【AI 智慧大工廠台北場 會後報導】「AI Agent」如何驅動產能爆發性成長、開創協作新價值？
NVIDIA 執行長黃仁勳今年在美國消費性電子展 CES 預測，2025 年不僅是機器人的「ChatGPT 時刻」，也將是「AI Agent 元年」。由 TechOrange 科技報橘舉辦的「AI 智慧大工廠」系列論壇 2025 首發台北場，特別聚焦 AI Agent 最新趨勢，並邀集產官兩界重磅講者，一同解密運用 AI Agent 開創協作新價值的關鍵策略。
聚焦 AI、雲端服務應用場景
2025 年被認為是 AI Agent 商業化應用的元年，並將顛覆企業與個人的工作模式。「想像一個求職者，他具備全能知識，不僅知道如何從公司系統抓取資料、熟悉重點客戶與管理模式，還能夠免費支援 24 小時工作，提供有建設性的策略建議，這聽起來是不是很吸引人？」SAP 台灣區客戶諮詢負責人吳孟穎在「解鎖企業數據價值，讓 AI Agent 成為專屬你的智慧幕僚」演講中表示，這位全能求職者就是未來 AI Agent 在企業的定位，例如 SAP 就將 Business suite 結合 AI Agent，打造「Joule Agents」，只要將數據匯入統一的資料平台，即可訓練業務、供應鏈工廠等各式職位的 AI Agent，同時了解企業在資料結構上的定義。吳孟穎進一步說明，SAP 的目標是讓企業導入單個系統，就擁有開箱即用的專屬 AI 幕僚，「Joule Agents 作為單一接口，能夠統一使用者在不同應用程式和功能之間的互動，並且為用戶提供預設、常用的場景，允許快速執行跨用戶的任務，例如對接外部資料、判讀信件內容、收取客戶訂單，也能與系統工具、AI Agent 整合，執行自動化工作、輔助決策，大幅提升工作者的效率及生產力。」
在數位轉型趨勢下，許多企業將上雲納入關鍵戰略，以增強供應鏈韌性。AWS 資深解決方案架構師王仕榮觀察，目前製造業面臨三大急迫挑戰，首先從供應鏈來看，原物料短缺、運輸與物流瓶頸，還有地緣政治緊張影響貿易路線等，都是常見挑戰；其次，以市場波動來看，不僅客戶期望值提高、需求模式難以預測，產品生命週期也大幅縮短；最後從勞動力市場切入，則是呈現勞動力老化、成本上升、技能差距的現象，因此 AWS 鼓勵企業啟動雲端運算驅動製造業轉型創新，以借力雲端與 AI 技術克服這些挑戰。面對生成式 AI 風暴來襲，王仕榮也分享 AWS 如何提供企業從文化、數據到數位轉型的完整支持，例如日本豐田在 AWS 的協助下，以生成式 AI 設計更安全、舒適且永續的座椅框架。另外，AWS 更透過機器學習與雲端工具，協助台灣製造業者辨識工程師防護裝穿戴情況，並實現自動化瑕疵檢測與設備預測維護，「我們提供設計、製造、永續、供應鏈韌性的全方位雲端服務，攜手客戶完整數位轉型，今年六月更將推出 AWS Taipei Region 基礎設施區域，讓台灣客戶及合作夥伴運用此座資料中心，以雲端支援的應用程式提高生產力、加速業務成長和創新，」王仕榮說明。
建立 AI 數據管理體系，優化生產流程
將 Digital Twin 技術應用在企業資料治理，能夠發揮哪些潛能？「資料倉儲的價值，在於可以統一規範資料標準、提升自助分析準確度、避免重複性工作、支援資料全方位追蹤，」台灣帆軟業務協理監舜儀點出，企業導入 ERP、MES、WMS 的系統，往往面臨數據孤島、資料品質低、資料口徑不一致、開發與維護成本高、系統性能差、資料安全難保障等挑戰。相較之下，若運用資量倉儲（Data Warehouse），就能以金融、業務、製造等主題作為導向，進行資料回溯與全週期分析，並採用維度建模的新型模式，能夠處理更龐大的資料規模。此外，台灣帆軟助力客戶將 Digital Twin 技術應用於企業參訪與流程展示、即時數據監控、模擬預測的三大場景，實現空間和資訊的有效表達，「以物流監控為例，倉儲庫位大、貨架多，即使導入 WMS 系統，也難以直觀掌握貨架飽和率、存貨情況，而借力帆軟 FineVis 打造倉儲孿生可視化系統，就能快速查閱每個貨架資訊，還可對接 AGV 搭載貨物的情況，監測意外阻塞、及時預警處理，」監舜儀分享。
AI 浪潮來臨，促使眾多企業積極探索以 AI 驅動決策的關鍵模式。精誠資訊國際業務發展部助理副總經理林宗瀛在「讓 AI Agent 看懂數據！打造企業 AI 助理提升關鍵決策力」演講中表示，運用先進工具協助任務，關鍵就是讓 LLM、AI Agent 看懂 CRM、ERP、供應鏈系統等企業內部數據，不過企業應用生成式 AI，往往面臨準確度、時效性、隱私與安全、透明性等挑戰，因此精誠資訊透過開發以資料為基礎的平台，協助客戶建立企業 AI 大腦，同時克服生成式 AI 的使用痛點。林宗瀛指出，精誠資訊企業級 GAI 平台可對接雲地端，藉由簡單操作即可將企業資料轉換為 AI 看得懂的圖資料結構，支援使用者輕鬆取用內部資料，「如果你是製造業，可以將零組件料號組織為圖資料結構，讓 AI 對接使用，透過提問掌握零組件概況；在能源監控，我們也可以串接能源相關數據，了解不同廠區的用電量，以及尖峰用量是否出現異常；對於設備製造商，還能將生產流程數據轉換為 AI 可用的結構，了解生產工單實際進度，」林宗瀛說。
除了完善工廠產線，製造業的成功關鍵還包括優化客戶關係服務及業務開發。「未來 AI Agent 將從可有可無轉變為必須擁有的利器，甚至成為企業的競爭優勢，」Salesforce 企業客戶經理黃奕翔探討 Agentforce 數位員工如何加速製造業前台數位轉型時，引用麥肯錫數據指出，75% 的生成式 AI 商業價值體現在業務、行銷、營運、工程四大領域，在這樣的現況下，找出合適場景是應用 AI Agent 的成功關鍵。黃奕翔說明，假設企業擁有大量潛在客戶，或是在目前人力配置上無法及時回應客戶、通常基於信箱和潛在客戶互動、期待減少處理低價值業務的時間等狀況，就適合導入 Salesforce 提供的 Agentforce，「無論製造、業務、客服領域，企業都可以基於設備產生的 Error Code，詢問 AI Agent 合適處理方式，再產生工單提供客戶簽名，」黃奕翔強調。
透過數據力量實現高效智慧工廠
析數智匯副總經理張平和在「IAI 工業 4.0 大數據平台──製造業數位轉型與產業升級的關鍵」演講中分析，在全球少子化及人口老化的大環境趨勢下，製造業必定會面對缺工及老師傅經驗傳承不易等問題；再者，許多製造業在數位化上仍未完整建置，或建置後各系統間常會有斷接之問題，因而造成在整體供應鏈管理上，無法一氣呵成地達到快速有效的同步考慮訂單、物料、存庫及製造狀況等資訊，讓生產排程程規劃很難即時且失準，致使生產成本估算不準、庫存積壓無法去化，以及出貨達交法準確預估…等種種問題。面對這些時間、成本、產能面向的挑戰，析數智匯開發智慧精實管理系統，助力企業達到高效生產管理。以 IC 設計電子組裝產業為例，客戶可以從需求預測、工單規劃開始，接著由 APS 系統排程整合 ERP、MES 資料進程排程規劃，從而精準掌握達交、缺料及生產計畫，附加改善供應商關係與採購規劃、優化庫存水準和降低庫存成本，並且達到更好的倉庫利用率和資源分配。此外，析數智匯在協助客戶解決上述問題的同時，也協助客戶累積大量有用之數據，可透過析數智匯「iDAP」平台來進行各類 AI 的分析，如智能供應鏈分析預測，到廠區機台故障預測、生產良率優化、產品履歷智能追蹤與生成式AI之建置…等應用。「發展 AI 的起步是數據累積，關鍵就是數據應用場景的確認，在析數智匯數據分析中台上，顧問團隊可以專業的做到整合資料治理、AI 建模、各部門專屬 AI 應用介面與中台管理功能，協助客戶紀錄、整理、運用所有數據，並且從使用者角度出發，針對不同單位規劃使用介面，解決資料架構複雜不易治理的問題，」張平和分享。
傳統的資料管理技術已經無法勝任企業在 AI 時代管理大量的數據資料，企業急需的是專為AI 時代打造的統一資料儲存方案、輕鬆精準管理資料。NetApp Taiwan 資深技術顧問羅元佃以「NetApp ONTAP 智慧型資料基礎架構賦能 AI 未來」為題，拆解企業如何運用 RAG，從結構非結構資料與數據的整合、管理、驗證；搭配 GPU 採集與精排向量數據、檢索資料保護與高可用性，最後結果提供至大型語言模型，NetApp採用多項自家技術協助企業建置 GenAI RAG 的內部資料整合、雲地移轉、保護備份、敏感資料分類等，並且加速 AI 團隊 RAG 開發過程的資料準備時程同時也大幅降低多團隊成員與多專案的資料儲存成本。
NetApp 透過最新 AI 自動偵測技術協助企業達到 Ransomware 偵測與資料保護且具備秒級快速復原能力，不但受 SE Labs AAA 等資安認證，也獲美國國防部資訊網路 DoDIN、美國國安局 NSA 認可與採用， NetApp 解決方案絕對能讓企業能更有效運用資料，為 AI 推理提供助力，「不論企業在哪個階段，我們都有相關解決方案可以全面賦能企業 RAG 開發流程，尤其至我們的 NetApp ONTAP 統一化儲存作業系統更助力客戶串連雲地端資料，管理混合多雲儲存，」羅元佃補充。
「台灣企業正在加速區域製造、彈性生產佈局，以分散營運風險，而透過數位轉型，不僅能夠更全面掌握全球製造現況，還能提高生產力、解決勞動力問題，所以我們預期製造業對於網路與系統建置的需求將會提高，」泰富國際網絡產品行銷經理薛宇志探討製造業如何建構高韌性的資安防護環境，指出製造業正面臨三大挑戰，第一是將全球生產據點與總部串連，實現不同工廠之間的互通；第二是整合生產資料，提煉為更具價值的資訊；第三是建立資安防線，抵禦駭客加密核心系統。在台灣深耕二十餘年的泰富，便協助客戶整合全球網路佈建，同時自建資訊安全中心，提供安全資料服務，「在泰富資安託管服務（MSS），我們會幫助企業收集資安日誌，並透過分析是否出現異常，一旦確認出現重大緊急事件，也會立即通報客戶 IT，進而降低管理負擔，搭配 MSS 聯防模組，還能連動客戶既有的資安設備，進行駭客攻擊的聯合阻斷，」薛宇志說明。
picor Software 恩柏科軟體台灣總經理曾致穎談 AI 如何賦能 ERP，分析三大效益，包括學習、預測和程式開發。其中，「AI 知識助理」更被企業廣泛應用，例如對企業而言，能夠詢問 AI 產生一系列報表；對新進人員而言，能夠快速掌握內部流程、文化、知識；對外國員工而言，能夠以 AI 作為溝通媒介，翻譯工作事項；對營運者而言，則是能夠掌握工單報工數量。「Epicor 也運用 AI 協助 ERP 開發程式，貫穿整個系統產品，像是以 AI 打造訂單超過庫存的警示系統、將 BAQ 歷史資料以滑出版面的顯示方式加在行項目的物料上，所以從 Epicor 的角度來看，我們應該要在所有工具、程式的開發，並且持續深化 AI 應用，」曾致穎強調。
以 AI 加速製造業創新的行動策略
作為企業數位轉型的顧問角色，iKala Cloud 累積眾多以 AI 創造商業價值的實戰經驗，iKala Cloud 資深解決方案架構師劉冠宏以「助攻製造業駕馭最新 AI 技術，加速驅動創新突破」為題，分享 iKala 如何以 Google AI 在製造場域創造效益。劉冠宏表示，RD 開發產品往往需要閱讀大量技術文件，當新進人員不清楚資料位置，就可能導致知識傳遞的斷層，然而現在透過 AI Agent ，就能快速知道位置，甚至總結產品特性、設計細節等重點；在工廠端，還可以透過 AI 進行瑕疵檢測、維修預測，減少不必要成本；在與客戶互動的面向，GCP 提供 Google Agentspace、Vertex AI Agent Builder，幫助企業執行 FAQ，能夠即時回覆客戶問題、優化客戶體驗，進而轉換成訂單。
至於在永續面向，透過 Google 既有的 Model，將可以優化廠區、設備的節能，「企業導入 AI 可能面臨時程冗長、難以量化實際效益、成本高昂等痛點，不過 GCP 解決方案支援快速導入，能預測成效，也不需要額外聘請開發人員撰寫程式轉接，顯著降低成本，」劉冠宏強調， iKala Cloud 具備充足的技術能量，更在 2025 年獲得 Google Cloud 年度最佳夥伴（Google Cloud Partner of the Year）殊榮，為台灣唯一獲獎公司，成功協助全球最大 IC 設計、金融、電商領導品牌以 AI 驅動營運優化，未來也會持續協助更多企業展開 AI 轉型。
達梭系統臺灣戰略客戶銷售總監張銘輝在「虛實融合賦能智慧製造：AI 在製造運營最佳化應用」演講中指出，達梭系統以 AI 賦能五大智慧製造場景，包括強化供應鏈韌性、記錄生產資料、以視覺監控預防停機、基於檢測圖片的品質缺陷智慧識別，還有預防性產品故障診斷。在智能供應鏈，達梭系統運用 AI 輔助企業需求預測、平衡產銷協同、完成智能排產，確保工廠準時交付。另一部分是生產工藝的智能化，達梭系統使用工藝設計、量產過程參數結合模型，助力工藝工程師預見可能出現的品質問題，以提前做出調整決策，減少不良品產出，「我們透過 AI 賦能企業各個流程，幫助不同產業累積 Know-how、厚植競爭力，也期許助力客戶加速產品迭代，提升創新能力，」張銘輝表示。
致力為企業提供 AI 與數據分析解決方案的勢流科技，也特別展示製造業者如何運用 SAS 數據分析平台，更高效挖掘數據價值並轉化為決策動力，進而優化生產、提升效率。勢流科技分享，SAS 解決方案能夠連接 AI 生命週期的每一個環節，透過管理資料、開發模型、運用決策三大面向的支援，讓製造業能應用在根因分析、虛擬量測、產品參數最佳化、節能減碳，還有進行異常檢測、預防性維護、銷售與庫存優化、持續監控企業風險等場景。例如在根因分析，透過使用 SAS Viya 資料與 AI 平台，能夠自動剖析資料，了解資料是否異常、偏態、離群、缺失，還有立即獲得關鍵參數與洞見；在節能方面，SAS 則是結合 AIoT 技術，可以針對數千台感測器的數據進行即時偵測分析，讓企業實現能源最佳化，同時降低停機時間與維護成本。透過代理 SAS 先進服務，勢流科技期許成為企業產品研發設計的最佳夥伴，並持續攜手客戶邁向智慧製造新時代。
在「AI 智慧大工廠」台北場，TechOrange 科技報橘與各界專家及與會者一同深入探索 2025 最新 AI Agent 趨勢，擘劃企業在 AI 時代強化智慧製造的具體行動方案。
（責任編輯：曾品潔）