一般製造業的獲利流程就是從接單到生產製造及組裝，最後出貨至客戶手中。不過，近年市場變化愈來愈快，客戶下單也常見急單插單的狀況，訂單交期縮短更是司空見慣，因此流程進行的效率十分重要，無論人或系統設備的損誤，皆有可能造成「差之毫釐，失之千里」的結果。

為達到提高效能的目標，目前不少企業積極導入AI技術等數位化工具，透過其高效率、高精度、自動化整合及持續學習等特性，以創新的流程與措施，增加產業價值，數位工具的應用已成為接軌國際、邁向未來的重要趨勢。

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設備助理將知識封裝，讓新手也能像老手一樣做好做滿

生產現場最需做到的就是避免機器產能的浪費，而這與現場各項變因皆有關，包括人員、物料或設備等等，尤其當異常狀況發生，耗時可長可短，若無法及時排除，延誤數天製程也不無可能。

因此，是否能做到即時的回報生產進度、異常狀況，讓生管人員掌握生產狀況，或是在異常事件發生，可以較快速應對並進行後續調整，成了重要關鍵。

我們知道AI可以自動分析訂單需求、資源分配，進而協助企業優化排程。而在生產現場，鼎新的「設備助理」運用AI技術，也提供了相關的五大功能：

1.生產設備監控

即時監控設備狀況，若發生異常，則會提出警示通知人員。

2.異常解法提供

在發生異常時，「設備助理」會依據相關的經驗知識，提供解決異常辦法，給出修理異常代碼建議步驟，減少停機時間，提升效率。

3.複合彙整總結

將異常數據進行收集，快速整合文件及歷史記錄，做出一個結論，可幫助後續異常狀況快速處理。

4.多國語言支持

有些設備手冊／技術文件內容是由原文呈現，而人員可能有本國人或外國人，因此在則閱讀理解上造成語言隔閡，若人員要進行異常排除或修理時，還得多一遍翻譯工程，將需要耗費很多時間。

5.經驗知識封裝

異常修復完成後，可選擇要不要將經驗記錄列入知識庫，以做到經驗封裝循環。

很多工廠有遇過這樣的狀況：當現場設備操作有問題，卻找不到人解決；或是資深老師傅不在現場，新手人員著急卻也無能為力，以致問題無法及時解決，工作產能和進度因此被耽誤，影響後續排程甚至訂單交期。

「一人不在，全廠癱瘓」這種事，想想都覺得可怕，這樣風險太大，別說發生幾次，有的企業甚至只要一次就難以承擔。因此，企業應規劃並施行相關措施，來極力避免這樣的風險。

又或以往設備出現異常代碼，工程師大多會先看設備手冊／技術文件或找資深人員協助，但資深人員可能不在，手冊文件可能分散各處無法精準找尋，文件內容也可能有原文呈現、或人員國籍不同而造成語言隔閡無法理解的問題，需要耗費很多時間才能把異常排除。

以上問題則可透過「設備助理」解決，它能即時監控到設備異常，除了儀錶板警示，亦會通知人員，並可透過AI查找解決辦法，給出修理異常代碼的建議，進而把異常數據收集起來，與維修工程師說明過去相同或類似的異常出現在哪些部分，將企業內部製造現場的經驗傳承一次建構起來，可提升效率，減少錯誤發生。

而異常修復完成後，經由主管審核，可選擇是否將這次經驗記錄列入知識庫，如此一來可做到經驗封裝循環，建構一個知識傳承體系，使得資深人員的經驗不再單純只依賴人員傳承，即使是新進人員，只要依據系統操作的SOP，也能夠快速熟悉作業方式，降低教育訓練成本，也讓生產現場的流程愈來愈順暢。

AI加速製造業轉型，提升未來競爭優勢

隨著市場需求的不斷變化和競爭壓力的增加，製造業將AI技術的引入視為解決方案。中華經濟研究院的「2024 下半年台灣採購經理人營運展望調查」顯示，有近六成製造業已經有評估、規劃或導入AI相關技術，且有近三成已參與或準備參與AI供應鏈。

AI供應鏈若用伺服器為分界點，可劃分為中上游硬體AI供應鏈（如GPU、晶圓代工），以及下游軟體AI供應鏈（如大型雲端業者）。而鼎新數智亦為AI供應鏈的一環，已投身參與並推出「設備助理」及相關數位化工具，以幫助企業實現高效的生產管理，減少設備異常對生產進度的影響。此也有助於減少對人力的依賴，還能保障生產流程的穩定性，避免因為單一或少數特定人員的缺席而導致的生產停滯，進而降低風險。

因此，導入AI工具不僅是提升生產效率的關鍵，更是未來製造業成功的必經之路。而AI的價值取決於企業的現實條件與應用策略，企業首先得發現瓶頸、深究痛點，並根據自身的需求和資源，選擇合適的AI技術並與現有系統進行整合，如此一來，AI才能真正發揮效用，協助企業保持或提升競爭優勢，實現未來發展願景。

參考資料：財經新報、天下雜誌