影像辨識與資料分析，是目前製造業導入 AI 最常見的兩大技術應用。但在實際落地過程中，仍面臨不少挑戰，尤其是人才短缺所導致的導入知識斷層。慧穩科技以深耕產業場域的實戰經驗，推出融合大語言模型、電腦視覺與數據分析的 AI 平台解決方案(WinHub.AI – Fusion AI Solutions)，協助製造業快速導入 AI。
無論是精密加工、半導體製造或專業代工等領域，台灣製造業長年累積深厚的技術實力與供應鏈整合能力，奠定了強大的產業基礎。然而，面對全球供應鏈重組、勞動力短缺，以及高效率生產的壓力，產業正積極導入各式 AI 應用，期望藉此提升營運效率與全球競爭優勢。
然而，實務上每家企業的設備環境、工法流程與資料結構皆不盡相同，使得市場上難以出現「一套通用」的標準解決方案。雖然市面上有許多 MLOps 或 SaaS 平台會提供 API 或模型檔案，讓企業自行串接應用。然而，這對缺乏內部技術人力的製造業者而言，仍存在明顯的導入門檻與落地障礙。
累積多年場域經驗，打造融合式 AI 解決方案
成立於 2016 年的慧穩科技，多年來深入超過 30 個產業場域，協助半導體、水資源、石化、高爾夫球、紡織等領域落地 AI 解決方案，累積百餘次實戰經驗。其所開發出的「WinHub.AI」，便是一個提供客戶大語言模型、電腦視覺、數據分析 (AutoML)、專家系統與傳統演算法的融合式 AI SaaS 平台解決方案 (Fusion AI SaaS Solutions)，讓使用者能依據產業知識直接運用 AI 工具，減少對軟體工程師與資料科學家的需求。這種降低使用門檻的方向，為人才短缺的問題提供了一個可行的解方。
此外，為了解決導入落地的不確定性，慧穩也從單純提供軟體工具的方式，轉向結合硬體設備與現場環境，推出整合型「一體機」解決方案。透過與合作夥伴攜手打造模組化架構，整合軟硬體與 BI 工具，讓企業可快速完成部署，並在初期就展現出應用成效，有效降低客戶環境差異所帶來的系統不穩定性。
目前慧穩的應用策略聚焦三大領域：一為影像辨識，專注於瑕疵檢測、分類辨識與 AOI 自動化光學檢測；二為數據應用模組，涵蓋地端資料串接、AI 模型訓練與推論應用，是目前導入速度最快的應用場景；三為語言模型應用，透過知識管理（KM）系統結合 LLM 技術，協助使用者以自然語言與系統互動，查詢資訊、獲取建議，雖仍面臨中文語意處理與落地效能差異挑戰，但正逐步推進實用化設計。
慧穩科技策略長林彥文觀察，台灣企業在 AI 導入仍仰賴高度客製化開發，不僅拉長專案週期，也對技術服務商帶來沉重的人力與維運負擔。另一方面，隨著生成式 AI 工具的興起，企業對 AI 模型在語意理解、回應速度與自然語言互動的期待日益提升，一旦系統回應不夠精準、無法理解產線術語，使用者體驗將因此大打折扣，進而降低使用意願，甚至直接棄用系統。
用「免費、快速、小規模」的 POC 建立使用信心
林彥文說，團隊起初開發的訓練平台僅著重模型上傳與下載，但實際與 SI 合作、接觸客戶現場後，發現客戶更關注：「如何快速看到模型成果？」「是否能直接顯示在儀表板上？」這促使團隊轉向強化平台化策略，縮短 POC（Proof of Concept）導入流程。
「我們產品整體的設計就是以 No-Code、直覺操作為主，讓現場人員更容易接受與應用。」林彥文說，團隊開發的產品從 AIWinOps 到 NumOps，使用者在訓練平台完成模型建立後，可一鍵下載並部署至地端系統，無需撰寫程式或額外串接，僅需輸入資料庫 IP、帳密即可完成儀表板建置。目前平台已累積超過 375 個專案案例，包括螺絲螺帽數量辨識、瑕疵分類等應用場景，顯示企業對此類「低門檻、快導入」平台的高度興趣與接受度。
「只要不涉及過多複雜處理，通常不會針對平台使用進行收費。這樣的設計一方面可以讓客戶快速了解系統使用方式，另一方面也讓我們更好地理解客戶資料特性，為接下來的模型訓練與導入做準備。」林彥文說，透過這樣的導入方式，客戶可以開始自己標記資料、使用平台功能，進而逐步內化 AI 能力，這就是我們想要達成的目標。
林彥文說，在 POC 初期，通常會建議企業先針對三種常見瑕疵或辨識類別，「我們的目標不是一次完成所有任務，而是讓企業逐步內化 AI 能力。」他指出，透過先行建置小型 POC 專案，客戶只需提供 20–50 張樣本圖片，即可透過平台內建清楚的標註範例與說明，協助使用者理解瑕疵定義與分類方式，快速完成初步模型訓練與測試。不僅能讓客戶快速理解系統邏輯與流程，也為後續擴大應用打下基礎。
製造業導入 AI ，重要的是真正被現場人員接受與使用
AI 工具能否在現場真正被接受與使用，是製造業導入成敗的關鍵。根據慧穩科技的導入經驗，製造現場常見兩種典型狀況。其一是廠務端人員僅需執行一次操作或進行少量調整便可完成任務，這時，AI 工具雖非必要，但若能提升便利性，仍具有吸引力。例如當管理階層臨時要求報表，現場人員常需手動撈取資料、使用多個工具進行報表與視覺化處理。由於作業流程繁瑣，往往無法即時呈現結果，導致主管等待無果，只能改為事後補交資料。
若系統能即時產出圖表與分析結果，讓現場人員能直接於現場解說並回應主管需求，顯著提升溝通效率與決策速度。
另一個則是當技術團隊完成導入、教學之後，現場人員仍習慣遇到問題就呼叫服務團隊協助，即使慧穩所開發出的工具如 AIWinOps、NumOps、影像分析等模組，操作介面已相當簡便，使用者只需簡單幾步即可訓練模型，但在實際導入過程中，仍有不少客戶反映「不想操作系統」或認為介面「太複雜難懂」，進而影響使用意願，最終實際操作的仍是服務供應商。
由於 AI 導入流程本就冗長繁複，若每次都需要派人進場、預約時間協助，無形中將進一步拉長導入時程。為此，慧穩計畫導入 AI Agent 架構，讓使用者能透過自然語言互動，自主查詢、分析並獲取解決建議，提升整體操作效率與系統可維運性。
此外，慧穩也同步投入 AI 課程開發與教育訓練的推廣。在導入前安排課程教學，先教客戶認識 AI、基本邏輯與應用流程，再開始操作工具。林彥文進一步說明，這些課程不同於一般的 workshop，而是作為導入前的知識建構與實務演練，內容涵蓋從資料蒐集、模型訓練到實際應用的完整流程，幫助企業在導入前先建立正確觀念與實作基礎，提升整體落地效率與成功率。
林彥文認為，製造業導入 AI 的核心挑戰，不只是工具本身，而是如何讓技術融入現場流程、降低使用門檻、真正被現場人員接受與使用。
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