攻克汽車業 90% 無法自動化的盲區，奧迪用「AI + 機器人」重塑高勞動強度產線
在汽車製造邁向智慧工廠的過程中，真正困難的環節往往不是高度標準化的機械加工，而是那些需要大量人工經驗、長時間重複操作，甚至伴隨高勞動強度的細節工序。
德國車廠奧迪（Audi）近期公布最新 AI 生產布局，揭示汽車製造業正在進入另一波自動化轉折點。過去長年難以被機器全面取代的產線工作，如焊接後處理、線束安裝與製程異常監控，如今正透過 AI、雲端架構與機器人整合逐步被重塑。
告別高強度人工打磨！AI 與機器人接管車底盤「髒苦累」活
奧迪表示，目前已在德國 Neckarsulm 廠區的 A5 與 A6 車身產線全面導入 AI 驅動的「焊接飛濺檢測系統（Weld Splatter Detection，WSD）」。在車體焊接完成後，車身底盤經常會殘留焊接飛濺物，若未即時清除，可能影響後續塗裝與品質穩定性。這類工作長期仰賴人工檢查與打磨，不僅耗時，也對現場人員造成高度身體負擔。
如今，WSD 系統透過 AI 視覺辨識，即時掃描車底盤表面，自動標記焊接飛濺位置。最新版本更進一步結合機器人手臂，直接接管後續研磨清除流程。原本需要大量人工作業的高強度工序，現在改由 AI 控制的機器人完成，員工則轉向監控與例外處理工作。
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AI 化身產線監工，提前發現製程異常
除了改善高勞動強度工作，奧迪也將 AI 延伸至製程品質管理。由內部數據專家團隊打造的 AI 解決方案「ProcessGuardAIn」，目前已進入測試階段。這套系統建立於跨廠區數據平台之上，該平台整合各工廠設備、產線與感測器資料，形成統一且標準化的製造數據基礎。
透過大量機器與感測器數據，ProcessGuardAIn 能夠即時監控製造流程，提前發現異常徵兆，並主動通知工程人員介入。現階段，系統已於 Neckarsulm 烤漆廠進行兩項試點測試，包括前處理藥劑劑量優化，以及陰極電泳塗裝（Cathodic Dip Coating，CDC）異常檢測。奧迪預計於 2026 年第二季正式導入大規模量產。
相較於傳統製程異常往往需等待品質檢測後才被發現，ProcessGuardAIn 的價值在於能於問題尚未擴散前即時阻斷，降低返工與後續維修成本。奧迪也規劃下一階段讓系統具備「建議式 AI」能力，未來員工可透過 App 取得逐步操作建議與排除流程，讓 AI 成為產線現場的即時協作助手。
攻克 90% 自動化盲區：線束全自動化背後的敏捷供應鏈革命
在汽車製造中，另一個長年難以高度自動化的領域則是車用線束（Wiring Loom）生產。由於線束結構複雜、型號差異大且安裝路徑狹窄，根據奧迪新聞稿指出，全球汽車產業目前的線束生產與組裝自動化比例仍不到 10%。這也被視為智慧製造中最難攻克的盲區之一。
奧迪目前正透過「Next2OEM」專案試圖突破這項限制。該專案集結十家合作夥伴，在 Ingolstadt 建立完整的線束數位化全自動示範線。整套系統涵蓋線束生產、自動化預組裝、中心控制與車內安裝流程，所有設備皆由中央系統統一協調。
奧迪展示的最新成果中，線束可自動安裝進中控模組，並完成後續車體配置準備。這項技術大幅降低傳統流程中的物流與人工調整需求，也顯著縮短產品變更週期。過去車型規格修改往往需要耗費數週調整供應與產線配置，如今已能壓縮至幾分鐘內完成。
對汽車產業而言，這代表的不只是產線效率提升，更是供應鏈敏捷度的重大改變。隨著電動車與軟體定義汽車興起，車型配置與電子架構更新速度愈來愈快，若無法同步提升產線調整能力，傳統製造模式將難以應對未來市場需求。
隨著 AI 逐步深入汽車製造核心，智慧工廠競爭也開始進入新階段。過去強調機械自動化與產線效率的工業邏輯，如今正逐漸轉向以資料、即時決策與 AI 協作為中心的新模式。對汽車業而言，那些過去因複雜度與勞動密集而難以自動化的工序，正在成為下一波 AI 工業革命的關鍵戰場。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Audi、《Metrology News》，首圖來源：Audi
（責任編輯：廖紹伶）