馬斯克在2014年至2019年間拚命追求成長,讓我們財務吃緊如履薄冰,每一分現金都被榨乾到極限。正是在這種充滿壓力的環境下,湧現了大量創意。在生存模式下,我們幾乎不排除任何可能的選項。在絕境的推動下被迫想出解決方案,對於任何想要突破極限的公司而言,都是常態。
2017年,我們面臨的生存挑戰就發生在灣區的弗里蒙特廠。當時我們手上的現金只夠支撐90天,但關廠的死亡威脅離我們更近。我們的慣例是最多延遲72天支付給供應商的款項。我們欠了很多錢,假設我們按時付款,實際可用的現金僅夠維持18天。我們深陷危機。媒體也關注這件事,做空者在推特和有線電視台大肆唱衰我們的股票。
事情並未按計畫發展。我們的核心策略是大規模生產一款全新的平價轎車。 Model 3被寄予厚望,有望帶領我們進軍龐大的中階市場,並與豐田Camry、富豪(Volvo)等車款競爭。這是我們實現轉型式成長的關鍵豪賭,讓特斯拉藉此躋身主流汽車巨頭,以及全球電動車的領頭羊。
然而,作為核心策略的關鍵支柱Model 3卻深陷「生產地獄」。我們連汽車製造這個本業都做不好。在高度自動化的生產線,嶄新炫亮的機器人卻讓我們失望,發揮不了作用。弗里蒙特工廠的產量是零。每過一天,違約的風險就更逼近。
這個關鍵問題的根源是馬斯克,他自己也第一個坦承這一點。早在數年前,他就看到來自中國愈來愈嚴峻的挑戰,中國至少有十多家資金雄厚的低成本製造商蓄勢待發,準備進軍全球電動車市場。馬斯克認為,要維持競爭力,特斯拉必須將成本壓低至少一半。
為此,他主導策畫了一條高度自動化的組裝線,追求超高效作業,能高速生產大量汽車,他認為這將是對抗全球競爭對手的答案。我們要打造一套最先進的自動化系統,他稱之為「外星無畏艦」,也就是「製造機器的機器」。
唯一的問題是:它根本運作不起來。機器人互撞、Model 3 從托盤上掉落。組裝線頻繁塞車、延誤,品質問題層出不層,簡直是一場災難。
在我們迫切需要快速大規模生產、壓低成本的時候,卻不得不支付高昂的加班費給龐大的維修專家團隊,即便如此,他們也無法讓這些機器順利協同作業,高效生產汽車。即使最後下了組裝線的汽車也不符銷售標準。
一開始,我們仍抱希望,以為這只是學習曲線的問題。只要「外星無畏艦」的機器人組件彼此配合順暢,整個系統就能實現高效的目標。但事實並非如此。
更糟的是,供應鏈已經按照每週生產數千輛汽車的預期目標,不斷向工廠運送零件。那些零件堆積在廠外,而我們還得支付供應商款項,進一步加重財務壓力。時間一分一秒流逝,滴答聲愈來愈大聲,壓迫感讓人喘不過氣。
同步性是自動化裝配線面臨的最大挑戰之一。要讓各個機器彼此配合,步調一致,需要精密的協調。
然而,機器人卻缺乏這樣的協調能力。每一個機器人都能完成各自的任務,但它們只知道自己負責的部分,這就是它們的能力範圍,所以無法掌握整個流程。它們分別負責焊接、安裝車門或數百種任務中的其中一種,完成後便繼續下一個動作。
這些機器人對於「外星無畏艦」的整體運作幾乎毫無概念。整個系統就像一支超級明星組成的隊伍,各個身懷絕技,卻無法合作無間。
失靈的自動化機器急需人工介入。我們派出一支由高薪技術人員和工程師組成的隊伍,希望他們能哄著這些機器人順利造出汽車,卻無濟於事。
在一次高層主管緊急會議上,我們甚至不需要挨個詢問問題所在,就已知道我們面臨的問題——眼下首要之務是必須開始造出汽車。
汽車產品部門主管傑洛姆.吉蘭提出了一個聽起來頗為瘋狂的主意。他說,如果能在廠區搭建一個長條形大帳篷,他願意在裡面安裝一條組裝線,完全由人工操作。
從某個層面來看,他的想法不無道理。我們的機器人生產不出我們急需上市銷售的汽車;反之,人類完全有能力完成這個任務。事實上,在汽車產業的第一個世紀,大多數時間都是人類負責完成汽車裝配。面對眼前的緊急情況,我們別無選擇,只能暫時擱置馬斯克所描繪的二十一世紀願景,暫時回歸到二十世紀福特式生產模式。
傑洛姆主張,透過人力組裝汽車,我們可以了解製造流程中的每一個步驟與節奏。只有充分摸清整個生產系統的裡裡外外,我們才有足夠的把握,知道如何開始優化流程。一旦完成優化,就可以把機器人一台一台重新導入組裝線。
幾天之內,傑洛姆和他的團隊在弗里蒙特工廠旁的空地上搭建了一個長形棚,也就是所謂的「大型臨時廠棚」,汽車將沿著帳篷內的生產線一站一站往前推進。工人直接從開到工廠的運輸拖車上取用所需零件,然後從帳篷側邊送入生產線,我們稱這種作業方式為「專人直送服務」。
第一批汽車完成組裝的速度緩慢,因為需要學習的東西很多。但傑洛姆和團隊持續蒐集數據,其中包括大量的第一手觀察,並逐步優化流程。他們發現,如果把不同零件按照不同的路線和時程表送到不同的工作站,可以節省組裝時間。當然,總會有瓶頸需要解決。
隨著每一次調整,系統效率就會提高一些。最後,傑洛姆和帳篷內的組裝團隊成功刪減了生產過程中50%的步驟。
我們的目標是每週生產1,500輛Model 3。在人力組裝的第一週,我們只完成了75輛。但六週內,系統效率提高了十倍,產量達750輛。我們的財務狀況雖然仍不穩定,但危機感已顯著減輕。
這次「外星無畏艦」險象環生、死裡逃生的經驗,印證了我們知道但偶爾會忘記的道理:在你完全了解自己在做什麼之前,亦即完全掌握每一個動作、每一次轉向、每個零件行進路徑之前,別急著自動化。掌握了這些資訊後,你才能進行優化——諸如縮短零件的移動路徑、把每個工序的時間縮短幾秒。只有當這張流程圖被精簡到最簡單、最高效的形式,我們才能開始考慮部署一兩台機器人。
這一點對馬斯克來說,重要到足以把它列為演算法的第五步:最後才自動化。
我們在帳篷裡以人力生產汽車不僅拯救了公司,還帶動特斯拉的全球業績。一旦我們公司的核心——製造系統有了可靠的運作機制,就能大幅加快弗里蒙特以及其他工廠的生產速度。
被傑洛姆及其團隊大幅瘦身後的製造流程,為未來從上海一路延伸到德州奧斯汀等地的超級工廠奠定了基礎。此外,將零件直接從運輸拖車穿過工廠側牆送到組裝線的做法,也成為當代汽車廠與供應鏈設計的新典範。
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《演算法:馬斯克演算法5步驟,推動特斯拉與SpaceX爆發式成長的祕密》
作者:喬恩.麥克尼爾(Jon McNeill)
譯者:鍾玉玨, 吳俊廷
出版社:商業周刊出版
出版日期:2026/07/02
作者簡介
喬恩.麥克尼爾Jon McNeill
創投公司 DVx Ventures共同創辦人暨執行長。他是連續創業者與企業領導者,擁有推動營收成長與擴張企業規模的豐富經驗,曾任特斯拉總裁及Lyft營運長。目前擔任多家公司董事,包括通用汽車、CrossFit與Lululemon等。他經常受邀演講,並於 CNBC 等媒體發表觀點,亦常為《財星》、《Semafor》與《TechCrunch》等商業媒體所引用。
責任編輯:高郁捷
核稿編輯:張勝宗