Crossover Talks Bangkok - AI 落地全攻略：如何讓AI成為企業的 ROI 加速器
近年來，AI 幾乎天天上新聞，但多數企業心裡的疑問是：「AI 能不能真的幫我提升業績、降低成本？」
以泰國製造業為例，最新調查顯示，只有 17% 的企業真正把 AI 用在能改善營運績效的專案上；大部分公司還在規劃階段，甚至還沒有開始。這樣的情況，其實跟台灣產業界的心聲很接近──大家都知道 AI 很重要，但遇到的挑戰也很相似：要怎麼挑對應用場景？投資報酬率到底在哪裡？公司內部又缺乏能帶頭落地的人才。
關鍵不只在技術，而是「人 × 商業 × 技術」
在泰國曼谷舉辦的一場 AI 應用分享會上，Profet AI與 HexaTech Solutions 就提出了一個明確觀點：AI 成功不是靠技術單打獨鬥，而是結合產業知識、組織變革，以及合適的 AI 工具。
Profet AI 是亞洲製造業領先的無程式碼 AutoML 平台，已經協助超過 300 家製造業客戶 落地 AI，涵蓋汽車、電子、材料等 20 大產業，連 Nvidia 在亞洲的一半以上製造夥伴都在使用。最大的特色，就是讓工程師這樣的非 IT 人員，也能自己在 3 小時內建立 AI 模型，並且通常在 90 天內看見 ROI。
活動當天探討了兩個來自國際大廠的案例，對製造業特別有啟發：
案例一：敏實集團 Minth Group —— 讓 AI 幫忙解決高瑕疵率
敏實是全球知名的汽車零組件供應商，曾經碰到很棘手的問題：汽車飾件彎折製程的瑕疵率高達 40-47%，不但拖慢生產線，還要投入大量人力做檢測與返工。
導入 Profet AI 的平台後，他們培訓了 800 多名員工 學習如何自己建模。這裡的重點是──建模的不是資料科學家，而是第一線的製程工程師。他們利用 AI 分析數千個變數，包括材料強度、設備定位與環境因子，找到造成高不良率的關鍵原因。
成果相當驚人：首階段就為公司省下 人民幣 590 萬（約新台幣 2,700 萬），未來推廣到更多產線後，潛在效益可達 1,474 萬人民幣。更重要的是，公司內部培養出了 38 位 AI 內部推動者，已經展開十多個新專案，逐步把 AI 變成日常工作的一部分。
案例二：群光電能 Chicony Power —— AI 幫忙做能源最佳化
電源供應器大廠群光電能，則是從「節能」開始切入 AI。廠房裡的大型冷凍水機組耗電龐大，過去完全靠工程師經驗來排程與調度。問題是，當同時要協調多台機組、幫浦、冷卻塔，光靠人工判斷，既複雜又容易出錯。
透過 Profet AI，他們建立了兩個模型：
- 負載預測模型：結合天氣與產線排程，預測即將到來的冷卻需求
- 能源優化模型：計算出最佳化的機組組合，並即時提出建議
這套系統上線後，不僅實現 3-15% 的節能效果，在群光這樣規模的工廠裡，相當於每年能省下可觀的電費與營運成本。同時，AI 也能提前預警設備異常，避免停機損失，大幅降低營運風險。
給台灣產業的啟示
HexaTech 執行長 Bancha 也分享：成功的關鍵在於先從「快速見效」的小專案開始，用實際成效證明價值，再慢慢擴展到全企業。真正能讓 AI 變成現金流的，不只是演算法，而是「商業優先級 × 人才準備度 × 技術適配度」。
事實上，泰國現在面臨的困境，正是台灣十年前走過的路：勞動力短缺、人口老化、年輕人才斷層。這些問題，不靠 AI 很難解決。AI 不僅能提升生產力，更能把前輩累積的專業知識數位化，傳承下去。
對台灣產業來說，未來要少一點「追逐 AI 熱潮」，多一點「把 AI 放進核心策略」。只要方法正確，無論在製造、餐飲還是零售，都能讓 AI 帶來 看得見、算得清、可持續的價值。
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