更值得注意的是人力挑戰，資深技術人員逐漸退休，專業技術傳承面臨斷層，新進員工養成週期漫長，未必能即時應對現場需求，當外部環境與內部人力問題交織，製造業所承受的挑戰不只是如期如質，而是能否繼續生存？

因此，企業不僅需要重新檢視策略，盤點轉型藍圖，更應結合商業模式與各部門的價值檢視，重新界定需求與痛點，釐清資源順序，AI 浪潮不再只是科技話題，而是製造業不得不面對的現實課題。

五個觀察：從市場洞察到企業內部挑戰

1. 效率是唯一可掌握的命脈:外部環境無法左右，唯有透過因應變化後，反應效率提升來穩住局勢，例如工單排程、機台利用率、能源管理等場域，AI 與數據工具已逐漸成為必要條件，數位應用智慧排程、動態 OEE、以及考慮資源與成本的RTD即時派工系統，正幫助企業減少浪費、提升效能。

2. AI 正在滲透製程細節:AI 不再僅是管理工具，而是滲入製程環節。例如機械產業雖嚴峻，但有不少機械零組件業者將潤滑診斷模型即時判斷主軸狀態(不足，足量或者過量) 、LSTM 模型預測溫度、RAG LLM 技術結合知識庫協助維修診斷、製程數據即時回饋調整參數，這些應用逐步取代過去依賴師傅經驗的模式，讓精度跟決策更即時也更精準。

3. 低碳化不只是責任，而是競爭力:能否提出低碳數據，已成為能否進入國際供應鏈的關鍵。例如產業中某些烘乾製程，透過智慧乾燥控制降低能耗、透過感應縮短加熱時間，再結合 AI 能源優化，使得節能成果更持續、可被驗證。

4. 知識傳承正在 AI 化:在製造業，最稀缺的資源不是機器，而是人的經驗，AI 知識庫與多種服務機器人對話模組的導入，例如透過官網結合AI模型，關鍵字對應到讓新手快速獲取專家經驗，縮短學習曲線，甚至將關鍵字自動生成行銷內容多種形式格式及語系，找出新的產業應用，開發新客人，多種應用逐漸成為新一代數位師傅，替代傳統師徒制，也擴大成功機會率。

5. 數據驅動是持續改善的核心:AI 的價值在於將數據轉化為行動，尤其在跨入新市場不論是專利比對或法規的釐清、需求模擬的銷售預測、動態庫存、品質異常預測，甚至品質履歷提醒諸多檢驗單據有否遺漏?異常排除後主動產生內部改善提案單，這些應用正讓事件追蹤與持續改善變得更即時、更有效率。

六個可以展開的行動：從數位藍圖到永續競爭力

1. 從痛點出發，重繪數轉藍圖:企業應回到核心需求，盤點痛點並重新規劃數轉藍圖，確認企業的價值跟資源。例如研發端導入 AI 文本比對加速專利檢索，品管端透過 AI 視覺檢測加快異常處理進而要因分析。

2. 建立 AI 驅動的製程優化:AI 必須落地到製程細節，結合設備可以提升的自動化，融合精實管理的【理流程、平準化、一線流】，這三個概念相輔相成，共同構成了一個更高效的生產系統，考慮製程運作之外，同時考慮能耗監控，形成自我學習與自我改善的閉環機制。

3. 將低碳化與 AI 結合:低碳轉型應與 AI 結合，不只是單純的設備更新。透過 AI 持續監測不同批量負載情境下的能效表現，才能形成可長期驗證的低碳效益。

4. 建立知識庫與 AI 對話平台:把維修案例、檢驗數據與最佳化參數數位化，結合 RAG LLM 大型語言技術，讓知識能被即時檢索並應用，降低對資深人員的高度依賴。

5. 培養跨域 AI 人才:未來的現場人才必須兼具製程專業與數據思維，企業應規劃跨域訓練，培養既懂現場又懂善用 AI 工具的雙棲型人才，善用政府有諸多的AI培訓課程，大環境雖是挑戰，但也是企業蹲馬步，練功的時機點。

6. 將 AI 內化為長期營運機制:AI 不能只是上課或者專案實驗，而要融入日常營運，從 ERP、MES製造執行系統到智慧工廠與能源管理，必須建立跨系統的數據平台串聯，讓 AI 成為推動企業持續改善與永續競爭力的引擎。

身為智慧製造促進會的會長與長期製造業企業數位優化的方案提供商與顧問，我深切感受到製造業的壓力與渴望。外部環境的不確定性無法改變，但我們能改變的是應對的方式。

AI 不再是選項，而是製造業的必修課。如何將 AI 與數據驅動內化到日常經營，將決定未來製造業能否在風浪中穩健前行，並找到新的成長契機。
 

(本篇文章轉載於今周刊專欄)