《製造業 AI 導入現況觀察》
當 AI 不再只是概念：台灣製造業從理解到實踐的關鍵轉折
2025.10.17 最後更新
根據《2025 台灣產業 AI 化大調查》，仍有七成企業難以跨越 AI 落地應用門檻。人工智慧科技基金會今年啟動全台製造業 AI 導入媒合活動，聚焦實戰落地與技術對接。
本專題透過系列活動觀察，發現企業過去單點式的 POC 專案雖帶來速效，卻已不足以應對未來的挑戰。AI 的真正價值釋放，仰賴於從全局視角重新擘劃策略，並同步推動組織文化的變革。
- 台灣智慧製造關鍵字：人才、流程、跨部門協作
- 製造業導入 AI 的一大挑戰，來自於員工對於 AI 的焦慮感。例如傳統的電焊與組裝工人與新世代的 AI 工程師間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理。
- 從 RPA 到 AI Agent：台灣新創串起品質、效率與知識傳承
- 隨著 AI Agent（AI 代理人）與 RPA 自動化技術的快速發展，企業能夠將隱性知識模組化，並在產線中實現預防式管理、即時決策與跨系統協作。透過台灣多家新創實際案例，深入探討 AI 在製造業的落地應用，從影像辨識、行為監控到知識工具，揭示製造業如何藉由 AI 工具同時達成效率提升與品質保障。
- 研發地獄輪迴、Excel 溝通斷點，AI 如何解決工廠中的常見痛點？
- AI 導入的成功關鍵，在於能否精準對焦「痛點」，並選擇合適的工具。在智慧製造邁向更高效率與精準度的過程中，研發流程的優化是關鍵一環。先知科技總經理高季安指出，研發部門雖然是企業的創新引擎，卻常面臨「撞牆期」。
- 從品質檢測出發，解構 AI 導入挑戰與實務解方
- 當全球掀起 AI 導入浪潮，企業渴望透過 AI 提升製程效能、強化競爭力，但對追求高良率與穩定運作的製造業而言，導入新技術一不小心就破壞整體產線的穩定性與產品品質。也因此無論是 AI 轉型或數位轉型，「品質穩定」反而成為創新研發最不易跨越的門檻。
- AI 導入不是單選題：製造業如何搭建可持續的轉型路徑
- 在全球局勢持續動盪、供應鏈斷裂重組的背景下，製造業長期仰賴經驗與穩定流程的營運模式，正面臨前所未有的挑戰。傳統方法難以因應複雜且高度不確定的產業變局，推動 AI 與數位轉型已成為提升韌性與競爭力的關鍵路徑。然而，企業在實際導入過程中，常陷入「知道要轉型，卻不知從何著手」的困境。