隨著缺工與人力成本上升，清潔機器人已成為許多管理者評估中的解方。但在實際導入前，不少場域都會遇到同樣的情況：

設備買了、功能也懂了，卻「用起來沒有想像中順」。問題往往不在機器本身，而是現場細節沒有被納入管理思考。以下整理7個管理者最常忽略，卻會直接影響清潔機器人成效的關鍵現場細節。

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一、清潔路線不是地圖問題，而是「動線問題」

多數管理者會關注機器是否能建圖、避障，但忽略實際人流與推車動線。

例如：

• 高峰時段是否會有大量推車、補貨車
• 清潔時段是否與人潮重疊
• 是否存在「臨時障礙物」的高發區

建議將清潔任務拆分為「營運前／中／後」不同模式，讓機器真正融入場域。

圖片來源：中都智耀 Ai Clean

二、地面材質混合，卻用同一套清潔邏輯

商辦、商場、宗教場所常同時存在磁磚、石材、止滑地坪、地毯等不同材質。

若未先盤點地坪差異，容易出現以下問題：

• 某區清不乾淨
• 滾刷或耗材磨損過快
• 清潔效果落差被放大

管理者需在導入前確認：

是否能依區域設定不同清潔參數與機型配置，而非「一台機器清全場」。

三、清潔頻率錯配，比清不乾淨更致命

不少場域導入清潔自動化後，會下意識「降低人力巡檢」。

但事實是：

• 高落塵區需要高頻率
• 出入口比走道更關鍵
• 清潔不是一次性，而是節奏管理

清潔機器人真正的價值在於提高穩定度，而非完全取代人力。

四、機器保養被誤以為是「後續再說」

保養管理是清潔機器人ROI的隱形關鍵。

若沒有明確的：

• 日常檢查責任人
• 異常回報流程

最終只會變成「機器變髒 → 清潔效果下降 → 被認定不好用」，因此導入前就要把保養流程制度化，而非仰賴單一人員記憶。

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五、人員抗拒不是技術問題，而是角色模糊

清潔人員常見的擔憂包括：

• 會不會被取代
• 不會操作怎麼辦
• 出問題誰負責

成功導入的場域，通常都清楚定義：

「人負責判斷，機器負責重複」，讓人力從體力勞動轉為品質管理。

六、空間尺度被忽略，導致機器「能進不能轉」

走道寬度、柱距、轉彎半徑常被低估，導致以下狀況發生：

• 理論上可清潔，實際卻卡關
• 為遷就機器而影響動線

導入前建議實測最小通行寬度、死角區域，再選擇適合的機型尺寸。

圖片來源：中都智耀 Ai Clean

七、沒有數據回饋，就無法說服決策者

若清潔成果無法量化，最終只會變成主觀評價。管理者應關注：

• 清潔面積／時
• 人力節省比例
• 客訴或髒污回報變化

這些數據，才是真正能支持「是否持續投資清潔自動化」的依據。

清潔機器人不是設備升級，而是管理升級

導入商用清潔機器人，從來不是「買一台機器」這麼簡單。它考驗的是管理者是否能重新設計清潔流程、角色分工與現場節奏。

以 MIX1小型清潔機器人為例，正是因應多場域、動線複雜、需高度彈性的環境而設計——讓機器成為管理工具，而非額外負擔。當現場細節被看見，清潔自動化才能真正發揮價值。