AI 智慧製造是什麼？

AI 智慧製造是將人工智慧（AI）、物聯網（IoT）和機器學習等先進技術整合到製造流程中，以提升效率、品質和彈性。它能讓工廠實現數據驅動的決策，進而達成自動化、預測性維護、品質監控、供應鏈優化和即時生產調度等目標，是「工業4.0」的重要組成部分。

隨著 IoT、5G、感測器、大數據與雲端運算的成熟，製造業面臨這些痛點：

• 製程複雜、品項多樣，人工紀錄耗時且易出錯
• 依賴人工判斷效率低，SOP 執行不一，培訓成本高
• 品質要求與市場變動快速，僅靠人工排程與品檢難以因應
• 資訊分散，報表彙整耗時，數據分析依賴人工，決策緩慢
• 傳統 MES 偏重資料蒐集與流程管理，但缺乏「智能判斷／預警」能力

因此，只有將 AI 技術結合 MES，才能真正做到「數據即時監控 + 自動化判斷 + 智慧決策支援」，打造符合工業 4.0 的智慧工廠。

工廠推動智慧製造可區分為 3 階段：

階段1：導入自動化設備

自動化是智慧製造的根基，透過導入自動化設備，可取代部分或全部人工作業，減少人員從事重複性及危險性高的生產行為，提升產線效能與產品標準化，實現人機協作生產管理。然而自動化的複雜度與投入成本高，企業需依自身條件做設備能力、自動化規模、自動化效益的評估。

階段2：建置機聯網

自動化並不等於智慧製造，還需結合物聯網、大數據、AI 等技術才具備智慧的元素。透過 IoT 物聯網讓工廠的設備連網，擷取機台設備所串出的資訊，可在製造過程中監控機台、生產參數、加工狀態、量測值等數據。

階段3：實現智慧化生產

將機聯網數據彙整進 MES 系統加以分析應用。透過即時追蹤生產進度、收集與控制設備參數、分析與反饋製程參數，以及異常警示與機台預修保養等功能，有效提升生產稼動率與產品良率，實現工廠智慧化生產。

類別	傳統製造	智慧製造（AI + MES）
生產資訊	手工記錄、紙本／Excel，易錯漏	即時自動採集、系統化管理
品質控管	抽樣檢驗為主、不易追溯	全面 AI 品檢、自動標註、完整追溯
異常處理	事後發現 → 處理	即時偵測 → 預警 → 快速處理
設備管理	定期人工巡檢	AI 預測保養、稼動率監控
報表與決策	人工整合、耗時	自動報表、即時決策支援
整體效率	易受人工與經驗限制	穩定、高效、可量化、可優化

工廠想要邁向智慧製造，MES 是極其重要的基礎建設角色，當基礎建設打造的越紮實穩健，就有良好體質因應未來外部環境的變革與挑戰。資通電腦 ciMes 結合 AI 技術，打造即時、數據可視化的工廠管理平台，讓製造過程自動化、數位化、智慧化，協助企業建構智慧工廠，實現 AI 智慧製造！

1. 1. AI 視覺／動作辨識：工序防錯、員工追蹤

   利用攝影機 + AI 模型，自動辨識作業員身份、工位、操作動作與組裝定位，確保每一步 SOP 都符合規範，杜絕人為偏差與疏失。

2. 2. 製程數據自動化監控 + 即時預警

   透過 IoT 感測器收集機台參數（如溫度、壓力、扭力、速度等），AI 自動比對標準值，一旦偏離立即預警並記錄，確保加工品質穩定。

3. 3. AI 自動化品檢 + 全程追溯

   採用影像辨識技術，自動檢測產品瑕疵並分類，有效取代人工目檢，並與 MES 建立完整生產履歷，便於後續分析與品質改善。

隨著新技術崛起，建置智慧工廠不再困難。資通 ciMes 製造執行系統結合 AI 應用，協助企業即時掌握設備狀態、生產進度與品質數據，大幅降低失誤率、縮短異常反應時間並打造零缺陷產線。透過 AI 品檢模組、AI 智慧助理，即時預警與自動化追溯；AI 智慧生成管理決策功能，讓企業加速報表製作、提升決策效率並實現智能化的高彈性生產。

	效益	主要功能	成果
1	失誤率減少 50%	AI 自動辨識操作人員與工位、SOP 防錯驗證	減少錯裝、漏裝、人為失誤
2	異常反應時間縮短 70%	即時製程資料採集、AI 偵測偏差、自動預警	異常立刻通知，減少停線與重工
3	打造 0 缺陷生產線	AI 自動化品檢、瑕疵標註與分類	提升品質，降低不良率與客訴風險
4	報表製作時間節省 90%	AI 智慧助理、自動生成報表、電子看板即時呈現	管理者即時掌握生產與品質資訊
5	設備稼動與保養效率提升	AI 預測性維護提醒、設備狀態監控	減少設備故障、非計畫停機與維修成本
6	生產透明化與可追溯	生產履歷、物料批號追溯、工單動態追蹤	建立完整追溯鏈，提升供應鏈管理與合規能力
7	生產狀態即時掌握	AI 智慧助理：自然語言問答系統，可查詢生產進度、品質、歷史數據	不需查表或登入多系統，即可快速獲得生產資訊
8	加快異常追溯分析	AI 自動整合產品履歷、製程記錄與異常事件	快速定位問題根源，加速異常處理與品質改善
9	提升管理決策效率	AI 自動生成電子看板（5 分鐘）、支援多種視覺化圖表	管理層可立即掌握工廠狀況，決策速度大幅提升

• 自動化： 台灣晶技 ／和頌／新高生科
• 智慧生產： Gogoro／宏遠
• 製程可視化： 健策精密／華城電機／穗高科技
• 智慧供應鏈： 頻譜電子／奇美／景碩
• 智慧場域： 工研院

Q1：智慧製造與傳統製造最主要的差異是什麼？

智慧製造透過 MES 與 AI 數據整合，能即時掌握生產狀態、品質與設備資訊，以數據驅動管理決策；而傳統製造仰賴人工記錄與經驗，資訊不透明且無法追溯。

Q2：工廠自動化是否等同於智慧製造？

不等於。工廠自動化著重在使用機械設備取代人力，但如果沒有與供應鏈、設備、生產資訊整合，就無法達到真正的智慧化。智慧製造的核心是「數據連結、流程優化與即時決策」，而不只是設備自動化。

Q3：導入智慧製造最關鍵的成功因素是什麼？

智慧工廠導入需要高階主管支持、使用者配合，以及 IT 的整合。此外，再搭配經驗豐富的 MES 顧問協助，才能有效推動組織文化轉型並落實智慧製造。

Q4：導入智慧製造應該一次到位嗎？

建議採「分階段導入」。智慧工廠需要明確的階段性目標與績效指標，例如先建立精實管理與數位化流程，再進入智能化應用。通常建議規劃 3～5 年期程，逐步完成數據整合、流程優化與智慧應用。