無論是成本上升、人力限制、網路安全威脅，還是持續不斷的供應鏈波動，製造商如今所承受的壓力都比以往更大。第11版《智慧製造現況》年度報告清楚揭示一項事實：這已不再是一個由實驗定義的時代。而是一個執行為王的時代。無論產業或地區，製造商如今都聚焦於如何大規模建立製程智慧。
對許多企業而言，導入AI正是這波轉變的核心。數位轉型如今已融入日常營運，協助決策者提升品質、優化營運並降低風險。事實上，在2026年報告中，受訪者將AI與機器學習列為業務成果的首要驅動力，超越其他所有智慧製造能力。
如今製造商所面對的問題，已不再是「是否」該採用AI，而是「如何」負責任、安全且大規模地部署AI。企業該如何將洞察最有效地轉化為行動，並帶來持續穩定的績效表現？
多年來，製造業中的AI大多侷限於概念驗證與封閉系統。如今這個階段正逐漸落幕，而這項轉變已然勢不可擋。製造商正迅速跨越實驗階段，將AI直接融入日常營運工作流程。
2026年，有超過三分之一的營運已導入AI輔助，且預期這項比例將在本十年結束前超過50%。
能夠在營運與日常決策中以可靠方式大規模擴充AI的企業，將得以跳脫零散資料、孤立系統及各自獨立技術的限制，在優化自身生產流程的同時，防範外部威脅。
這項轉變，反映出數位轉型更廣泛的演進。製造商如今不再質疑AI是否有效，而是專注於AI能多快、多穩定地創造價值。
隨著製造商從前導計畫邁向規模化生產部署，AI正逐漸證明其作為日常執行一環的價值。《智慧製造現況》的調查結果顯示，領先企業正將AI應用於品質、營運及風險等各項職能，協助團隊更快速、更有信心地採取行動。
其中一個實例，來自加州第六大水務機構—東部市政水區(EMWD)，該機構運用AI與機器學習，改善廢水處理中最複雜、最耗能的流程之一：曝氣作業。
隨著流量與氨負荷全天候波動，曝氣效能也持續變化。傳統的規則式控制系統難以跟上這種變化，需要操作人員頻繁進行人工介入。EMWD與洛克威爾自動化合作，試辦了一套AI賦能的控制系統，能持續監控運作條件，並隨條件變化自動調整控制反應。此系統並非在效能出現偏差後才做出反應，而是能預測需求，即時優化氣流。
成效立竿見影且可具體衡量。EMWD將曝氣池的氣流量最多降低了31%，在降低能源消耗的同時，也提升了品質並減少化學藥劑的使用。最重要的是，這套AI解決方案能直接整合至既有系統中，具備可重複性，也能為未來的應用案例擴充規模。
製造營運如今產生的資料量，比以往任何時候都多。感測器、驅動器、機器及控制系統，在整個生產過程中持續產生資料。然而，《智慧製造現況》報告顯示，所蒐集的資料中，僅有43%獲得有效運用。要在競爭中勝出，我們必須提升所蒐集資料的可用性。
那麼，我們該如何弭平這道落差？又該如何在對的時間，把對的資料送到對的人手上？
具備脈絡性、並安全送達正確人員手中的資料，能帶來更好、更快速的決策。AI正成為廠房現場、營運中心乃至整個組織的效能倍增器。團隊如今可以減少花在解讀複雜資料上的時間，將更多心力投入於改善成果。
然而，信任至關重要。隨著製造商日益仰賴AI驅動的洞察，我們必須確保資料與底層系統確實可靠，才能讓共享的智慧真正消弭不確定性。
在領先的製造企業中，AI並非取代人為決策，而是強化決策品質。透過結合專業人員的判斷與即時資料洞察，製造商得以打造更靈活、更明智且更具韌性的營運模式。
在這個執行為王的時代，將智慧視為共享資源的企業，將擁有競爭優勢。
《智慧製造現況》報告清楚顯示，AI已成為現代製造營運的核心。對於領先企業而言，AI已融入決策方式、工作執行方式，以及績效持續改善的方式之中。
執行力是決定成效與雄心能否對接的關鍵，製造商也體認到，唯有具備連網、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，唯有AI能真正支援最貼近工作現場的人員，才能發揮成效。當團隊獲得他們信任的即時、具脈絡性的資訊時，便能更快速、更一致地採取行動。問題得以及早浮現，人員也得以從被動反應轉為主動出擊。
在這個執行為王的時代，將智慧視為經過妥善設計、廣泛可用並融入日常工作的基礎架構，企業才能獲得回報。這些企業並不會盲目追逐AI潮流。他們讓智慧持續、大規模地實際發揮作用。
本篇文章的內容，取材自我們的第11版《智慧製造現況》年度報告。這份年度出版品提供基準資料、最佳實務，以及來自全球各階段數位轉型製造商的重要洞察。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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