先知論壇第四季免費線上研討會即將開始！AI 正在重塑製造業：三大關鍵應用場景與最新實戰趨勢解析

隨著全球製造業面臨更短交期、更高品質要求與更複雜的生產挑戰，AI已從技術話題轉變為企業競爭力的核心引擎。無論是製程品質控管、產線排程、設備維護，企業都正在透過AI找到新的突破方式。然而，多數企業在導入AI時仍會遇到同樣的疑問：

• AI究竟能為我的工廠帶來什麼？
• 我們的產線狀態是否已經AI-ready？
• 應該從哪一個場景開始導入？

本篇文章將從製造業最具代表性的三大場景切入：

• 製程品質預測
• AI排程最佳化
• 設備AI預測維護

解析AI在產線中的最新應用趨勢，並帶你一次掌握企業能立即開始的實戰方法。

 

AI為什麼成為製造業的必要關鍵？

過去企業多依賴人工經驗管理製程，但以下挑戰已使傳統方法愈來愈難維持競爭力：

生產複雜度提升，只靠人力很難即時掌控狀況

多變的產品組合、小量多樣的生產型態、高速且連續的製程，都讓整體生產與排程的難度提升不少。

客戶要求提高，品質控管容錯率下降

再小的製程偏移，都可能造成整批報廢或交期延遲，無法滿足客戶端的品質與交期要求。

資料量大，但無法整合

即使工廠累積大量資料，沒有適當的資料治理與分析工具，也難以轉化為具體效益。

 

因此，全球製造業正邁向一個關鍵共識：AI不只是流程優化，而是企業建立韌性（Resilience）與競爭力的核心技術。

 

應用場景一：AI 品質預測（AIUPS）—從抽檢走向零缺陷製造

品質控管一直是製造業的核心，而AI的導入使品質管理從「事後檢驗」進入「事前預測」。

 

對於Roll-to-Roll等連續式製程而言，傳統抽檢有以下限制：量測頻率不足，難以掌握全段品質；異常容易被忽略，微小偏移不易察覺；回溯困難，找不到哪一段出問題。

 

因此，AI預測品質（數據通 AIUPS）成為企業邁向零缺陷製造的核心工具。

 

數據通AIUPS的三大核心能力：虛擬量測、找出關鍵影響因子、建立品質趨勢預測

數據通AIUPS能用製程參數預測品質特徵值，不須事後量測就能先知道結果，達到虛擬量測（Virtual Metrology）的目的，並且能在敏感的高速連續式Roll-to-Roll製程中，找出張力、溫度、速度等關鍵影響因子（Explainable AI），還能建立品質趨勢預測（Predictive Quality），提前讓生產管理人員知道哪一段可能出現異常。

 

在先知科技為某電子材料廠導入數據通AIUPS的案例中，我們成功媒合量測結果與製程參數，並找出影響品質的兩大關鍵，同時透過AI模型預測品質趨勢，提前偵測高風險區段。

 

對於先知科技來說，這類連續式製程透過AI改善品質的案例不勝枚舉，也顯示導入AI並不是要取代人工，而是要透過AI的輔助，進而提升製程穩定度與品質一致性。

 

應用場景二：AI排程最佳化—即時預測負載、交期與產能

傳統APS或ERP排程往往難以應付現代製造場景，例如遇到急單或插單該如何安排？多樣的產品組合如何快速調整？產能是否足夠？影響交期是否能提前預警等。

 

AI排程的價值在於它能達到這些目的，像是插單後對機群負載的影響，並即時計算排程衝擊；也能預測未來產能與交期，讓工廠能提前做策略調整，同時也能持續優化排程品質，替代人工的trial-and-error，建立穩定產能的規劃與管理機制。

 

而來自半導體、PCB、CNC、面板、生醫等產業已證實：AI排程能直接帶動準交率提升與毛利改善。

 

應用場景三：設備AI預測維護—從被動到預測式維修

設備不穩定是製造業最昂貴的隱形成本之一。在傳統的維護模式下，設備就算有定期保養維護也不一定可靠，而設備異常無法提前察覺，如遇到突發性的停機，可能導致巨額損失與排程延遲等也是需要考量的風險。

 

而AI預測維護能透過多層式的AI架構即時分析振動、電流、溫度等訊號，同時預測設備未來可能出現的異常，讓工程師能夠提前規劃維護時機；並且提升設備可用率與穩定度，減少停機，降低維修成本。

 

有產業案例顯示，設備AI預測維護能有效提升產能、降低停機風險，並建立更高的生產韌性。

 

企業該如何選擇AI的導入起點？

先知科技以多年 AI 系統整合與製造場域導入經驗，建議企業可從以下兩大方向著手：

• 問題點驅動（Pain-Point Driven）
• 資料成熟度評估（AI-ready Assessment）

這兩個面向能幫助企業快速、精準地找出AI的最佳切入點，避免投入過多成本卻無法完善導入。

一、先從最急迫需要改善的問題點著手

許多企業導入AI遇到最大阻礙並不是技術，而是「不知道從哪裡開始」。最有效的方式，是回到現場的KPI與痛點，以業務與營運需要來決定應優先導入的AI模組。

品質不穩定，導入數據通AIUPS（品質預測 / 虛擬量測）

 

適合情境：

• 抽檢頻率不足、品質波動難掌握
• 製程參數複雜、人工經驗難以判斷
• R2R、光電、PCB、面板等連續式製程
• 客戶要求提高，無法承受大批報廢

AIUPS 能提前預測品質趨勢、找出關鍵影響因子，協助企業從「事後檢驗」轉向「事前預測」，大幅降低不良風險。

交期壓力大，導入AI排程（APS × AI Scheduling）

 

適合情境：

• 插單/急單頻繁
• 生產負載波動大、排程常需人工調整
• 多設備、多產品組合、多限制條件
• 準交率無法穩定提升

AI排程能即時計算插單衝擊、預測產能瓶頸、提升訂單準確履約能力，讓工廠達成「交期準確、產能穩定」的目標。

避免設備異常狀態影響產能，導入AI預測維護（Predictive Maintenance）

 

適合情境：

• 設備停機造成重大損失
• 機台設備等到出了狀況才處理
• 缺乏設備健康監控機制
• 無法預測設備未來是否會發生異常或使用壽命縮短

AI預測維護可分層分析設備行為，提前預警異常、降低停機損失，提升設備可用率。

 

這種「從痛點出發」的方法能讓企業快速看到成效，並累積AI導入動能。

二、評估資料成熟度（AI-ready 指標）

在AI導入專案中，系統能否成功落地，往往取決於一件事：資料是否足夠「乾淨、完整、連續」？因此在選定導入場景後，企業必須進一步評估自身目前的「資料成熟度」。

 

以下是先知科技整理的AI-ready四大指標：

1.資料是否連續？（Continuity）

AI模型依賴時間序列資料。如果資料斷點頻繁、格式不一致，模型準確度會大幅下降。

 

常見問題：

• 設備只傳輸部分參數
• 資料一天僅有少部分能被成功記錄
• 多設備間時間戳（timestamp）不一致

連續性越高，能確保AI模型有更好的表現。

2.是否能與品質量測媒合？（Labeling / Pairing）

AI預測品質必須知道：這段製程資料對應哪一個品質量測值？若沒有正確媒合，模型無法學習，也無法預測。

 

常見情境：

• 量測數據只有每捲成品最後的範圍
• 製程段落未依捲號切割
• 多站點資料無法同步配對

企業若能做到「製程資料 × 品質資料」一對一匹配，就能快速進入AI模型訓練階段。

3.是否具備異常標註？（Anomaly Labeling）

無論是FDC或設備AI，「異常標註」是AI模型能學習根因的重要基礎。

 

如果企業曾經記錄過：

• 停機原因
• 不良原因
• 異常時間區段
• 次數／發生頻率

那AI的導入速度會大幅提升。

4. 基礎機聯網是否已建置？（IoT Readiness）

這是所有AI導入專案的地基。沒有機聯網就沒有乾淨資料，AI導入失敗機率極高。

 

評估項目包含：

• 是否能讀取設備資料（RS-485、OPC-UA、PLC…）
• 是否能持續擷取所有站點數據
• 是否能自動儲存且格式一致
• 是否能以結構化方式傳至資料庫／雲端

具備機聯網，就代表你的資料正式具備AI-ready的條件。

三、選擇可落地的導入模式（PoC → 擴大導入 → 全廠部署）

即使問題點明確、資料也已達到AI-ready，如果一開始就想「一次到位做全廠AI導入」，風險往往非常高。先知科技在實務上會建議企業採用循序漸進、可驗證、可調整的導入策略，也就是我們所採用的點解決方案（Point Solution）、應用解決方案（Application Solution）、系統解決方案（System Solution）三階段導入策略。

第一步：PoC（概念驗證，Proof of Concept）—先證明「做得出來」

目標不是追求完美，而是回答幾個關鍵問題：這個場景適不適合用AI解決？資料品質是否足以支撐模型？初步效果是否「有感」（例如：準確率、預測能力、異常抓取率）？

 

PoC階段通常會鎖定單一產線、單一設備或單一製程節點，用較小的範圍、可控的成本，先確認方向是對的。

第二步：小場域擴大導入—驗證「能不能用」

當PoC證明可行後，下一步不是立刻擴展到全廠，而是將AI模型導入到更多機台、更多站點或更多班別，檢視在不同批次、不同產品組合下的表現，並建立與現場人員的合作模式與使用習慣。

 

這一階段的重點是AI不只是「跑得動」，而是「現場願意使用、用起來順不順」。同時也能逐步優化SOP、報表與預警機制。

第三步：全廠部署—讓AI成為產線日常的一部分

當小場域成效穩定且內部團隊已有使用經驗後，就能開始推展到更多產線、廠區，並將AI整合到既有系統（MES、ERP、APS 等），同時設定長期KPI，如良率提升幅度、準交率、設備可用率、維護成本下降等。

 

此時AI導入不再是實驗專案，而是被納入日常營運流程的「基礎能力」，成為企業長期競爭力的一部分。

AI導入不是一次到位，而是「逐步累積」的戰略工程

從 PoC、小場域導入，到全廠部署，是一個風險可控、成效可衡量、組織可跟上的歷程。對企業而言，真正重要的不是「一次就做到完善」，而是每一步都走在對的方向，並能持續累積資料、經驗與價值。

 

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本次論壇將完整公開三大主題：

• 數據通AIUPS × Roll to Roll製程：品質預測與AI-ready的建置方法
• AI排程：預測產能、提升準交率的最佳化案例
• 設備AI：三層式預測維護如何提升設備可用率

這是一場適合製造業主管、工廠管理者、數位轉型負責人、對AI具高度興趣的專業者，能夠一次掌握AI在製造業的最強三大應用實務的絕佳機會。

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