智慧製造與營運的落地實踐指南
林世駿
我喜歡預看趨勢發展,在企業講授數位轉型的AI基礎課程時,我會試著去思考哪一個工具可以具體的協助企業優化現有生產,或是提升服務能量。這讓我會大量的閱讀訊息,每天都會花上好幾小時去前瞻數位未來,並思考可以如何永續的發展。
2025年是台灣公部門大力推動數位轉型的關鍵年份，只要是30人以下中小微企業都有機會獲得補助上課。同時期，全球在歷經一整年的各式AI工具迭代躍進發展衝擊後,有識之士開始習慣於常態性自我精進。然而,當我們進入2026年,一個更為關鍵的轉折點已經來臨——這是「AI可以自動上班」的元年。
不同於2025年的試點和實驗階段,2026年企業正從測試AI代理轉向讓它們運行整個工作流程、執行決策並觸發真實世界的行動。OpenAI應用執行長Fidji Simo表示,一年後,回答問題將是AI最不實用的功能,相反地,我們將擁有主動的AI助理持續在背景運行,為我們在網路和現實世界中完成任務。
「智慧營運」、「智慧製造」不會只是將舊技術單純提升的「新瓶裝舊酒」,而將是「築基已驗證的數位發展技術＋自主代理式AI＋數位工具轉型」的全新知識領域。當AI從「協助工作」進化到「自動工作」,企業如何在實際運作中加以落實,正是我們面臨的下一步思考瓶頸。
我將這些觀察用心的思考出這篇文章,希望能為台灣企業在AI自動上班的新時代,提供一條清晰可行的落地路徑。
前言:從「AI協助」到「AI自動上班」的典範轉移
2026年標誌著AI應用進入成熟期的關鍵時刻,更精確地說,這是AI從「輔助工具」轉變為「自主工作者」的分水嶺。根據Deloitte與IDC的最新研究,全球製造業正經歷從「實驗性試點」到「規模化部署」的重大轉變。
什麼是「AI自動上班」?
IDC預測到2026年,AI協同助理將嵌入近80%的企業工作場所應用程式,但這只是表象。更深層的變革在於:
- 從被動響應到主動執行:AI不再等待指令,而是持續監控、自主判斷、主動行動
- 從單一任務到端對端工作流:企業開始根據需求和要求連接代理,從頭到尾運行整個工作流程
- 從試點實驗到生產環境:半自主代理是2025年的話題,但企業對於將太多工作交給仍容易出錯的AI模型持謹慎態度,改進的模型可以幫助代理更加成為現實
然而,真正的挑戰不在於技術本身,而在於如何建立讓AI安全、可靠、有效地「自動上班」的企業架構。這需要重新思考數據治理、工作流程設計、人機協作模式,以及最關鍵的——如何將AI知識轉化為企業可用的生產力。
一、2026年AI自動上班的五大核心趨勢
1. 代理式AI(Agentic AI):從助手到自主工作者
什麼是代理式AI? 代理式AI是能夠自主規劃、決策並執行複雜任務的智慧系統。多個代理在系統中可以協作、協調和溝通,以自動化複雜的多步驟流程。
2026年的質變:
- 從「如果-那麼」到「目標導向」:不再需要預設每個步驟,只需給定目標,AI自行規劃執行路徑
- 多代理協作:例如,Salesforce和Google Cloud正在使用Agent2Agent(A2A)協議構建跨平台AI代理,這是建立開放、可互操作的代理企業基礎的一大飛躍
- 真實世界執行:不只是給建議,而是直接執行採購、調度、通知、交易等實際操作
智慧製造應用:
- 自主生產排程:近40%的製造商將在2026年升級生產排程系統,使其能自動調整生產線、管理庫存、預測瓶頸,並在檢測到異常時自動重新配置
- 自主品質管控:AI代理即時偵測缺陷、追蹤根因、自動調整製程參數,並主動通知相關人員
- 智慧供應鏈:當原物料短缺時,系統自動評估替代供應商、比較報價、發起合約談判(保留人類最終核准權)
智慧營運場景:
- 客戶服務自主化:2026年,我們將看到代理加速這一轉變,建立超個人化的「禮賓式」服務,作為客戶互動的新標準
- 財務流程自動化:從發票處理、對帳、異常偵測到報告生成的端對端自動化
- 人力資源智能化:從招募篩選、面試安排、入職流程到績效追蹤的全程AI協助
台灣案例: 鴻海的Fii數位孖生平台已經整合NVIDIA Omniverse技術,讓AI代理能夠在虛擬環境中模擬並動態優化工廠的物料流、設備調度和機器人協作,然後自動將優化方案部署到實體工廠。
2. 小型語言模型(SLMs):企業AI的實務選擇
為什麼2026年SLMs更重要? 我們將看到更小的推理模型,它們是多模態的,更容易針對特定領域進行調整。微調後的小型模型在企業應用中的準確度可媲美大型模型,但成本降低70-90%,回應速度提升5-10倍。
智慧營運場景:
- 現場維護助手:部署在邊緣裝置的SLM,能即時解讀感測器數據並提供故障排除建議,無需連網即可運作
- 客製化客服:針對特定產業領域微調的模型,理解專業術語、公司政策和歷史脈絡
- 文件智能處理:快速分析採購訂單、品質報告、合約條款等企業文件,提取關鍵資訊並觸發後續流程
智慧製造應用:
- 產線即時決策:在產線邊緣運行的SLM,根據即時數據做出調整決策,延遲小於100毫秒
- 設備預測維護:分析振動、溫度、聲音等感測器數據,預測故障並自動安排維護
- 品質檢測:結合視覺AI和語言模型,不僅識別缺陷,還能生成檢測報告和改善建議
落地關鍵: 不追求「最大的模型」,而是選擇「最適合的模型」。AT&T首席數據官表示,經過適當微調的小型模型成為2026年成熟AI企業的標準配置。企業應建立模型評估框架,根據任務複雜度、回應時間要求、成本預算選擇合適的模型規模。
3. 物理AI與機器人自主化:從虛擬到實體的跨越
技術突破: 在2026年,你將越來越多地看到AI代理在物理領域運作,為機器人、無人機、自動駕駛車輛、倉庫系統和智慧基礎設施提供動力。22%的製造商計劃在兩年內使用物理AI,是目前的兩倍以上。
智慧製造應用:
- 自主移動機器人(AMR):能在未結構化環境中導航、搬運物料、避開障礙物,並在電量不足時自動返回充電
- 協作機器人(Cobot):透過NVIDIA Isaac Sim在虛擬環境中訓練,學習適應性組裝、檢測、包裝任務,與人類工作者安全協作
- 自主巡檢系統:機器人配備AI視覺和感測系統,主動巡檢設備、識別異常、預測故障,並生成巡檢報告
智慧倉儲物流:
- 智能揀貨系統:AI協調多台機器人的路徑和任務分配,優化倉庫空間利用和揀貨效率
- 自動化包裝:根據物品特性自動選擇包裝材料和方式,減少材料浪費
- 動態路徑規劃:即時優化配送路線,考慮交通、天氣、訂單優先級等多重因素
台灣實踐: 台達電子使用NVIDIA Isaac Sim優化電子元件生產,在虛擬環境中訓練其全系列工業機器人的協作模式,然後部署到實體產線。同時將此專業轉化為服務,推出DIATwin數位孖生平台和網實整合教室,協助其他製造商加速物理AI部署。
4. 數位孿生與軟體定義工廠:虛實融合的智慧製造
成熟度躍升: 到2029年,30%的工廠將使用開放、虛擬化、軟體定義的自動化平台,集中配置和管理控制系統。但2026年是關鍵的過渡年,企業開始從概念驗證轉向生產部署。
智慧營運價值:
- AI訓練場:在數位環境中訓練AI代理,讓它們學習工廠運作邏輯、異常處理流程,再部署到實體環境
- 情境模擬:測試「如果增加10%產能需要什麼資源」、「如果A設備故障如何調整產線」等場景
- 持續優化:數位孿生持續從實體工廠收集數據,AI在虛擬環境中測試優化方案,驗證後自動推送到實體系統
- 預測性維護:透過AI分析數位孿生數據,預見潛在問題並提前介入
台灣領先案例:
- 鴻海:標準化數位孿生模型,能在數週內複製現有工廠設計到新地點,AI自動調整配置以適應當地條件
- 緯創:AI驅動的數位孿生優化工廠布局、整合協作機器人,將組裝線缺陷率降低67%,生產效率提升35%
- 廣達:PEGAVERSE平台支援工廠規劃、預測性維護、流程優化,並整合多代理AI系統執行自主決策
5. 人機協作的新典範:AI自動上班,人類負責什麼?
典範轉移: 2026年將是「人類的年份」,產業意識到AI的自主性並未如預期,對話焦點將轉向AI如何增強而非取代人類工作流程。當AI開始「自動上班」,人類角色需要重新定義。
人類的新角色:
- 策略規劃者
- 定義業務目標和優先級
- 設定AI代理的行為界限和倫理準則
- 評估AI建議的長期影響
- 監督者與審查者
- 監控AI決策品質和異常行為
- 審查高風險或高價值決策
- 處理AI無法解決的邊緣案例
- 創新者與問題發現者
- 識別新的AI應用場景
- 設計更好的人機協作流程
- 解決跨領域複雜問題
- 價值判斷者
- 在多個可行方案中做出價值取捨
- 處理涉及倫理、文化、情感的決策
- 代表公司與外部利害關係人溝通
實務應用框架:
- 決策分級制度:明確哪些決策AI可完全自主、哪些需要通知人類、哪些必須獲得人類核准
- 人在迴路(Human-in-the-Loop):未來保持人在迴路AI很重要,這樣人類可以微調和改變技能
- 持續學習機制:AI從人類專家的決策中學習,人類從AI的洞察中獲得新觀點
知識保存與傳承: 將資深員工的隱性知識(tacit knowledge)轉化為AI可學習的數據模型:
- 決策樹建模:記錄專家如何在複雜情境下做決策
- 案例庫建立:收集成功和失敗案例,讓AI學習經驗教訓
- 知識圖譜:將領域知識結構化,使AI理解概念間的關聯