在企業數位轉型的過程中，我們常常會急著談 AI、談自動化、談系統升級。

但如果流程本身沒有被看清楚，再多的 AI 也只是「加速混亂」。

這也是為什麼在新廠規劃過程中，我重新回到一個經典工具：

VSM（Value Stream Mapping，價值溪流圖）

VSM 的源頭：來自 Toyota 的精實思維

VSM 起源於 Toyota Motor Corporation 的精實生產系統（TPS），由 Taiichi Ohno 等人發展。

它的核心只有一句話：

客戶願意付錢的才叫價值，其餘都是浪費。

這句話，看似簡單，卻足以改變整個企業運作邏輯。

什麼是 VSM？

VSM 不是單純的流程圖。

它是一張把「整條價值創造流程」攤開來看的圖，包含三個關鍵元素：

資訊流（Information Flow）
實體作業流程（Material Flow）
時間軸（Lead Time vs Value-Added Time）

一張典型的 VSM 長這樣

與一般流程圖不同的是：

它會標示等待時間
它會區分加值（VA）與非加值（NVA）
它會計算總前置時間（Lead Time）

通常你會發現一件震撼的事：

真正創造價值的時間，可能只有 5%–10%。

VSM 的四個核心觀念

1️⃣ 價值（Value）

例如在倉儲作業中：

正確撿貨
正確出貨
庫存準確

這些是客戶願意為之付費的。

2️⃣ 浪費（Waste）

精實理論中的七大浪費，在倉儲場景裡非常常見：

浪費類型	倉儲例子
等待	等主管簽核
搬運	重複搬棧板
動作	多餘走動
過度加工	重複輸入資料
庫存	不必要的安全庫存
缺陷	撿錯貨
過度生產	先備貨但沒有訂單

當你真正畫出 VSM，浪費會變得「可視化」。

3️⃣ Lead Time（總前置時間）

從接單到完成交付的總時間。

4️⃣ Value-Added Time（加值時間）

真正讓產品或服務更接近交付的時間。

這兩者的落差，往往就是企業效率的真相。

為什麼 VSM 對 AI 轉型非常重要？

很多企業導入 AI 時犯了一個錯誤：

還沒理解流程，就想自動化。

如果流程本身存在大量浪費，AI 只會把浪費放大。

因此我們在新廠規劃時採取一個不同策略：

先做 VSM，再談 AI。

從 VSM 到 AI Agent：轉型的關鍵升級

傳統 VSM 目標是：

✔ 降低浪費
✔ 縮短等待
✔ 簡化流程

但當我們把 AI 納入思考，層次就不同了。

我們開始問：

這個步驟是否一定要人判斷？
這個決策是否可以規則化？
這個流程是否只是重複輸入資料？

當 VSM 遇上 AI，就會出現三種分類：

作業類型	AI 化可能性
純資料處理	幾乎 100% 可
規則型判斷	高度可
經驗型判斷	需模型學習

這時 VSM 不再只是「精實工具」，而是：

AI 切入點的發掘工具。

倉儲場景的思考範例

假設入庫流程：

收貨 → 檢查 → 建立入庫單 → 決定儲位 → 上架

在 VSM 角度下，我們會問：

決定儲位是否靠人工經驗？
是否存在等待確認？
是否重複輸入資料？

如果答案是肯定的，那麼這個節點就是：

AI Agent 可以接手的地方。

流程圖 vs VSM 的本質差異

流程圖	VSM
只畫步驟	畫時間
不強調浪費	強調浪費
不計算等待	計算等待
不區分加值	明確分 VA / NVA

這就是為什麼在新廠規劃中，我們不只畫流程圖，而是畫價值流。

真正的升級：Lean 2.0

當 VSM 與 AI 結合，企業就進入一個新的階段：

Lean 2.0 = VSM + AI Agent + 自動化決策

這已經不只是優化流程，而是：

消滅重複判斷
消滅低價值人工
重構底層運作邏輯

這種轉型，不是表面數位化，而是結構性的改變。

結語：先看清流程，才有資格談 AI

AI 不是魔法。

AI 是放大器。

它會放大你的效率，也會放大你的混亂。

在新廠專案中，我們選擇先回到基本功——VSM。

因為唯有看清價值流，企業才知道：

哪裡是浪費
哪裡是瓶頸
哪裡是 AI 的真正切入點

當流程被看清楚，自動化才有意義。

當浪費被量化，AI 才有方向。

如果你正在推動企業 AI 轉型，不妨先問自己：

你真的畫過你的價值溪流圖嗎？

也許答案，會比你想像中更震撼。