逾半製造業還沒準備好迎接 AI 與自動化！拆解導入常見誤區有哪些、如何避免？
在全球製造業積極投入 AI 與自動化的同時，落差也變得愈來愈明顯。一邊是企業高層對預測維護、智慧排程與機器人的高度期待；另一邊則是現場工廠的系統老舊、組織文化僵化、資料品質不足，使得 AI 專案常陷入「推不動」的困境。
諮詢公司 Gartner 近期對 128 名全球製造與供應鏈決策者的調查顯示，近半企業對未來三年的製造策略沒有信心，甚至有三分之二坦言其營運模式尚未準備好迎接 AI 與自動化技術。
這些數據揭露了一個關鍵：AI 在製造業失敗的原因，並非因為技術不到位，而是整個工廠的營運邏輯沒有同步升級。
資料品質參差不齊、系統各自為政，是 AI 應用的最大障礙
對多數製造企業而言，「想做的 AI」與「能做的 AI」常常是兩件事。工廠普遍希望用 AI 進行設備維護、良率預測、自動排程，甚至期待未來能靠自主工廠實現最小人力監管，然而若缺乏基礎資料品質、系統整合與跨部門流程協作，這些願景終究無法落地。
尤其資料問題最普遍也最棘手，來自製造現場的感測器常出現缺值、誤差或命名不一致，許多資料缺乏上下文，例如班別、工單類型、設備狀態等資訊，使 AI 模型缺乏關鍵的解讀基礎。當資料品質不佳時，模型只能得出不可靠的建議，造成 AI 有在運作，但沒有產出實質價值的假象。
另外，系統割裂更是導致 AI 專案無法擴散的主因之一。許多工廠雖導入局部自動化、設備監控系統或雲端平台，但 OT（Operational Technology）與 IT（Information Technology）依舊處於不同世界。由於現場 PLC、SCADA、MES 與企業端 ERP 之間沒有一致的資料管線，導致 AI 難以取得全局視角。
這種缺乏標準化與互通性的情況，使得 AI 試點只能侷限於單一產線、單一工廠，很難複製到其他場域。
不只技術要進步，組織文化也要跟上
更深層的阻礙來自文化與組織。Gartner 指出，製造業的決策層長期受「成本控管」思維框架影響，導致其治理結構難以支持敏捷、跨部門協作的 AI 專案。許多工廠仍採高度集中式控管，現場團隊缺乏試錯與調整流程的權限，使 AI 只能成為管理階層的報告工具，而不是現場改善的真正助力。
更重要的是，操作員常擔心 AI 或自動化威脅到其工作，而不願採納新工具；IT 與生產端的語言差異也讓專案溝通不良。這類結構性的摩擦，使導入 AI 成為一場「科技沒有問題，但人永遠準備不足」的長期戰。
製造業可以怎麼做？
儘管挑戰繁多，《Manufacturing Today》提出幾個能讓 AI 真正在製造業創造價值的做法。首先，不要再把 AI 當成額外加上去的技術，而是回頭檢視最根本的營運瓶頸，例如停機率過高、品質波動大、庫存積壓，並以清楚的 KPI 作為導入方向。
其二是投入大量資源改善資料根基，從感測器校準、資料標準化到建立統一的資料平台，使 AI 模型能在一致且可信的資訊上執行，同時也要打造可擴散的系統架構，例如以雲端平台做 OT/IT 整合，使用標準化 API 與模組化模型，使一套 AI 邏輯能套用到多個工廠。
組織策略的調整同樣關鍵。Gartner 觀察，成功的企業通常會重新分配決策權，把更多自主權交給工廠主管與現場團隊。在這種新模式下，AI 不是管理階層的監管工具，而是現場操作員改善流程、優化產量的日常工具。企業也需投入更多預算在員工培訓、資料素養與跨部門協作上，讓工程師、IT、資料科學家與操作員能共同參與專案設計，透過建立明確治理架構與標準流程，AI 導入不再依賴單一專案團隊，而成為組織的常態化能力。
製造業對 AI 的期待比以往更高，但若沒有相應的營運模式重塑，任何預測維護、排程自動化或自主機器人專案都可能停留在概念驗證階段。未來 AI 是否能真正成為製造業競爭力的核心，將取決於企業是否願意從根本上重新設計工廠運作方式，而不是只與科技本身較勁。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Manufacturing Today》、Gartner，首圖來源：AI 工具生成
（責任編輯：廖紹伶）