90% 產線問題都能提前預測！百事可樂示範「零試錯」的工廠設計
對當今的製造業者來說，製造流程的複雜性早已不只存在於產線本身，而是體現在決策速度與變更成本之中。每一次新工廠設計、產線調整或倉儲配置變更，都牽動設備投資、人力配置與供應鏈協同，一旦判斷失準，修正代價往往高於預期。
而像是百事可樂（PepsiCo）這樣的快速消費品品牌，產品組合日益多元、上市節奏加快，傳統仰賴實體試產與經驗推估的製造決策模式，已逐漸成為效率與彈性的限制因素。
正是在這樣的背景下，百事可樂開始重新思考製造與供應鏈規劃的起點。為此，百事可樂正積極將 AI 與數位孿生（Digital Twin）技術導入製造與供應鏈決策流程，嘗試從根本重塑工廠設計與營運模式。
以 AI 與數位孿生重寫工廠設計流程
在 CES 2026 上，百事可樂宣布與西門子（Siemens）、NVIDIA 展開合作，導入基於物理模型的 2D／3D 數位孿生與 AI 模擬工具，將工廠與倉儲設施的規劃前移至虛擬環境中完成。透過這套系統，工程與營運團隊能在實際動工前，於數位空間中反覆測試產線配置、設備動線、人員配置與物流流程，提前識別潛在瓶頸與風險。
這種「先模擬、再建設」的模式，改變了傳統製造業高度依賴經驗與實體試錯的做法。過去，產線調整或新廠建置往往要等到設備實際進場、開始試產後，才會發現流程衝突或效率不彰的問題，不僅修正成本高，也容易拖延產品上市時程。透過 AI 與數位孿生，百事可樂得以在虛擬工廠中模擬多種情境，快速比較不同設計方案的效能表現，並在決策前即完成優化。
支撐這套能力的關鍵工具之一，是百事可樂導入的「數位供應鏈編排器」（Digital Chain Composer）。該系統可整合工廠設計、設備參數、物流節點與產能限制等資料，利用 AI 模型進行整體流程模擬與風險評估。百事可樂指出，透過這套工具，團隊能在實體改動前辨識多達 90% 的潛在設計與流程問題，大幅降低後期修改的時間與成本。
在實際試點中，這種以數位孿生為核心的規劃方式已展現具體成效。百事可樂表示，初期導入的試點專案中，工廠整體產能（throughput）提升約 20%，同時也顯著縮短了從設計到投產的開發週期。這不僅意味著既有產能的放大，也讓企業在面對市場需求變化時，能更快完成產線調整與新品導入。
百事可樂數位孿生的下一步：延伸至整體供應鏈
更進一步地，百事可樂並未將數位孿生的應用侷限於單一工廠或製造環節，而是延伸至整體供應鏈規劃。透過串接多元供應鏈資料，包含市場銷售數據、消費者需求趨勢與原料供應狀況，AI 模型得以預測需求變化，並在虛擬環境中建立產品層級的「數位孿生供應鏈」。這讓百事可樂能針對不同市場、不同產品組合，模擬最合適的生產與配送策略。
在這樣的架構下，供應鏈不再只是被動回應需求，而是可依據預測結果進行前瞻性調整。無論是在成本控制、品質管理，或是永續指標的平衡上，數位孿生都成為決策的共同語言。百事可樂可在確保價格合理與品質達標的前提下，提前評估不同方案對碳排放與資源使用的影響，將永續目標內建於供應鏈設計之中，而非事後補救。
從更宏觀的角度來看，百事可樂的這項布局，反映出消費品製造業正從「數位化工具導入」邁向「以 AI 驅動的系統性重構」。數位孿生不僅僅提供視覺化輔助，還成為串聯設計、製造、物流與市場需求的核心平台。
對百事可樂而言，這是一項長期競爭力工程。隨著市場變化速度持續加快，在虛擬世界中先行驗證、快速迭代，將成為決定製造企業反應速度與營運彈性的關鍵。從目前試點成果來看，AI 與數位孿生已為百事可樂打開一條通往更高效率與更敏捷製造體系的路徑。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Siemens、《PR Newswire》，首圖來源：PepsiCo
（責任編輯：廖紹伶）