地緣政治、關稅政策、原物料與能源價格波動，讓製造業很難只靠過往經驗規劃下一步。AI 無法消除外部不確定性，但能協助企業整合製程資料與現場知識，更快辨識異常、評估風險並調整營運決策。以下整理 8 個實務建議，協助製造業從資料、流程、人才與知識傳承著手，逐步提升供應鏈與營運韌性。
台灣製造業為什麼需要把 AI 納入韌性策略
台灣位於全球高科技供應鏈的關鍵位置，也直接面對地緣政治、需求波動與跨國產能配置等挑戰。對製造企業而言，導入 AI 的重點不是預測所有外部事件，而是提高內部資料與決策的可見度，縮短從發現問題到採取行動的時間。
面對多種挑戰，台灣製造業早已開始借助 AI 技術來應對全球詭譎多變的情勢。深耕製造業 AI 應用市場的 Profet AI，藉由從 2022 年起舉辦、超過 15 場，由產、學界專家共同參與的 Crossover Talks 系列論壇，歸納出企業如何在景氣循環下應用 AI 、邁向數位轉型的建議。
製造業以 AI 提升營運韌性的 8 個實務建議
- 整合製造數據與領域知識
一般來說，企業中資料科學家團隊通常不具備特定垂直領域的知識，Profet AI 建議，資料團隊須和領域專家合作，將梳理後的數據與領域專家的知識與技術結合，使數據能夠發揮價值，加速經營者進行正確決策。 - 建立跨部門責任與溝通機制
企業推動數位轉型需要管理層的支持，各部門建立良性對話，創造跨部門的合作契機。 - 先改善資料品質與蒐集流程
傳統產業更需要善用數據，分析現有數據，並養成蒐集數據的良好風氣。經營者必須尊重數據的力量，如此才能更正確的投資 AI 工具。 - 從單一高價值流程開始
AI 並不是能翻轉公司營運的萬靈丹，經營者要評估需要優化的首要問題或特定流程。 - 把老師傅經驗轉成可重用的知識資產
傳統製造業多仰賴資深老師傅的經驗，企業可透過 AI 工具傳承、快速複製老師傅的經驗與技術，提升企業營運效率與競爭力。 - 用資料找出人力與營運風險
「缺工」 是許多經營者近年最常碰到的問題之一。企業可以運用 AI 觀察離職員工的特徵與各數據的關聯性，提前關懷員工是否需要協助，降低人員離職率。 - 培育同時理解製程與 AI 的人才
邁向數位轉型時，製造業需要打造企業 AI 文化，培養員工成為 AI 專家。舉例而言，友達光電 （AUO）在過去 5 年內，與台灣人工智慧學校 （AIA）合作，培訓了超過 1,000 名 AI 工程師，如此才能將 AI 深植於企業 DNA。 - 由管理層建立可持續的 AI 推動機制
除了需培養 AI 人才，經營者心態也需要改變。唯有經營者願意將 AI 植入在企業基因內，這個改變才會發生，企業才能逐步邁向數位轉型。
從哪裡開始：製造業 AI 導入的三個步驟
- 選定一個可量測的流程問題：優先處理品質、良率、設備、需求或生產排程中，影響明確且已有資料基礎的問題。
- 整理資料與現場判斷規則：確認資料來源、品質與更新頻率，並請領域專家說明實際決策時使用的條件與例外。
- 定義驗證與擴展條件：在導入前設定成效指標、負責人與檢核週期；先驗證單一流程，再決定是否擴展至其他產線或工廠。
當企業需要把製造數據與現場經驗轉成可管理、重用並跨產線部署的 AI 資產時，可進一步了解 Domain Twin™ 如何支援製造知識的累積與擴展。