工業AI的採用正在加速，這一趨勢隨著重大經濟變革而發生，這些變革正在重塑製造業價值創造的方式。差異化不再來自於掌控大型平台，而是來自於將AI直接嵌入生產功能中，系統以明確目標設計，從而推動可衡量的績效提升。
實現工業自主化的關鍵支柱是工業AI。它不僅僅是一項工具，更是一門正在改變我們工作方式的學科，協助組織做出更佳的策略決策，並賦能人員更輕鬆地完成工作。
觀看Rockwell自動化首席技術官 Cyril Perducat 在2025年自動化博覽會上就「從自動化到自主化」發表演講
工業自動化的歷史展現了穩定的發展進程，每個時代都在擴展機器能夠可靠執行的任務範圍。我們從單純為機器提供動力，發展到對其進行程式設計，然後透過資料豐富的網路將它們連接起來，為今日的轉型奠定基礎。我們正處於一個決定性的轉折點。自動化正在演進為自主化。系統不僅執行邏輯，還能學習並適應即時條件。
加速您邁向工業自主化之路
憑藉專為工業環境設計的可信賴、以人為本的人工智慧，在Rockwell Automation深厚的IT/OT專業知識支持下，自信地從自動化邁向自主化。
以自我優化系統提升效能
透過整合至核心生產功能的AI來提升自動化系統，實現閉環優化。
以人為本的AI賦能人員
透過專為解決工業挑戰及支援明智決策而設計的直觀AI工具，讓日常任務更加輕鬆。
與值得信賴的合作夥伴協作
透過Rockwell在IT/OT領域的深厚專業知識及專為工業環境設計的AI解決方案，降低風險。
AI增強型生產系統
嵌入人工智慧以打造一條龍自主生產系統。
- 設計
- 操作
- 自動化
- 維護
- 資料
設計
設計能夠自我生成及自我優化設計參數的環境
數據與邊緣平台提供了大規模運用AI所需的基礎能力——為高品質模型訓練、即時推論，以及分散式工業環境中的無縫一條龍協調提供基礎設施。透過統一來自感測器、控制系統與企業應用的數據流，這些平台確保AI模型能持續更新、高效部署至邊緣，並在生產環境中針對性能、可靠性與安全性進行最佳化。
操作
能自我組織計劃、時程、配方及資源的營運系統
營運系統能夠透過解讀即時生產條件並持續優化工作排序，自動組織計畫、排程、配方和資源。透過動態調整以因應需求、限制條件及變異性，這些系統可大幅減少人工協調，實現更敏捷、高效且具韌性的營運。
自動化
能夠在變化條件下自我學習及自我調適的自動化系統
自動化系統具備自學習與自適應能力，能持續透過分析即時數據、識別模式，並在無需手動重新編程的情況下調整其行為，不斷提升自身表現。這些系統可隨著條件變化同步演進，做出更聰明的決策、優化控制策略，即使在複雜與變動的環境中，亦能維持穩定且高效的運作。
維護
能自我診斷資產問題並建議工作指令的維護系統
能夠自我診斷資產問題的維護系統利用即時設備數據來檢測異常、識別可能的故障模式，並判斷性能何時偏離正常狀態。透過分析模式並與歷史基準進行比較，這些系統能夠精確找出根本原因，並自動推薦或生成相應的工作訂單。這使維護團隊能夠主動採取行動，減少停機時間，並確保在故障影響生產之前完成修復。
資料
可支援構建模組化模型訓練、推理與大規模協同運作的數據與邊緣平台
數據與邊緣平台提供訓練AI模型、執行推論，以及在分散式工業環境中一致性編排工作負載所需的基礎設施。透過統一來自設備、控制系統與企業應用的數據，這些平台確保模型能持續更新、高效部署，並在接近來源的位置執行，以實現即時效能。這使得AI運作具備可擴展性與可靠性，支援從預測性維護到閉環優化等一條龍應用。
我們對工業人工智慧的觀點
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