隨著時代變遷，企業轉型是必然的趨勢，而數位化議題風靡已久，「數位轉型」的口號人人耳熟能詳，但在AI應用上實際行動做了多少？而企業真的搞懂為何而轉、又要如何轉嗎？其實不少企業仍在探索如何成功實現數位轉型。

不轉型就「滯」造！？生成式AI是必備數位利器

根據《2024台灣企業轉型現況及需求調查報告：變革不息 重塑轉型》調查指出，台灣企業目前進行數位轉型的主要目的為：

▉提升作業效率（65.6%）

▉有效管理庫存（40.9%）

而未來三年的數位轉型目的，則會更加關注產品與服務的品質提升與創造新的商業模式，以及開發與拓展通路，將數位轉型的重點面向客戶與市場。

由此可知，大多數企業的痛點在於作業效率不彰、庫存問題以及品質管理與創新。前兩者直接影響企業營運，也連帶影響後面的品質與創新，這將會拖累整個企業的有形訂單營收和無形的商譽等各方損失，輕則企業營運延緩或停滯，重則出現企業存亡危機。

企業若想要數位轉型成功，無疑得借助合適的數位工具，包括生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI或GAI）、雲端協作等等，加上人員的改觀與訓練，以達到持續獲利、永續經營的目的。

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長痛不如短痛，生成式AI助企業減痛到無痛

縱觀各產業限制，大缺工環境讓許多企業面臨人力不足、人才短缺、經驗斷層的問題，而在日益複雜的少量多樣訂單下，過往的生產模式也不足以應付當前情況，這些皆與時間和成本息息相關，也是企業主考慮的關鍵。雖然不少企業在AI應用上，隨著各式AI工具如雨後春筍般出現，陸續開始接觸並使用，其中炙手可熱的生成式AI／GAI（Generative AI）已證實可提高生產效率和降低成本，尤其彙整分析、預測維護等應用，大幅提升傳統方式的效率與準確度，這些AI助理成為協助處理企業痛點的好幫手，但不少企業主仍在觀望。

生成式AI是投資還是成本？

根據《遠見》2024年10～11月民調顯示，雖有52.3％受訪企業已在營運中使用AI技術，但傳統製造業與服務業引入比例偏低，短期內無應用AI計畫者也較多。中華經濟研究院院長連賢明表示，許多中小企業並未跟上先前數位轉型的腳步，數位化程度不足，欠缺對營運流程的通盤掌握，即便近年來生成式AI／GAI（Generative AI）炒作熱烈，仍不清楚這項技術是什麼、能做到哪些事，亦或是對自身企業有何助益。

連賢明說：「你得要知道這個技術的價值，才能去評判它貴不貴。不然也很難讓機器、讓AI進來幫你。」

財團法人人工智慧科技基金會的《產業AI化大調查》也指出，認為導入AI金額成本太高為困難點的製造業者佔了36.8%，而調查中導入AI最大的困難點則是「數據不足難以整合」（54.4%）。

數據不足唯有從基礎開始累積，一筆筆數據背後都藏著可能的問題與價值，對企業來說十分重要。其實企業所有投入、過程、成果的資料，皆可利用AI工具，尤其生成式AI／GAI（Generative AI）對資料的歸納與融合產出的能力，足以打造企業專屬的「知識庫」與「決策顧問系統」，進而累積形成寶貴的企業資產。

生成式AI在製造業的應用有哪些？

根據全球知名客戶關係管理平台Salesforce的數據指出，80%的企業買家希望業者能夠提供即時回應並與他們互動，且有82%的企業買家表示，業者是否提供個人化的關懷與服務，會影響他們的品牌忠誠度。

因此進一步發現，有越來越多製造業者開始採用生成式AI／GAI（Generative AI），將常見的排除產品故障、訂購替換零件、安排維修、產品資訊及操作等客戶需求與問題自動化，在這些AI助理的協助下，可以加快解決時間，提供買家實用而有價值的客戶體驗。

企業的AI應用項目不僅如此，生成式AI／GAI（Generative AI）在製造業的應用還包括：

▉產品設計與研發迭代

協助ODM和OEM企業進行創新應用，縮短開發週期。

▉自動化生產與提高效率

生成式AI／GAI（Generative AI）在半導體和電子產業上可協助提升自動化生產能力，減少設計時間，迅速回應客戶需求。亦可在所有業務領域最佳化業務流程，包括工程、行銷、客戶服務、財務和銷售。

▉製造過程中的即時監控、分析及預測

包括在生產製造過程中，機械設備的預測維護、生產流程優化、品質管理與預測、供應鏈管理以及設計。例如生成式AI／GAI（Generative AI）透過即時監控和分析生產過程，快速識別問題，提供預測性見解，提升人員的效率。

而在預測每批的品質檢測項目後，讓品管人員透過預測的數據，針對預測結果不符的產品進行主動式檢驗，降低不良品流出風險和人力檢驗成本。

根據Deloitte（勤業眾信）調查指出，生成式AI／GAI（Generative AI）的預測性維護能夠提高25％的工業生產力，並減少70%的故障發生率，降低25%的維護成本，提高營運效率以及設備利用率最大化。即使有問題發生，生成式AI／GAI（Generative AI）也會推薦潛在的解決方案和服務計畫，協助人員進行修正除錯。

不僅如此，美國鋼鐵公司也利用生成式AI／GAI（Generative AI）將操作步驟（SOP）、圖表以彙總方式說明，提高生產維護人員的生產力；BMW利用生成式AI／GAI（Generative AI）協助進行汽車表面瑕疵檢查，以協助補強傳統電腦視覺人工智慧無法檢測的細小瑕疵。

總的來說，AI應用已是普遍現象，也有愈來愈多AI工具可提供人們使用，例如企業可利用生成式AI／GAI（Generative AI）協助提升產品研發能力、提高生產品質、降低營運成本以及減少人力負荷等等，這些AI助理為企業帶來更大的競爭優勢，而生成式AI／GAI（Generative AI）亦為未來製造業轉型的重要推動力。

生成式AI打造各式AI助理，解放人力提升價值

具有多年服務各行各業的經驗的鼎新數智（原「鼎新電腦」），利用生成式AI／GAI（Generative AI）技術，將企業既有的BPM、ERP、BI、HRM等各系統，根據不同應用場景發展多種AI助理，它們具有知識萃取、差旅報銷、一鍵生單、報表分析、成本檢核、設備監控、協助決策、智能出勤等等能力，旨在減少人力介入，減輕人員負擔，提升效率及正確率，以解決企業痛點。

生成式AI將老師傅經驗封裝讓新人好上手

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。

在生產現場若有AI助理來支援，便能緩解人力負擔。鼎新的「設備助理」運用生成式AI／GAI（Generative 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優化。

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整體來說，生成式AI／GAI（Generative AI）確實是一個強大的數位工具，且正逐步成為現代企業數位轉型的核心驅動力。企業可透過先進的AI工具與技術，使用甚至創建出具備多種功能的AI助理，從而解放人力，不僅可提升工作效率，更使人員能夠移轉心力至更具創造力與戰略性的工作。

AI應用於企業各部，生成式AI／GAI（Generative AI）化身AI助理，降低了人為錯誤，優化了生產流程，並加速創新周期，消除企業多項痛點，掃除停滯阻礙，企業在降本提效之下，將人力資源最大化利用，在營運有所突破，並實現持續的創新與增長。

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參考資料：生成式AI賦能HR創造新價值，突破未來企業挑戰、生成式AI優化財務管理，提升資訊透明度與精準度、新時代決策模式啟動！生成式AI精準提效突破企業瓶頸、去繁瑣達精準！生成式AI強化企業成本檢核管控效能、數位時代、遠見雜誌、PwC Taiwan、數位時代、DIGITIMES、iKala Cloud