製造商正面臨前所未有的壓力，無論是成本上升、勞動力限制、資安威脅，或是持續的供應鏈波動。 第11屆智慧製造年度報告 清楚揭示一個現實：這已不再是由實驗定義的時刻，而是執行的時代。跨產業與地區，製造商現正專注於如何大規模建立製程智慧。
對許多人而言，導入人工智慧（AI）正是這一轉變的核心。數位轉型現已融入日常營運，協助決策者提升品質、優化營運並降低風險。事實上，2026年報告的受訪者將AI與機器學習列為業務成果的首要驅動力，超越所有其他智慧製造能力。
當前製造商面臨的問題不再是是否採用AI，而是如何負責任、安全且大規模地部署AI。組織該如何將洞察轉化為行動，並實現持續的績效？
多年來，製造業中的 AI 主要侷限於概念驗證和封閉系統。這一階段現已結束，轉變已經明確。製造商正迅速超越實驗階段，將 AI 直接嵌入營運工作流程。
到 2026 年，已有超過三分之一的營運已經透過 AI 增強，預計到本世紀末，這一比例將超過 50%。
能夠在營運和日常決策中可靠擴展 AI 的組織，將超越零散資料、孤立系統和不連接技術，協助防禦外部威脅，同時優化自身生產流程。
這一轉變反映了數位轉型的更廣泛演進。製造商不再質疑 AI 是否有效，而是專注於 AI 能多快且持續地創造價值。
隨著製造商從試點計畫邁向生產規模部署，AI 正在證明其作為日常執行一部分的價值。《智慧製造現狀報告》調查結果顯示，領先組織正將 AI 應用於品質、營運和風險管理，協助團隊更快、更有信心地行動。
其中一個例子來自Eastern Municipal Water District (EMWD)，加州第六大水務機構，該機構應用 AI 和機器學習來提升廢水處理中最複雜且最耗能的製程之一：曝氣。
曝氣效能會隨著流量和氨負載在一天中波動而不斷變化。傳統的規則式控制系統難以跟上，需操作員頻繁手動介入。EMWD 與 Rockwell 合作，試行了一套 AI 支援的控制系統，能持續監控運作條件，並隨條件變化自動調整控制反應。該系統不再於效能偏移後才反應，而是預測需求並即時優化氣流。
結果立竿見影且可量化。EMWD 將曝氣池氣流量減少高達 31%，降低能源消耗，同時提升品質並減少化學品用量。最重要的是，AI 解決方案可直接整合至現有系統，使其可重複且具擴展性，適用於未來案例。
製造營運產生的資料比以往更多。感測器、驅動器、機器和控制系統在整個生產過程中產生資料。然而，智慧製造現狀報告顯示，僅有 43% 的收集資料被有效利用。為了勝出，我們必須提升資料的可用性。
那麼，我們該如何縮小這個差距？又該如何即時將正確資料傳遞給正確的人？
將具脈絡的資料安全地傳遞給正確人員，能帶來更好、更快的決策。AI 成為工廠現場、營運中心及整個組織的力量倍增器。團隊現在能減少解讀複雜資料的時間，將更多時間用於改善成果。
然而，信任至關重要。隨著製造商日益依賴 AI 驅動的洞察，我們必須確信資料及底層系統真正可靠，讓共享智慧能消除不確定性。
AI 並不取代領先製造組織中的人類決策，而是加強其效能。結合專家判斷與即時資料洞察，製造商能實現更敏捷、資訊更充分且更具韌性的營運。
在執行時代，將智慧視為共享資源的組織將擁有競爭優勢。
智慧製造現狀報告明確指出，AI 已進入現代製造營運核心。對於領先組織而言，AI 已融入決策流程、工作執行方式及效能持續提升的過程。
執行將影響力與雄心區分開來，製造商意識到需要連接且可互通的系統，才能將資料轉化為日常營運能力。
同樣重要的是，AI 只有在支援最接近現場的人員時才能發揮成效。當團隊獲得即時且可信的脈絡資訊時，能更快、更一致地行動。問題能更早浮現，人員也能從被動轉為主動。
執行時代將獎勵那些將智慧視為精心設計、廣泛可用基礎設施並嵌入日常工作的製造商。這些公司不追逐 AI 潮流，而是持續且大規模地運用智慧。
本部落格中的調查結果來自我們第 11 屆智慧製造年度報告。這份年度出版物提供來自全球數位轉型各階段製造商的基準數據、最佳實踐與關鍵洞察。請造訪rok.auto/sosm下載完整報告。
已發佈 2026年6月23日
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