智慧製造升級行動藍圖：
用數據與 AI 啟動永續競爭力
梁德馨 博士
析數智匯策略暨研發執行顧問長
輔仁大學統計資訊學系教授
析數智匯策略暨研發執行顧問長
輔仁大學統計資訊學系教授
面對數位時代的來臨，製造業正經歷一場技術與組織的全面轉型。全球供應鏈正因應地緣政治、氣候變遷、關稅與匯率波動以及勞力短缺等壓力而重塑，企業的競爭力已不再單靠自動化設備或單點數位系統所能維持，而是需要建構具備「數據驅動智慧決策能力」的工業 AI 系統架構，以推動真正的智慧製造與永續經營。
透過析數智匯所提出的數據驅動智慧製造架構，說明企業如何整合內外部異質數據，導入 Industrial AI（IAI）平台，並落實循環式智慧製造 PDCA（Plan-Do-Check-Act）流程，將隱性知識數據化、數據智慧化，實現從感知、預測、決策到執行的自適應製造體系。
透過析數智匯所提出的數據驅動智慧製造架構，說明企業如何整合內外部異質數據，導入 Industrial AI（IAI）平台，並落實循環式智慧製造 PDCA（Plan-Do-Check-Act）流程，將隱性知識數據化、數據智慧化，實現從感知、預測、決策到執行的自適應製造體系。
一、從工業 4.0 到智慧製造：數據為核心的新製造思維
工業 4.0 的核心在於「萬物皆可聯網、萬物皆可數據化」，不再侷限於單點設備的自動化，而是全面性的數據導向決策與即時反應能力。智慧製造的真正價值在於：如何從跨部門、跨系統甚至跨企業的龐大數據中萃取決策智慧，並反饋至生產現場以實現閉環優化。
以往，製造業資訊系統多為垂直孤島（如 ERP、MES、SCM、WMS 各自為政），導致數據無法流通，知識難以傳承與演化。而在智慧製造的新典範下，企業需以數據整合與智能分析為基礎，建構橫向串聯與縱向整合的工業 AI 決策體系。在析數智匯觀點下的 AI 不只是人工智慧（Artificial intelligence），還包含著先進的整合技術（Advant Integration）及（Algorithmic Innovation），在 「3AI」 併行下，數據才得以完美被整合，智能分析也才能落地執行。
以往，製造業資訊系統多為垂直孤島（如 ERP、MES、SCM、WMS 各自為政），導致數據無法流通，知識難以傳承與演化。而在智慧製造的新典範下，企業需以數據整合與智能分析為基礎，建構橫向串聯與縱向整合的工業 AI 決策體系。在析數智匯觀點下的 AI 不只是人工智慧（Artificial intelligence），還包含著先進的整合技術（Advant Integration）及（Algorithmic Innovation），在 「3AI」 併行下，數據才得以完美被整合，智能分析也才能落地執行。
二、異質數據整合的挑戰與關鍵：IAI為製造業帶來的解方
根據析數智匯的多年實務經驗，企業在推動智慧製造的過程中，往往遭遇以下挑戰：
- 資料分散且格式不一：來自設備、感測器、系統、人工填報等來源的數據格式與時效性不一，難以統一處理。
- 部門壁壘與數據孤島：缺乏跨部門或跨系統的資料治理機制，數據難以整合應用。
- 資料只因應現場運作，無法滿足 AI 所需：數據之留存及格式只為現場管理或系統作業，並未有全面性數據治理之考量，未能保留完整及長期之資料，致使 AI 分析難以開展。
- 數據價值無法累積與再利用：專案導入後缺乏維運與模型管理，無法持續優化。
- 缺乏決策模型的連貫性與可追溯性：即使有 AI 模型，也難以落實於排程、物料、品質等日常決策中。
為此，析數智匯提出以 iCAP （Intelligent Capacity Planning）及 iDAP（Industrial Data Analytics Platform）數據分析管理中台為基礎，搭配 IAI 循環架構，實現橫向資料整合、垂直決策串接、模型可視化與知識資產等四大關鍵工作。其中 iCAP 是以數據資產管理之理念，將來自各系統之資料、數據匯流或AI 模型、經管指標等進行管理，以便數據資產及智識之留存及再擴散應用。而 iDAP（Industrial Data Analytics Platform）則是運用各系統及 OT/IT 數據與外部資料源之資料進行整合，並以此平台進行各類 AI 或 GAI 之主題分析(如需求預測、品質分析、預測維護…等)，建構出 end-to-end 的自動執行模型。
三、構築智慧製造的自動決策閉環
在 IAI 架構下，智慧製造的核心流程轉化為一個以數據驅動的閉環智慧循環，其四個環節如下：
- Plan（規劃）：多目標的智慧生產決策
透過 iCAP 與 APS（Advance Planning and Scheduling）模組整合需求預測、訂單淨需求管理、物料控管、工單優先序、機台狀況、人員安排與物料供應，形成可彈性調整的智慧生產計畫，兼顧效率、交期與成本。
RTDS（Real Time Dispatching and Scheduling）運用多層次網絡及各項AI演算法，建構出生產規劃與執行之數位雙生（Digital Twin）系統，可即時接收生產現場回饋（如設備異常、缺料、品質 NG 等），重新計算最佳工單與機台分配，提供 AGV、機台或 MES 系統調度依據，並且可依現場調度，即時修正排程及答交。透過 RTDS 的導入，實踐高效及自動化智慧工廠之建置。
- Do（執行）：即時派工與彈性應變
透過 MES（Manufacturing Execution System）即時收集廠域的各類生產狀況回報，配合上述 APS 及 RTDS 的資料交換與協作，達到生產規劃與執行的即時同步及高機動調度。
- Check（檢核）：智能感知與品質監控
結合 SPC（Statistical Process Control）、IoT 與 AI 瑕疵辨識模型，自動偵測製程偏差與異常樣態，並回饋至系統自我調整標準參數，避免系統性問題擴大。
- Act（改善）：數據驅動的知識迴圈
IAI平台會將上述過程中所累積的決策、執行與回饋資料進行再訓練與模型優化，強化未來預測與排程準確度，實現製造決策「智慧不斷湧現」的核心願景。
四、價值實踐案例：從局部優化走向整廠智慧化
在實務導入中，析數團隊於多家高科技、傳產與化工製造業中，導入IAI架構並取得具體成效：
- 案例一：半導體測試廠導入 RTDS
將複雜的晶圓測試工單分配即時化，細節排程即時刷新，產線可直接看排程看板，更換生產貨批，一天省下約 60 分鐘以上的溝通與等待時間，並且遵循率提升至 95% 以上，而且持續不斷優化與改善。
- 案例二：電子組裝廠建構智慧物料預警機制
整合 BOM、供應商交期、庫存與預測資料，自動判斷缺料風險並調整生產順序，使物料短缺造成的停工事件下降。
- 案例三：化工產線導入品質預測與即時重派工邏輯
結合製程參數與品質資料即時控管生產投料，成功避免重工所造成之品質不良或時間延遲，使良率提升，報廢率下降。
五、讓技術落地、價值延續的治理策略
智慧製造不是單次導入系統或 AI 模型的專案，而是一場橫跨營運、資訊、製造、供應鏈與決策層的治理革新。企業若欲實現智慧轉型與永續價值，應從以下三個層次系統性規劃：
- 數據資產觀念建立：視數據為組織資產，推動資料標準化與主數據管理。
- AI 模型全生命週期管理：建立模型版本控管、效能評估與回訓機制。
- 跨部門共創與治理機制：由高階主管領導，建立營運端與技術端的協作治理平台。
六、結語：數據驅動的智慧製造是企業永續的關鍵引擎
未來的製造業不僅是設備自動化，更須具備數據驅動的決策與自我優化能力。真正的智慧製造，來自於對「數據資產」的高度重視與有效治理。
透過建構如 iCAP（數據資產與決策模型管理）與 iDAP（數據整合與主題分析）的工業數據中台，企業可將分散於各部門與系統的資料整合為橫向可用、縱向可執行的智慧決策基礎。再配合 PDCA 閉環流程與 IAI 平台的應用，逐步建立出能自我學習、自我優化的製造決策體系。
析數智匯在多產業場域的實踐經驗顯示：當企業能將數據治理內建於營運架構、讓AI決策模型與現場系統無縫整合，即可從局部改善邁向整廠智慧升級，並為永續營運奠定長期競爭優勢。
透過建構如 iCAP（數據資產與決策模型管理）與 iDAP（數據整合與主題分析）的工業數據中台，企業可將分散於各部門與系統的資料整合為橫向可用、縱向可執行的智慧決策基礎。再配合 PDCA 閉環流程與 IAI 平台的應用，逐步建立出能自我學習、自我優化的製造決策體系。
析數智匯在多產業場域的實踐經驗顯示：當企業能將數據治理內建於營運架構、讓AI決策模型與現場系統無縫整合，即可從局部改善邁向整廠智慧升級，並為永續營運奠定長期競爭優勢。