停機時間砍 86%、維修回應快 42%！現代汽車如何把 AI 鋪進 VIN、搬運車與維修廠？
汽車製造業正加速進入 AI 驅動的智慧製造階段。現代汽車集團（Hyundai Motor Group）自 2019 年起持續推動數位轉型，將 AI、資料平台與自動化技術導入全球製造體系，串聯研發、生產、品質管理、銷售與售後服務，建立貫穿車輛整個生命週期的數位化生態系。
今年八月，現代汽車集團在首爾總部舉辦「AX Achievement Showcase」，展示 AI 技術在實際製造與營運場景中的應用成果，其中包括讓生產停機時間降低約 86%、每年節省約 52.4 億韓元（約 1.23 億新台幣），以及將海外維修回應時間縮短約 42%。
年省 1.23 億台幣！AI 攝影機即時讀取 VIN，產線不再裝錯零件
在汽車製造過程中，同一車型的不同車輛可能因市場、客戶訂單或選配而具有不同規格，因此生產線上的零件與製程並非完全相同。對員工而言，每一個 VIN（車輛識別號碼）都代表一組需要被正確執行的生產條件。
過去，產線人員需要人工查看車輛資訊，再與系統紀錄比對。現代汽車集團現在則利用 AI 與攝影機讀取車輛 VIN，並即時確認車輛是否符合系統中的配備與生產資訊。
現代汽車集團 AI Transformation 部門主管 HwaChang Sung 接受《Automotive Manufacturing Solutions》採訪時指出，如果原本應裝在 VIN #1 車輛上的零組件被錯裝到 VIN #2，問題可能要到品質檢查階段才會被發現，屆時就得重新加工；最嚴重的情況甚至可能是錯誤配置的車輛交付給客戶。
這套 AI 辨識系統的價值，在於把錯誤攔截點往前移。過去曾發生 VIN 辨識錯誤造成車輛噴漆流程出錯的情況，如今系統可以在製程中即時比對，讓人員有機會在錯誤擴大前處理。
目前這項技術已部署於現代汽車與起亞在韓國、美國、歐洲、印度及亞太地區的生產據點，涵蓋約 70 個製造工序。現代汽車集團表示，透過減少返工與 VIN 相關的生產、品質問題，每年約可節省 52.4 億韓元（約 1.23 億新台幣），隨著全球生產網路持續導入，成本效益也可望進一步增加。
演算法運算最佳路徑，解決 AGV 滿載調度卡關瓶頸
AI 也被用來處理生產線上另一個容易造成停機的問題：搬運車的調度。汽車在生產線之間移動時，需要依靠 AGV 或搬運車完成運輸，但實際生產並不總是按照原定計畫進行。例如，一輛車在製程中被發現有瑕疵，必須暫時移出產線，就可能造成原本的搬運順序被打亂。
這時候，工廠需要重新安排搬運車的位置。但搬運車儲存區通常接近滿載，可使用的空間有限，一台車的移動可能需要先挪動其他車輛；同時，AGV 又只能按照既定路徑行駛，部分位置只有兩、三條可行路線。
現代汽車集團開發「搬運車序列最佳化技術」，結合強化學習模型與搜尋演算法，讓 AI 根據當前狀態預測完成目標配置所需的最少移動次數，再尋找效率最高的搬運順序，減少不必要的車輛移動。
這套 AI 技術目前已讓相關生產停機時間降低約 86%，協助工廠在生產異常發生後更快恢復正常運作。
把老師傅的經驗變成 AI 能讀懂的知識
除了直接改善生產流程，現代汽車集團也將 AI 用於企業知識管理。汽車製造業累積大量依賴現場經驗的「隱性知識」，例如設備異常時該如何判斷、某種故障可能與哪些零件有關、特定生產流程有哪些容易出錯的環節。這些經驗如果只掌握在少數資深員工手上，當人員退休、轉職或跨廠調動時，企業就可能面臨知識流失。
「E-Forest: Polaris」正是現代汽車集團用來處理這項問題的製造 AI 平台。工程師可以利用平台開發、測試與部署 AI Agents，並把品質管理、生產排程、設備維護及物流等領域的專業知識導入 AI。
其中一項應用是「圖譜式生產知識代理」，系統會將內部訓練教材、技術手冊與影片整理成知識圖譜，建立不同資訊之間的關聯。過去可能掌握在資深員工或特定工廠內部的經驗，經過結構化後可以成為企業內部可搜尋、可共享、可重複利用的數位資產。員工也能透過 AI Agents 更快速找到與生產問題相關的技術資訊，降低企業對個別專家的依賴。
這套思路進一步被應用在海外維修據點。現代汽車集團已導入基於 LLM 的「維修支援 AI 服務」，讓技術人員直接用自然語言輸入車輛故障碼或描述車輛症狀，AI 再分析維修手冊與過往維修紀錄，提供診斷建議。
團隊表示，這項服務已讓維修回應時間縮短約 42%。換句話說，AI 在這裡扮演的角色並不是取代維修技師，而是讓技師更快找到企業累積的維修知識，縮短查找資料與判斷問題的時間。
從產線上的 VIN 辨識，到 AGV 調度，再到維修現場的 LLM 助手，現代汽車集團正在把 AI 放進汽車製造與售後服務的各個環節。這套策略的核心，也逐漸由單一 AI 專案轉向資料、AI Agents 與現場流程的整合。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Automotive Manufacturing Solutions》、《每日經濟》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）