經濟日報產業、產學新知事

 缺工、生產成本上升、交期縮短及少量多樣訂單增加，正改變台灣製造業的營運模式。過去企業主要依靠增加設備與人力提升產能，如今則需要透過自動化、人工智慧、設備聯網與數據管理，提高生產效率及應變能力。 「智慧製造」因此不再只是大型企業的投資項目，也逐漸成為中小型製造業改善缺工、品質與能源成本的重要策略。 智慧製造不只是購買自動化設備 許多人將智慧製造理解為導入機器人或全自動生產線，但單一設備能夠自動運轉，只是智慧製造的一部分。 完整的智慧製造是將人員、機械設備、生產流程、品質資訊及管理系統串聯，持續蒐集與分析生產數據，協助企業快速發現異常並改善決策。 智慧製造主要包含以下層次： 自動化設備取代重複性工作 感測器蒐集設備與製程數據 工業物聯網串聯不同設備 管理平台即時呈現生產狀況 AI分析品質、排程及設備異常 生產與能源資料整合管理 企業導入智慧製造的目的，不是追求設備數量，而是解決實際的生產問題。 方向一：以自動化設備改善缺工問題 製造業長期面臨技術人員不足、招募困難及人力成本上升。對於上下料、搬運、組裝、焊接、研磨、鎖螺絲及包裝等重複性工作，可評估導入工業機器人或協作機器人。 工業機器人適合大量且固定的生產流程；協作機器人則具有部署彈性，較適合少量多樣或需要人機共同作業的場域。 導入前應先分析製程節拍、人員工時、設備空間及產品變化，再選擇合適的自動化方式，才能避免設備購入後無法充分利用。 方向二：透過機器視覺提升品質管理 傳統人工檢查容易受到疲勞、經驗與判斷標準影響。結合工業相機、光學系統與AI辨識技術的機器視覺，可應用於尺寸量測、外觀檢查、瑕疵辨識、文字讀取、定位與組裝確認。 導入智慧檢測系統，除了降低人工檢查負擔，也能保存檢測紀錄，協助企業分析不良原因、改善製程並建立產品追溯資料。 對品質要求高、檢測數量大或產品規格複雜的企業而言，機器視覺已成為智慧製造的重要應用。 方向三：利用設備聯網掌握生產狀況 許多工廠擁有不同年份、品牌及控制系統的設備，生產資訊分散，管理人員難以及時掌握設備稼動率、停機原因與訂單進度。 企業可透過感測器、工業電腦、資料閘道器及工業物聯網，逐步將既有設備連線，蒐集運轉時間、產量、異常、溫度、壓力及能源使用等資料。 管理人員透過視覺化平台，即可掌握現場狀況，不必完全依靠人工填寫報表，也能更快發現生產瓶頸。 方向四：運用AI進行預知保養與生...