新成立，組織結構的演進支撐了技術戰略的推進。

同時，通過IT Day活動的舉辦與規模擴大，台積電展現了對IT人才的持續吸引與投資承諾。

9.4 AI應用的務實推進

台積對生成式AI的應用採取了務實的路線。

並非簡單地追趕新技術潮流，而是根據企業實際挑戰（知識交換、跨語言、培訓、製造優化）有針對性地開發AI應用。

這種「問題導向」而非「技術導向」的方法論，提高了AI投資的ROI，也確保了AI應用的可持續性與實用性。

9.5 開源與自主的平衡

台積在採用開源技術與建立自有平台之間找到了良好的平衡。

既充分利用開源社區的創新成果，又通過自建平台確保技術自主性與定製化能力。

這一策略既降低了開發成本，又保持了企業對關鍵技術的控制力。

9.6 完整的治理與流程體系

台積IT建立了從AI服務定義、開發、驗證到部署與維運的完整流程體系。

這套體系不是簡單的模板化過程，而是根據實際經驗不斷調整與優化的，體現了持續改進的文化。

9.7 平台化思維的引領

台積通過建設統一的資料平台、知識平台、AI服務平台，實現了內部生態的整合。

這種平台化思維對於規模化企業的數位化至關重要，能夠提升組織的整體效率。

---

 十、對其他製造企業的啟示

10.1 數位轉型不是終點，而是持續進化

台積電從數位轉型邁向數位卓越，表明數位化本身不是目標，而是持續優化與創新的過程。

其他製造企業不應將數位轉型視為一次性項目，而應建立持續進化的機制。

制定清晰的長期願景（例如：5年、10年），分階段設定目標，並根據內外部環境變化進行動態調整，是可持續轉型的關鍵。

10.2 組織調整是轉型成功的必要條件

1.台積電的五年三次組織調整表明，組織結構必須與轉型策略相適應。

2.新的技術能力、新的業務模式、新的創新方式都需要相應的組織支撐。

3.其他企業應當重視組織改革的重要性，不能只做技術改造而忽視組織調整。

10.3 平台化思維的重要性

1.台積電通過構建統一的資料平台、知識平台、AI服務平台，實現了內部生態的整合。

2.這種平台化思維對於規模化企業的數位化至關重要，能夠實現資源的高效利用與協同創新。

3.其他大型製造企業應考慮建立類似的內部平台，以支援業務的規模化創新。

10.4 知識管理在AI時代的新角色

生成式AI的出現為企業知識管理帶來了新機遇，但是前提是建立高品質、結構化、可治理的知識資產。

台積電的系統化知識管理方法提供了實踐參考，包括：知識的建置、管理、應用的完整體系。

其他企業應投資於知識管理基礎設施，為AI應用的成功奠定基礎。

10.5 全球化運營的IT支撐

隨著製造全球化成為趨勢，IT對於知識轉移、溝通協作、標準化的重要性將不斷上升。

台積電在應對全球擴廠三大難題上的經驗，特別是在知識管理、術語管理、新人培訓上的做法，對於其他全球化企業具有重要參考價值。

---

十一、結論

台積電IT的轉型實踐提供了一個深刻的案例，展示了大規模科技製造企業如何通過系統化的數位化策略，實現從技術改造到業務價值創造的升級，進而邁向全面的數位卓越。

本研究的關鍵發現包括：

1.     階段性推進是數位卓越的必要條件：

     從IT現代化到雲原生，再到AI服務開發，再到全面數位卓越，每一階段都有明確的里程碑與成果。

     盲目蠻幹的轉型往往適得其反，系統化的分階段推進才能確保轉型的持續性與成效。

2.     組織調整與技術進步必須協同：

     台積IT五年三次的組織調整，每次都對應了技術策略的深化。

     組織結構必須隨著技術發展而調整，以支援新的工作方式與創新模式。

3.     AI不是目的本身，而是解決業務問題的工具：

    台積對生成式AI的應用，始終圍繞全球製造的實際挑戰展開，包括：知識交換、跨語言溝通、新人培訓等。

     這種「問題導向」的方法論確保了AI投資的實際回報。

4.     知識管理與組織學習是數位卓越的基礎：

    高品質、可治理的知識資產，是充分發揮IT與AI價值的前提。

    台積建立的知識管理三階段體系（建置、管理、應用），可為其他企業提供借鑑。

5.     平台化思維與開源擁抱是可持續創新的源動力：

     通過構建內部平台與積極參與開源生態，企業能夠持續獲得技術創新紅利，提升組織的創新能力。

6.     AI服務開發需要系統化框架：

     從成功條件定義、商業目標明確、跨職能團隊組織、到完整的開發流程，台積建立了一套完整的AI服務開發框架，實現了AI應用的規模化與可持續化。

7.     IT與業務的深度融合是數位卓越的本質：

    只有當IT從支援角色轉變為核心角色，當IT人員積極參與到業務決策中，企業才能真正實現數位卓越。「跑在程式碼上的晶圓廠」這一概念，生動地體現了IT與業務的深度融合。

在全球化、AI化、複雜化的新時代，台積電的經驗表明，科技製造企業的競爭優勢，最終將取決於其IT與資料驅動的能力。

數位卓越不僅是技術問題，更是策略、組織、文化與人才的全面演進。

對於其他製造企業而言，台積電的實踐提供了可借鑑的路線圖：

• 從局部的技術現代化開始，
• 逐步推進組織變革，
• 建立平台化的IT基礎設施，
• 系統化地開發與應用AI，
• 最終實現從數位轉型到數位卓越的升級。

這一過程並非一蹴而就，而是需要長期的持續投資與創新，需要領導層的堅定支持與全員的積極參與。

---

十二、局限與未來研究方向

1.1 研究局限

本研究主要基於台積電公開披露的訊息與案例，深度企業資料的獲取受限。

同時，由於台積電在晶圓製造領域的領先地位與資本規模，其經驗的行業通用性存在一定的問題。

此外，由於台積電IT轉型仍在進行中，某些策略的長期效果尚需時間驗證，本研究主要基於當前已有的成果進行分析。

12.2 未來研究方向

1.方向一：代理型AI的組織影響

隨著代理型AI在企業運營中的應用，其對組織結構、工作流程、人力需求的影響值得深入研究。

特別是當AI代理能夠自主完成複雜業務流程時，對組織管理與人才發展的影響。

2.方向二：平台工程與DevOps的融合機制

平台工程作為新興實踐，其與DevOps、SRE的融合機制仍有待深入研究。

特別是在大規模企業中，如何協調平台團隊與產品團隊的關係，優化開發體驗。

3.方向三：AI服務開發成熟度模型

基於台積電等先進企業的實踐，建立AI服務開發的成熟度模型，幫助企業評估自身的AI服務開發能力，制定改進計劃。

4.方向四：知識管理AI化的倫理與安全問題

企業知識的AI駐留與自動應用，涉及隱私、安全、決策透明度、責任歸屬等問題，需要進一步研究與規範。

5.方向五：跨產業的數位卓越模式

研究其他製造業、服務業在數位卓越中的差異化路徑，提煉具有跨行業適用性的原則與方法。

---

圖表分析

---

簡報分析

• 本研究深入探討了 台積電 IT 部門 自 2020 年起至2025 年的轉型歷程，詳細分析其如何從「數位轉型」邁向「數位卓越」的策略演進。
• 文中指出台積電透過五年間三次重大的組織調整，成功將 IT 角色轉變為製造核心，並正式成立平台工程處以優化開發效能。
• 針對全球擴廠挑戰，台積電結合生成式 AI 打造系統化的知識管理與人才培訓體系，有效克服跨國溝通與技術轉移的門檻。
• 此外，研究揭示了該公司開發 AI 服務的六階段標準流程，強調技術與業務深度融合的重要性。
• 最終，台積電建立起「跑在程式碼上的晶圓廠」運營模式，為高科技製造業的數位治理與 AI 應用，提供了具備實戰價值的參考框架。

---

---

---

參考文獻

1.   Yin, R. K. (2001). 個案研究法：設計與方法 (尚榮安譯). 弘智出版. (原書：Yin, R. K. (1994). Case study research: Design and methods (2nd ed.). Sage Publications.)

https://www.books.com.tw/products/0010156785?srsltid=AfmBOoqokQLY5fDyy29-UzpjQa8_qDM4bAUuSsYuFPs73eym2CffbEUJ

2.  Plekhanov, D., Franke, H., & Netland, T. H. (2023). Digital transformation: A review and research agenda. European Management Journal, 41(6), 821-844.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263237322001219#dfig6

3.     台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略1】

      台積IT數位轉型下一步，四大原則加速邁向數位卓越. iThome.

https://www.ithome.com.tw/news/170499

4.     台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略2】

      台積IT怎麼用GenAI?生成式AI發展路線圖首度大公開. iThome.

https://www.ithome.com.tw/news/170501

5.     台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略3】

     全球擴廠三大難題，台積IT如何善用GenAI因應的關鍵. iThome.

https://www.ithome.com.tw/news/170256

6.     台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略4】

    台積IT打造成功AI服務的實戰心法，從流程、平臺到協作模式大公開. iThome.

https://www.ithome.com.tw/news/170512

7.     台灣積體電路製造股份有限公司. (2025). 【台積電IT卓越新戰略5】

     台積IT組織5年三次大調整，要靠平臺工程讓DevOps創新再加速. iThome.

https://www.ithome.com.tw/news/170257