生成式 AI 與 AI Agent 技術快速發展，製造業正加速邁向「超自動化」與智慧工廠新階段。在 TechOrange 舉辦的「AI 智慧大工廠論壇」中，多家科技企業與產業專家共同探討企業如何透過 AI、資料治理與工業物聯網，打造具備自我最佳化能力的智慧製造體系，同時推動低碳轉型與永續發展。
AI 原生工廠成趨勢 企業加速布局智慧製造
隨著 AI 技術逐步成熟，「AI 原生工廠」概念逐漸從理想藍圖走向實際應用。透過 AI Agent、自動化流程與數據分析整合，製造業正朝向更高層次的「超自動化」發展。
在論壇中，台灣帆軟、思科、研華科技與祐謙科技等企業分享智慧製造與數位轉型的實務經驗，涵蓋資料治理、工業網路、AI應用與流程自動化等面向。
業界指出，在全球供應鏈高度分散的背景下，企業若要提升營運效率與競爭力，建立穩定且可擴展的數位核心已成為關鍵。
數據中樞架構 支撐多地多廠全球營運
台灣帆軟在論壇中指出，隨著製造業加速全球化布局，企業常面臨多地多廠管理與數據整合的挑戰。
在不同工廠各自建置系統的情況下，容易形成資料孤島，使集團難以建立統一的數據模型與管理標準。
為解決此問題，企業可採取「資料分級混合部署架構」，透過總部定義核心數據標準，同時保留各分廠的彈性開發空間。
透過資料分級同步機制，企業只需傳輸關鍵管理數據即可，大幅降低跨境資料傳輸成本，同時維持整體數據治理的一致性。
工業網路與OT資安 智慧製造的重要基礎
在智慧製造推動過程中，工業網路與 OT（Operational Technology）資安亦成為企業關注重點。
思科指出，製造業在導入 AI 與智慧工廠時，常面臨設備資料難以整合、設備狀態不可視以及資安風險增加等問題。
透過建立統一的工業網路架構，企業可將 PLC、感測器、控制器與各類設備資料整合，形成完整的 OT 可視化環境。
思科工業交換機結合 Cyber Vision 平台，可透過深度封包分析技術自動辨識工業設備，建立設備關係圖與資產盤點，同時比對資安漏洞資料庫，協助企業在不中斷產線的情況下掌握資安風險。
AI與能源管理 推動企業低碳轉型
在 ESG 與淨零排放趨勢下，智慧製造也逐漸與能源管理與碳管理結合。
研華科技指出，企業在設施管理領域正從傳統反應式維護轉向預測性維護。透過 AI 分析設備溫度、振動等數據，可提前預測設備故障並提供維護建議。
此外，企業也可透過 AI 系統進行能源監測與節能分析，找出能源浪費環節並調整設備運作策略。
研華表示，在 AI 與智慧能源管理系統的整合下，企業不僅能提升設備運轉效率，也能協助達成 ESG 與淨零碳排目標。
AI流程自動化 打造數據驅動決策模式
祐謙科技則分享智慧製造中的流程自動化與數據分析應用。
透過流程自動化平台，企業可整合 MES、ERP 與 PLM 等系統資料，自動生成製程與生產報表，大幅減少人工整理與資料轉換時間。
同時，透過 AI 分析平台，企業可建立預測模型應用於品質分析、設備維護與需求預測，使營運決策更具數據依據。
業界認為，當流程自動化與數據分析結合，企業可建立完整的智慧營運架構，使製造模式從傳統自動化升級為數據驅動決策。
AI智慧製造加速落地 產業邁向超自動化
整體而言，AI 技術正快速改變製造業運作模式。從數據治理、工業網路到 AI 決策與流程自動化，企業正逐步打造具備自主運作能力的智慧工廠。
專家指出，未來 AI 在製造業的角色將不再只是輔助工具，而是逐步延伸至營運決策層，成為企業提升效率與競爭力的重要核心。
隨著 AI 技術持續成熟，智慧製造與低碳轉型將成為企業長期發展的重要方向。
