在製造方面，最佳化對企業的各個層面至關重要：從將生產力最大化，同時實行嚴格的品質控制，到將成本和法規遵循風險降至最低，同時確保製造程序順暢、不中斷。為了成功並保持競爭力，製造商使用自動化和其他創新製造解決方案，而人工智慧（AI）可用於支援兩者，這也是為何越來越多公司在製造中使用 AI 的原因。

在此全方位指南中，您將了解 AI 的實際使用案例、挑戰和效益，並探索如何在製造中開始使用 AI。

為何公司在製造中使用人工智慧？

雖然人工智慧可在生活和工作的各個層面中使用，但有一項重要的共用元素使得人工智慧和製造特別相容：資料。製造商會產生和擁有大量資料，包含機器效能、物流、流程及外部資料，而 AI 技術需要資料來訓練機器學習演算法，並為各企業提供精確輸出，這表示 AI 可協助製造公司妥善使用結構化和非結構化資料，那麼 AI 如何用於製造？

AI 的多元性是其在商業世界中扮演如此重要角色的原因之一：各行各業的領導者找到無數的 AI 用途，製造業也不例外，AI 有助於簡化製造流程、最大化效率、減少錯誤、改善產品品質、強化員工、支援卓越營運，最終取得競爭優勢。

如何將 AI 用於製造：範例和使用案例

製造業 AI 的使用案例非常多樣，以多種方式適用於不同的製造類型：從工業與汽車業大量或可自訂的產品製造，到化學和能源產業的連續流程製造，或醫藥和食品生產的批次流程。

因此，我們不會嘗試詳細列出所有 AI 使用案例，而是拆解部份關鍵應用程式：

預測性維護和 AI 輔助的品質控制

借助電腦視覺、相機和追蹤器監控製造流程，以及用於進階分析的 AI 模型，人工智慧可以：

• 協助預測所需資產和設備維護，讓員工避免問題，而非在問題發生後被動回應（所謂的「預測性維護」）
• 更快速地識別異常和品質控制問題，並自動觸發警示或採取指定動作以防止瑕疵
• 使用數位分身預測設備的潛在故障
• 最佳化維護流程以降低成本，並延長設備使用壽命
• 輔助視覺檢驗和品質控制自動化

什麼是數位分身？

在製造領域中，數位分身是實體產品、設備或機器的虛擬呈現，數位分身使用來自感應器和其他監控裝置（追蹤實體資產狀態和效能）的即時資料，在數位環境中進行模擬。此虛擬模型可協助最佳化資產生產力並預測潛在問題（例如設備故障），這也是為何數位分身在預測性維護方面表現出色。

供應鏈管理和機器學習演算法

機器學習演算法可分析大量供應鏈資料並識別模式，讓 AI 達成下列目標：

• 提供即時洞察以改善需求預測和庫存管理
• 及早標記出潛在風險和供應鏈中斷，透過快速進行必要調整來協助製造商降低風險
• 協助評估供應商品質和可靠性
• 識別機會以減少所使用和交付物料的生態足跡
• 優化倉儲管理和物流並減少閒置時間

資料驅動流程最佳化

透過分析工廠上感測器的效能和即時資料，AI 技術可以找出現有製造流程和設備配置有待改善的領域，幫助公司：

• 識別瓶頸和效率不彰，並取得改善建議
• 監控並分析資源使用情況、佔用和生產模式，藉此減少碳足跡並節省能源
• 最佳化資源分配以改善輸出，並減少成本和停機時間

工作細項和流程自動化

許多創新的製造解決方案都專門設計成將重複性製造工作自動化，人工智慧也可為此提供支援。AI 可以：

• 透過自動化例行性工作細項，節省管理流程的時間並提高生產力
• 接管勞力密集的工作，讓員工專注於更具策略性和技能相關的活動
• 自動變更生產以回應需求波動，最佳化資源使用

產品開發與客製化

AI 可以分析內部和外部資料，其中包含市場趨勢、銷售資料和客戶偏好，再加上快速設計原型的功能，AI 可以：

• 協助開發或自訂產品，以滿足客戶需求與偏好
• 根據輸入參數和限制條件，快速產生並評估設計迭代，加速開發
• 透過模擬各種條件，執行虛擬測試以確保最佳產品效能，讓製造商在實體原型生產前，便能解決可能的設計瑕疵

員工賦能

在製造中使用人工智慧也能為製造商的員工帶來好處：

• AI 可監控和分析感應器的資料，透過偵測潛在危害並警示員工採取適當行動，改善工作場所安全
• AI 協助的學習可協助員工取得新技能以因應工作角色和技術的變化
• AI 增強的視覺檢驗可協助品質控制專員找出問題和生產瑕疵，減輕責任負擔和人為錯誤的機會
• AI 可提供員工洞察和建議，協助制定資料驅動的決策，例如關於生產規劃和預測
• 由於生成式 AI 的發展，許多 AI 技術現在支援對話式功能，可讓精通各種技術程度的員工受惠於 AI 在製造中運用，AI CoPilot（例如 Joule）就是一個很好的範例

AI 在製造方面的效益

在製造中使用人工智慧的三大效益是可作為生產力、效率和卓越營運的催化劑，換句話說，有了人工智慧，製造商可以生產更多、品質更好、且需時更短，對於生產商品（特別是工業製造業的公司）而言，光是這個機會便能體現出 AI 的價值，但上述應用案例可清楚說明將 AI 納入智慧工廠策略時，還能帶來更多效益：

提升產品品質

AI 輔助的品質控制可協助製造商減少含瑕疵的產品數量，並提供根本原因分析的即時反饋，而快速原型設計則能在產品開發流程早期更容易發現設計瑕疵。

改善決策流程

透過提供資料衍生洞察和進階分析，AI 可協助人員更快速且自信地制定周全的決策，減輕日常營運的負擔，最終實現更亮眼的業務成果。

智慧製造與生產力

透過 AI 的自動化和最佳化，製造商可以更有效率地使用資源和時間。這種智慧製造方式有助於提高生產力，讓企業可以更快生產商品，且不降低品質。

成本減少

除了自動化之外，AI 也能提升成本效益。數位分身技術和 AI 驅動的預測維護可以延長設備的壽命，長期而言可創造節約，也包括節省能源、時間、水和其他資源。這也適用於最佳化供應鏈管理：AI 輔助的資料分析可協助改善需求規劃和庫存管理，並提升成本效益和風險彈性。

環境永續性

透過 AI 最佳化的資源、物流和倉庫管理，製造商可減少能源和物料浪費，降低生態足跡，這種正面的環境影響對永續性製造業很重要。

製造業 AI 的現狀與未來

鑒於人工智慧在製造方面的潛在效益，不難看出製造商為何對這項技術感興趣，但在實際採用人工智慧製造方面，仍有改善空間。例如，並非所有製造商的 AI 策略都連結至企業目標，且具備以 ERP 評估成功的衡量方法。

ERP 對於創新的製造解決方案至關重要，因此製造商需要確保現有 IT 架構和 ERP 組合，能夠與他們想要納入的 AI 功能相容並協同合作。然而，儘管採用率滯後，業界仍有可能繼續投入採用人工智慧。

在雙重因素的相互作用下，使得在製造中採用 AI 比以往更加可行，這讓我們有理由認為這個趨勢將延續下去：

智慧工廠流程產生寶貴的資料

全年無休追蹤製造流程的相機、感測器和其他技術日益普及，這些技術始於智慧工廠及工業 4.0 方案，讓製造商能夠即時提供 AI 大量資料，幫助製造商從資料中獲取最大價值，並支援 AI 的特定使用案例。事實上，人工智慧在製造中的部份關鍵應用（例如預測維護、數位分身技術和 AI 輔助的視覺檢驗），無法在沒有這些資料的情況下進行。此外，透過將這些豐富的資料連接至特定業務目標使用的 AI，製造商可提升客戶價值，並幫助員工更快獲取經驗和技能，從而緩解人才短缺問題。

對話式 AI 讓人工智慧更容易運用

與此同時，歸功於近期機器學習的進步（例如生成式 AI 的突破），對話式 AI 現已成為現實，這代表什麼？這表示人類可以使用自然語言來與人工智慧溝通以及工作，而非使用程式碼，這點很重要，因為各個技術程度的員工都能使用 AI：公司中的每個人，從營運、供應鏈管理到工廠作業，都能使用 AI 工具來提升效率與生產力，這大幅提高了 AI 促進人類潛能和營運效率的價值。

製造業的 AI 運用：挑戰與疑慮

儘管能創造優勢，但有些公司仍對在製造流程中導入 AI 抱有疑慮，例如：

專業人力短缺

若要建置和運行 AI 協助的功能，公司需要具備正確技能的人才，幸好，AI 本身可成為解決方案的一部份。

• AI 可以協助僱用具備正確技能的人員
• 現有員工可使用 AI 支援的人力資源解決方案，例如學習和開發軟體，取得新技能
• 輔助技術可提供指示，並協助製造商執行必要的法規遵循和安全程序，協助改善工廠的工作者安全
• 生成式 AI 可讓 AI 助理和 Copilot 理解自然語言提示，讓所有員工（不僅是 IT 人員）更容易運用 AI 功能，例如協助客戶設定複雜的解決方案，且無需多年的經驗
• 許多軟體供應商將 AI 整合至其提供的企業解決方案。例如，SAP 將人工智慧嵌入解決方案中的多個層面，因此採用 SAP 雲端 ERP 產品組合的客戶，現在可使用 AI 功能

AI 的安全、保護和負責任使用

如同許多創新的製造解決方案，使用人工智慧需要法律和規範，尤其是 AI 會處理到潛在的敏感資料。解決這一問題有兩個重要步驟。

首先，製造商應優先建置符合倫理且負責任的 AI 作法，並選擇遵循相同方針的第三方軟體供應商。其次，為確保業務和客戶資料安全無虞，最好與致力於遵守倫理、透明性、合規且安全處理資料的 AI 解決方案供應商合作，鑑於製造業公司所面臨的網路安全風險、破壞和智慧財產權盜竊，這一點尤其重要。

在挑選具有安全意識的供應商時，需注意下列幾個優良特質：

• AI 提供者不會基於訓練 AI 模型而與第三方共享您的資料
• AI 解決方案在開發時恪守責任，採取嚴謹標準
• AI 供應商採用進階資料安全措施，隨時保護您的資料
• AI 供應商致力於落實透明度和可解釋性

適用於複雜企業架構的大型企業轉型

智慧製造通常涉及龐大的 IT 基礎架構，而經過多次併購後，許多公司最終會擁有一個拼湊起來的舊系統，在這類複雜的企業架構中，大規模的 AI 採用似乎充滿挑戰。好消息是，製造商不需要獨自面對這項挑戰：他們可與軟體供應商合作開發 clean core 策略和 AI 就緒的企業架構。

開始在製造業中使用 AI

適用於大多數創新製造解決方案的合理步驟，同樣適用於在製造業中導入 AI：

• 掌握充分資訊：探索人工智慧的現況和能力、熟悉應用案例，並瀏覽其他公司已取得的成果。
• 評估效益：考量自身製造企業的特定性質：貴公司面臨哪些挑戰，以及這些挑戰可以由 AI 解決？您的大量資料是否未加善用？AI 可為您的製造流程帶來哪些效益？
• 制定目標：如同許多工具，在制定目標和策略後，AI 才能發揮最大影響力。根據您的業務目標建立 AI 採用策略，清楚說明期望獲得的效益及方式。
• 研究供應商：採用 AI 解決方案時，其核心必須是安全性、法規遵循和資料保護。為了保護自己和您的客戶，請充分評估候選的 AI 供應商，確保其資料安全性實務透明且符合標準。
• 取得專業意見：許多軟體供應商（尤其是 ERP 和業務最佳化領域）對 AI 的發展情況瞭若指掌，能協助製造業者規劃甚至執行 AI 導入策略。若您已採用支援 AI 功能的 ERP 產品組合，在貴公司導入人工智慧可能會比預想的更加輕鬆。內建 AI 可讓製造商直接運用人工智慧優勢，而不需要建立、維護和迭代自己的模型。