生成式AI將「滯」造翻轉成「智」造

2025-03-05

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企業認為導入AI最大的困難點則是「數據不足難以整合」。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。

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。


延伸閱讀:生成式AI襲捲全球!讓企業數位轉型加速進化



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DIGITIMESiKala Cloud

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