一、從自動化到智能化：製造現場的再升級

過去，製造業透過自動化來提升效率、降低人工成本，如今面對缺工與成本壓力，光有自動化已不夠。鼎新與合作夥伴所羅門在臺中研討會中分享的案例指出，AI正逐步成為製造現場的「新神經系統」，透過機聯網與物聯網整合，使資訊（IT）與營運（OT）真正打通。這不只是設備聯網，更是數據即時蒐集、分析與決策的轉型起點。

二、機聯網：舊機也能接上新腦袋

目前已有超過8,500台生產設備連網、支援百種工業通訊協議與資料庫。無論是新舊設備、甚至無法更換的錶頭，都能透過視覺辨識技術讀取數據。這意味著工廠不再需要全面汰換設備，就能達成智慧升級。從自動數據取得、參數設定，到生產追溯與品質控管，都能即時監控、回饋與修正，讓「資料驅動製造」成為現場日常。

三、從行走管理到無人錯工：AI減負的實例

京冠企業的導入經驗，充分展示了AI如何落地為具體效益。企業董事長設定的目標是「降低行走管理、減少無效工時」。導入後，透過APP報工與機聯系統整合，生產流程如入料、乾燥、擠出、熟化到包裝，皆能自動回報產出、即時監控溫度與濕度、確保設備點檢執行。這樣的系統不僅減少人工輸入錯誤，更讓現場管理從「靠人盯」變成「數據控」，實現降載減負的核心目標。

四、能源管理：從感測到節能的AI助手

智慧製造不僅關乎生產，也關乎能源。導入可通訊的數位電表，是邁向能源智慧化的第一步。它能即時蒐集用電電流、功率與電力品質等資訊，並在異常發生時由AI主動預警。某案例中，AI節能助手協助企業偵測出異常部件、進行削峰填谷策略，成功降低5%的契約容量。透過用能透明化與數據分析，企業不僅避免浪費，更能落實節能減碳的永續目標。

五、跨越GenAI鴻溝：AI導入的三大挑戰

然而，AI導入並非一帆風順。調查顯示，僅有5%的企業AI應用能帶來實質損益影響，95%則停留在「導入無效益」的階段。主要問題包括：工具靜態、流程整合不足、導入偏重前台。許多企業內部甚至出現「影子AI」現象——員工私下使用ChatGPT等工具獲得高效成果，但正式系統因介面不友善、回饋緩慢而被棄用。要突破這個鴻溝，關鍵在於建立可學習、可串接、可衡量成效的導入機制。

六、讓AI變成企業的「決策引擎」

鼎新提出的AI導入原則是「以衡量為起點」。企業應從「高知識、高頻率、高經驗、高負荷」的流程著手，優先自動化重複性作業，再以AI輔助決策。正如簡報中所言：「業務流程不是手工藝品，重複就該自動化。」唯有讓AI進入決策核心，企業才能將「玄學」變成「邏輯」，讓經驗轉化為可傳承的智慧資產。AI不只是減輕負擔的工具，更是打造營運韌性與績效提升的關鍵力量。

七、結語：以AI為助力，重塑製造競爭力

從機聯網、能源管理到決策AI，製造現場的每個環節都在被重新定義。AI不取代人，而是讓人從重複性工作中解放，專注在創新與價值創造。當企業懂得衡量與整合，AI不再是「焦慮的來源」，而是「成長的引擎」。鼎新與夥伴的實踐，正展示了台灣製造業如何以AI降載減負，邁向更高效、更永續的智慧製造新時代。

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