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主題觀點
從 PoC 到營運，製造業 AI 卡在三個問題
模型能回答，不代表能進工廠。真正卡住的是：現場 know-how 難以保留，NPI 決策分散在資料與會議中，以及 AI Agent 進入流程後缺少清楚的權限與稽核脈絡。
01
知識分散在人的經驗裡
工程判斷、異常處理與歷史案例常留在資深人員腦中。換線、換廠、換人後，know-how 很難完整複製。
02
決策卡在資料與會議之間
RFQ 與 NPI 評估需要同時看可行性、成本、風險與交期，但依據常分散在報表、檔案與跨部門討論裡。
03
AI 執行需要被管理
AI Agent 連接系統與流程後，企業需要知道它能看什麼、能做什麼，以及每一步是否可追蹤、可稽核。
重點展示
Domain Twin™ 作為製造業 AI 中控層以 NPI Twin™ 示範落地場景
Domain Twin™ 是製造業 AI 的中控層，不限於單一場景。本次 Profet AI 將以 NPI Twin™ 作為代表示範，說明 Domain Twin™ 如何整合製造 know-how、資料脈絡、模擬能力、AI Agents 與治理稽核，讓 AI 從能力展示走向可執行、可管理、可複製的工廠工作流。
Domain Twin™ Control Center
製造業 AI 的中控與治理層
Domain Twin™ 承接 AI 基礎建設，統一製造資料、領域知識、模型服務、工作流程與 AI Agents，並把權限、規則與稽核納入同一個治理架構，讓不同場景的 AI 應用都能被部署、追蹤與複製。
串接製造資料來源
Data Sources
整合 BOM、PLM、MES / ERP、品質測試、供應鏈與文件知識，讓判斷不再分散在不同系統與會議裡。
模擬風險與決策情境
Simulation
以模型與情境模擬預測可能結果，協助團隊在影響成本、時程與良率前先看見風險。
協調 AI Agents 與專家流程
Agent Network
讓 Ready-to-Go Agents（如 NPI Twin™）對應實際工作流，串起跨部門協作與任務執行脈絡。
治理、稽核與規模化
Governance
以知識規則、權限與任務紀錄管理 AI 執行，讓成果可追蹤、可複製並能跨場景延展。
落地示範｜NPI Twin™
把 Domain Twin™ 中控層應用到 NPI / RFQ 決策流程
NPI Twin™ 是建立在 Domain Twin™ 之上的 Ready-to-Go Agent 示範之一。它不是 Domain Twin™ 的全部，而是用一個具體場景，展示資料整合、情境模擬、Agent 執行與治理稽核如何串成可追蹤的決策流程。
了解 NPI Twin™
01
資料匯入
02
風險判讀
03
情境模擬
04
決策紀錄
COMPUTEX 2026歡迎與 Profet AI 交流
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