職涯歷程
三段經歷，一條主線
三個階段，一條主線。前十年學會怎麼找出真因，後十年學會怎麼把它講給決策者聽、帶著團隊做到，現在則是把這兩件事交給 AI 去放大。
2005–2015 · 10 年
製造與研發現場：學會找真因
從茂德科技的 12 吋晶圓產品研發起步，投入良率提升六年半，之後轉進精密製造，負責 Logitech 與 Apple 塑膠件的品質管理。這十年我一直在規格、良率與交期之間找原因——在晶圓的世界裡，找不到真因的代價是每片幾萬到幾十萬美金。這養成了我「先找真因再談對策」的習慣，也是今天問題分析與決策課的底層。
2015–2025 · 10 年
商業與管理：從第一線業務做到副總
2015 年我從工程師轉做業務，被硬派主管用 MANCOOT 框架操了一輪，才明白成交的關鍵不是話術，而是能不能問出客戶自己都還沒想清楚的問題。之後負責 TSMC EUV Pod 的產品認證，再到 ABB、Schneider、Siemens 面對半導體與石化產業的客戶，接著在 PTC 擔任 PLM 數位轉型顧問，最後在一家消費品品牌外商做到業務副總。這十年學的是同一件事：把技術語言翻譯成商業語言，再把它變成一整個團隊都能執行的制度。
2025–現在
All in AI：把方法交給 AI 放大
2025 年我決定 All in AI，2026 年正式創立晟景科技，做 AI Agent 與工作流導入，同時把前面 20 年的方法整理成三套企業內訓課程。差異化很單純：我把製造業的 PLM 治理思維帶進 AI 導入——不只讓 AI 把事情做好，更要做對、可追溯。有這個組合的顧問，坊間不到 1%。
我的教學信念
聽完很感動，
不是我要的結果。
我看過太多內訓：講師很會講，學員當下猛點頭，回到座位一週後什麼都沒變。那不是學習，那是娛樂。
所以我的課有三個堅持——用你們自己的案例演練，不用課本上的虛構情境；每個方法都要能寫成步驟，說不出步驟的就是心法不是方法；課後留下可以直接用的模板，讓改變從當週就開始。