AI 導入不是單選題：製造業如何搭建可持續的轉型路徑

為因應這樣的困境，人工智慧科技基金會（AIF）今年啟動一系列製造業 AI 導入媒合活動，聚焦於「聚焦實戰導入與技術對接。」期待藉由活動串聯企業與新創，共同打造貼近場域需求的創新解方，協助製造業在不確定中穩健轉型。

製造業數位轉型是一項系統性工程，涉及跨領域知識整合、對現場環境的深度理解與組織內部的流程再造。常見挑戰包括設備老舊、感測器與數據基礎薄弱、軟體與流程脫節，以及缺乏同時熟悉 AI 與製造流程的人才。此外，許多工廠仍仰賴經驗進行設備維護，缺乏制度化與視覺化工具，導致 AI 預警系統效果不彰，錯失最佳維修時機。

利用電腦視覺與 AIoT，協助企業快速導入人流、安全與設備影像監控

城智科技（Aira）執行長李方奇指出，工廠常見管理痛點涵蓋人員管理、生產效率監控、工安偵測、遠端管理與 IoT 設備整合。Aira 以 Vision AI 與 AIoT 為技術核心，推出可開箱即用（Marker Ready Solution）的工廠智慧管理系統，強調「Affordable AI」理念，讓企業能以合理成本快速部署 AI 解決方案。其產品可直接接入既有攝影機系統，將影像資料轉換為 metadata，進行進一步分析與預警。

實際應用場景包含：透過人臉辨識與 QR Code 進行人員進出控管，導入自助註冊與考勤平板系統；在工安方面，則透過現有攝影機與自研電腦視覺模型，建置逃生點名、天車作動區域偵測、危險區警戒、夜間異常出入警示等功能，無需額外大量硬體建置。Aira 亦支援跨區域與跨時段的人員追蹤與事件回溯，針對如前員工不當進入、外部稽核等特殊情境提供解決方案。

過去一年內，Aira 團隊已在台北與花蓮多個場域完成系統導入，並將技術拓展至東南亞與美國市場。例如，越南某工廠導入43支攝影機結合班表與人流監控；美國休士頓廠區則透過 Aira 系統協助4位管理者即時掌握2.5萬名墨西哥工人的工作動態。

在 IoT 整合方面，Aira 可串接電錶、環境感測器與生產設備，實現能源管理與用電預警，並支援台電契約用電警示功能。企業可透過自訂用電門檻，自動啟動異常警示機制，通知總部即時介入，避免能耗異常造成損失。

從資料搜集開始，為中小企業設備維修決策支持打基礎

演算法、分析、應用是製造業AI應用的三大關鍵，過去常強調模型強度，但機智雲企業發展經理許賀凱指出，AI 落地的關鍵不在於演算法強度，而在於正確擷取與應用訊號。許多企業雖投入資源導入軟體，但若未正確收集關鍵數據，往往無法反映設備實際狀態，導致投資成效不彰。

機智雲專注於 PHM（故障預測與健康管理）技術，最初應用於 F-35 戰機，為降低昂貴零件的備料成本與庫存風險，而發展出可預測設備壽命與故障的技術。現已廣泛應用於半導體、光電與精密機械等產業。PHM 讓維護模式從預防轉為預測，大幅降低非預期停機風險，提升生產穩定性與良率。

許賀凱解釋，傳統維護多仰賴固定時程或里程的保養，但仍無法避免突發性停機。但 PHM 則讓維護從預防轉為預測，提升設備妥善率並降低生產風險，協助企業避免非預期停機、提升生產穩定性及良率，並降低維護成本。過去四年已成功協助多家企業導入 PHM 技術，解決實際生產中的問題。部分大型企業更希望內部能培養專屬的 PHM 技術人才，因此機智雲也提供相關訓練與培育服務。

針對初期試行的中小企業，團隊則開發了新一代產品，針對可穩定運行、低工裝的機器從訊號量測、蒐集到模型建立、系統開發等一系列的導入流程。近來也與研華合作將技術整合至工業電腦中，提升服務彈性與延伸性。

讓預測性維護更智慧，結合生成式 AI 建構智慧維修體系

從設備的預測性維護出發，近年熱門的生成式 AI 是否可與傳統維修流程的整合，實際應用於維修與營運優化中？詠鋐智能創辦人謝宗震表示：「再好的演算法，若缺乏好介面，仍難被理解與採用。」詠鋐智能以自研演算法與感測網路為基礎，打造預測性維修平台，讓企業可隨時掌握設備健康狀況。

目前這個方案已成功導入台塑集團 2,500 台設備，也應用於化工、金屬加工等場域，實現虛擬量測與製程優化。透過 AI 模型可在製程中提前偵測異常、調整參數，以最低能耗完成合格產品生產。

詠鋐進一步將分析結果轉化為語意模型與知識圖譜，結合生成式 AI 技術，開發出維修知識庫。整合了設備的使用手冊、維修手冊、故障排除文件以及企業內部的維修經驗等知識，再結合實時設備監控數據（如健康分數），AI 可以生成異常狀況的文字描述，並提供故障診斷研判和建議的處置對策。將異常圖表轉譯為易懂文字並提供維修建議。即使現場人員不熟悉數據，也可透過對話式介面快速掌握機台狀態，提升維修效率與準確度。

目前詠鋐的系統已應用於壓縮機、風扇、齒輪箱等上千台設備，並能依據生產情境動態調整 AI 模型判斷基準，協助企業提前備料、切換設備，減少突發停機風險。

產業數位轉型的推手，從「知道要做」走向「可以開始做」

相較於新創專注單一技術領域，國眾電腦定位自己是系統整合商（SI）與應用服務商（ASP），專注於協助企業「選對解法、導入到位」。他們擅長從場域條件與預算限制出發，協助企業評估需求、整合技術、串接數據與導入 AI 解決方案。

國眾電腦與多家新創協作，如 Aira 的影像監控與機智雲的預測性維修技術，將其納入整體解決方案，協助企業從單點應用出發，邁向整體數位轉型。例如：

• 設備振動監測與預警：以機器學習預測馬達、壓縮機等設備的異常風險，避免仰賴閾值式紅綠燈警示，讓維修從被動反應轉為主動預防。
• 配電盤溫度監控：導入紅外線攝影機與 AI 模型，分析溫度變化趨勢，提前辨識異常徵兆，降低爆炸風險。

台灣製造業普遍存在大量老舊設備，缺乏數位介面與感測能力，若要擷取有效訊號，需憑藉豐富的現場經驗選對感測器類型與安裝位置，否則即便導入AI平台，也難以取得具分析價值的數據。而即使資料擷取完成，後續如何整合現有系統、視覺化呈現、並轉化為能被現場理解的決策指標，也是一道門檻。

在多重挑戰下，製造業要真正實現AI落地，唯有從根本盤點內部結構與文化，結合場域經驗與技術能力，找出最符合自身需求的解法，才有機會跨越「技術可行但實務落不下來」的現實鴻溝。