串聯企業營運數據與 AIoT 設備控制，鼎新 Agent Space 讓 AI Agent 深入製造現場
2026 台北國際自動化工業大展登場，鼎新數智以「Agent Space 實現企業 AI 代理」為主軸，展示 AI Agent 如何深入製造現場，參與異常研判、生產調度、能源與工安管理，並進一步銜接設備控制與現場執行。Agent Space 串聯 ERP、MES 營運數據與 AIoT 設備數據，打通從現場數據採集、營運研判到設備控制的完整鏈路，由指揮官智能體（Agent）調度製造現場各類職能的專家智能體（Agent）協作，依據交期、產能、安全與能源等營運目標，推進跨系統研判、跨職能協作與現場執行。
現場透過「生產節拍異常」、「能源需量管理」與「產線工安異常」三大情境，展現 AI Agent 參與製造營運的完整歷程。不同於僅辨識異常或提出建議的單點 AI，Agent Space 可整合營運數據與現場資訊，評估事件對交期、產能、能源及安全的影響，再由指揮官智能體調度不同專家智能體協作，讓 AI 不只處理眼前異常，更能從營運目標出發，推進後續決策、協作與執行。
製造現場涉及設備、生產、排程、能源與工安等不同領域，所需的專業知識與判斷能力也各不相同。鼎新 Agent Space 並非以單一 Agent 承接所有任務，而是依據不同領域與職能，將所需的專業知識、判斷邏輯與任務技能，建構為製造主管、產線班組長、設備工程師及廠務能源工程師等不同專家智能體（Agent）。
單機異常不擴大為生產停擺，AI Agent 協作維持交付節奏
以「生產節拍異常」為例，當設備出現送料異常徵兆，設備工程師 Agent 可即時偵測並示警，依授權觸發停機防護；指揮官智能體則同步調取 ERP、MES 中的工單、排程、產能與人力資訊，研判事件對交期的影響。如需調整生產計畫，指揮官智能體隨即啟動跨職能協作，由製造主管 Agent 掌握全廠設備狀態與可用產能，提出替代機台及工單改派方案；產線班組長 Agent 接續核對排程及人力配置。方案經確認或符合授權規則後，再由設備工程師 Agent 完成替代機台參數設定，將受影響工單轉移至可用機台。
透過事前辨識高風險機台並及早介入處置，可降低 20% 以上停機率；以金屬加工產線為例， Agent 可協助在 2 小時內完成 300 件產品的排產作業，具體展現 AI 從風險預警、生產調度到任務執行的協作效率。
相較於傳統設備告警後，仍需由人員逐一查找資料、跨部門協調，透過 Agent Space 的智能體協作可將設備異常與工單、產能、人力及交期影響納入同一任務研判，依據交期與產能目標推進生產調度及現場執行。這使現場應變從仰賴個人經驗與人工協調，轉為將專業經驗融入智能體協作的運行機制，讓單一設備異常不擴大為生產停擺，守住產能與交期目標。
調度多元專家 Agent，打造製造現場多智能體協作
Agent Space 以鼎新長期累積的 ERP、MES 流程數據與製造知識為基礎，串聯 AIoT 設備數據與控制能力。當任務發生時，由指揮官智能體理解任務需求，統籌並調度不同專家智能體協作，讓各類專家 Agent 將現場事件放回企業營運脈絡研判，形成從現場數據採集、營運研判、跨職能協作到設備控制與執行的完整任務鏈。
同時，透過權限控管、行為紀錄與任務追蹤，保留判斷依據及操作歷程，確保 AI 參與現場運行的過程可控、可追溯、可查核。
展會期間，鼎新數智專家蘇景峯亦以「OT Agent—IT×OT 的 AI 自主代理人運行現場」為題進行分享。他指出：「工廠導入 AI 的價值，不在於增加另一套監控工具，而是縮短異常發生後查找資料、跨部門確認及追蹤處置所需的時間，讓現場人員能將更多精力投入例外處理、風險研判與關鍵決策。」
將任務經驗封裝為 Skill，持續累積組織能力
任務完成後，鼎新 Agent Space 可將任務過程中的判斷依據、協作流程與執行結果，進一步沉澱為 AI Agent 可調用的 Skill，作為日後處理同類任務的知識與行動基礎，讓分散於人員及系統中的經驗，轉化為可複製、可持續運用的組織能力。
鼎新數智製造事業群副總裁黃昱凱表示：「AI 走進工廠，不是取代人的判斷，而是讓人的經驗得以延續與放大，並將分散於不同職能的知識轉化為組織能力。要讓 AI 真正參與現場運行，更需要軟體、設備與產業夥伴共同協作。」
為使 AI Agent 的決策能直接銜接設備控制與現場執行，鼎新數智此次攜手歐迪爾，串聯企業營運系統、邊緣控制與現場機台，打通從營運判斷到設備執行的關鍵環節。企業無須一次全面汰換既有架構，可從特定產線或關鍵異常情境切入，驗證 IT、AI 與 OT 的串接成效，再擴展至更多產線、設備及管理場景，建立可複製、可擴展的 AI 導入模式，推動 AI 由單點應用走向規模化運行，為智慧製造升級注入新動能。
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