在全球產業格局劇烈變動的當下，製造業正面臨多重挑戰。關稅政策的不確定性、地緣風險升高、人才流動加劇以及供應鏈重整，讓企業的營運環境愈發複雜。深耕製造業 AI 應用的杰倫智能科技（Profet AI） 攜手群曜數位，共同主辦 Crossover Talks 系列論壇高雄場，以「全球變動智造突圍－Domain Twin」為主題，聚焦當前企業所面臨的結構性挑戰，並提出 AI 在實務場域中落地的策略解方。論壇邀請多位來自半導體、光電、電子製造等領域的產業領袖，包括前群創光電 CIO 謝禮宗、前國巨執行長黃峻樑、南茂科技顧問 Michael 及群曜數位總經理 Jeff，透過真實案例分享他們在異地設廠、技術轉移、組織協同與知識傳承上的轉型經驗，共同剖析如何善用 AI 與 Domain Twin 應對變局，打造可持續的智慧製造優勢。

把資深經驗變成可複製流程：企業落地 AI 的實務路徑

Profet AI 執行長暨共同創辦人黃建豪（Jerry）在開場致詞時直指問題核心：「人人都知道 AI 的重要性與潛力，但真正清楚怎麼做的人卻不多。」雖然多數製造業早已導入精實管理，但在關稅調升與匯率劇烈波動的雙重壓力下，企業更渴望透過 AI 尋求新的突破。然而，從 CEO、CIO、廠長到一線人員，對 AI 的期待與理解落差極大，導致許多導入專案最終淪為口號，難以真正落地。

緊接著，杰倫智能執行長特助 James 也點出了當前全球製造業面臨的多重挑戰。尤其在「川普關稅」的影響下，各國關稅稅率差異顯著，許多企業不得不思考是否將生產基地遷往美國或東協國家。然而，在「異地設廠」的過程中，企業往往會遭遇三大難題：數據外洩風險、人才斷層，以及如何在最短時間內提升營運效率並快速投產。

雖然不少企業在數位化、ERP/MES 導入與自動化設備方面已經取得一定進展，但 James 認為，這些轉型過程中卻忽略了一個關鍵要素——「人」。傳統製造業長期依賴有經驗的員工來解決研發、品質、維修等問題，但隨著少子化與勞動結構轉變，人才缺口日益明顯，AI 的導入已成為轉型關鍵。Profet AI 透過五大模組（韌性管理框架、AutoML 平台、AILM 平台、AI Studio、AI Thinking Workshop），幫助企業將 AI 從策略到實作全面落地，加速知識傳承與規模化應用，最終實現從研發到產線的全流程優化。

「群創 4.0」數位轉型的經驗：文化、方法論與技術的三大關鍵

在製造業一線耕耘多年的前群創光電 CIO 謝禮宗 Howard分享了群創在推動「群創 4.0」過程中的體悟。Howard 指出，真正的數位轉型不止於技術導入，而是要重塑「管理能力」與「人才能力」，而這一切都始於「決心」，持續改善的文化才是最終成果。談到智慧製造的落地，他將過程拆解為「文化」（打破隔閡、促進連結）、「方法論」（走入現場、結合數據與實地觀察）、以及「技術」三大層面。根據人工智慧科技基金會調查，台灣製造業的 AI 應用程度可分為四個階段（知道、專案、落地、規模化），但有超過七成的企業都「卡在第三階段」，也就是說，雖然已經能夠執行特定AI專案，但要真正推廣至全公司仍困難重重。

Howard 認為，企業其實無須等到所有條件齊全才啟動大規模轉型。相反地，應該從「AI診斷」開始入手。他說「用AI進行診斷，就是持續改進的起點」；「先小規模試行，逐步優化擴大」的策略，正是讓AI真正發揮價值的關鍵。

比技術更關鍵的，是企業的預判能力與時間管理

前國巨執行長、現任峻盛資本創辦人 David 黃峻樑回顧過去的金融風暴，強調匯率波動對企業獲利的深遠影響，並指出每一次危機其實都是重新檢視機會的契機。他建議企業應預留三分之一的預算來應對不可預測的風險，例如關稅政策調整或匯率劇烈波動，以建立足夠的財務韌性。

David 進一步表示，台灣製造業擁有強大的產業基礎，應善用從自動化到 AI 的轉型優勢，將 AI 從「預防性維護」（Prevent）推進到「預測」(Predict)，並與領域知識結合。他認為企業真正缺乏的是「領域代理人」（Domain Agent），因為專業領域知識難以建立和傳授。面對全球變局，企業應預期各種情況的發生，並提前規劃人員與基地的調動，特別是在供應鏈遷移過程中，企業不僅要調整商業模式，更要做好全方位準備，才能在不確定的未來中站穩腳步。

異地設廠背後的隱形挑戰：營運系統與人才的複製難題

現任南茂科技顧問 Michael 分享了他過去在群創光電擔任大中華總廠長時期推動異地設廠的挑戰。他回想三十多年前首次將工廠外遷至中國的經驗，當時面臨設備電力規格、維修保養、語言和文化隔閡等挑戰，導致 SOP 難以貫徹，需透過手把手教學來培訓當地員工。但隨著中國人工成本的上升，他成功透過推動自動化，將工廠規模從 6,000人縮編至 200 人。

他強調，AI 和自動化的推動過程中常面臨來自內部的抵抗，包括對 ROI 的質疑、技術效益難以量化、以及員工對改變的抗拒。但 Michael 認為，「推動改革的關鍵在於『只要打不死我，我就會繼續走下去』的決心」。因此，企業應將眼光放在長期的營運效率與知識積累，因為時間軸所帶來的價值，遠比短期回報來得深遠。

群曜數位總經理 Jeff 在本次論壇中提到，企業管理是一個持續變革的過程，需要經過加強數據整合與協同，提升供應鏈的彈性與應對變化的能力。他表示：「AI 的準確率已經可以達到 95%，但對於多代理系統來說，企業對精確度的要求更高。可靠的 AI 必須結合產業領域知識，並具備可複製性與可控性。」

AI 在數位經濟時代的重要性早已不亞於傳統的 MES 系統，甚至更為關鍵。隨著 AI 技術的進步，他誠摯建議企業應盡早規劃 AI 導入時程，將資料與知識管理視為核心資產的一環，不僅能提升效率，還能防止企業因人才流失而損失寶貴的知識資源，為未來的競爭力布局。

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