穿越噪音：人工智慧與分析在製造業中的實務探討

製造商多年來一直被告知，資料是他們尚未充分利用的最大資源。然而，對許多人而言，將原始資訊轉化為實際洞見的承諾依然遙不可及。雖然如 ERP、MES、品質管理等系統可能已經建置完成，但真正的效益是什麼？往往令人失望。

對大多數製造商來說，問題並不是缺乏資料，而是如何善用這些資料，以及如何即時運用它來驅動決策。Tech-Clarity 與 MESA International 近期對全球超過 400 家製造商進行的調查清楚指出這一點。超過一半的受訪者表示他們的資料不可靠或不一致。許多人提到在需要時難以存取資料，還有人指出即便有數據可用，其呈現方式也無法幫助產線上的人員採取行動。

這樣的情況非常不理想，尤其在當下，每一分鐘的停機或錯失的洞察都可能導致營收損失或客戶不滿。

為什麼製造商仍然難以發揮資料價值

這些問題由來已久。多數工廠雖然已有系統來追蹤效能與品質，但這並不代表資料是可用或值得信任的。

當資料無法對應到正確的機台、操作員或產品版本時，很快就會失去意義。而當不同系統呈現相互矛盾的資訊時，對資料的信任感——以及它所應該提供的洞察——也會逐漸瓦解。但真正的挑戰其實更深層。大多數情況下，除非能夠看到所有資訊如何相互關聯，否則根本無法明確知道在資料集中該關注什麼。這也是為什麼「脈絡」至關重要。要真正理解正在發生的情況，資料必須能夠反映出完整全貌：產品設計與配置、製程步驟、人員、設備、所使用的材料、自動化事件等等。唯有當這些元素能夠有意義地連結在一起，問題或機會的真相才能從資料中浮現。

表現卓越的製造商採取了不同的策略。他們從一開始就將脈絡建構進資料中。這意味著即時擷取製程事件、品質結果與變動，並將這些資料與特定的工作任務、產品設計與配置、製程步驟、使用的設備、材料，以及每個階段所參與的人員建立連結。

有些製造作業軟體解決方案不僅能組織資料，更能在資料產生的同時即進行脈絡化。每個資料點都會自動連結至正確的產品、製程、設備、操作員與流程步驟。而這樣的連結並非表面上的整合——生產脈絡變數與品質結果甚至可以深入對應至 CAD 設計模型中某個特定零件的單一屬性。這種內建脈絡的層級，消除了從不同系統拼湊資訊的需求，確保洞察能夠準確、有意義，並能在正確的時間與地點即時取得。

頂尖製造商的差異化作法

調查同時揭示了頂尖製造商與其他業者之間的關鍵差異。這些公司在一次合格率（first-pass yield）、整體設備效率（OEE）、準時交付率等指標上表現優異。但關鍵不只是擁有更好的工具，而在於他們如何運用這些工具。

頂尖製造商的作法包括：

• 使用為營運團隊設計的儀表板，而非僅供高階主管使用

• 應用預測性分析來預防問題，而不只是事後解釋

• 從頭到尾保持製程資料與產品資料的連結

• 強調資料治理，以確保資料的一致性與可信度

更重要的是，他們深知分析的效益仰賴於基礎資料的準確性與即時性。

這些頂尖製造商的真正差異不只是掌握了資料，而是從根本上如何進行資料的脈絡化與治理。他們不是依賴孤立的報表或批次層級的摘要，而是直接從與實際製程相連的即時生產資料中產生洞察。這讓他們能夠更早發現問題、更快速做出必要調整，並持續、有信心地推動改善。

不意外地，這些以資料為導向的作法也直接轉化為可衡量的商業成果。當被問及分析在哪些領域產生最大影響時，製造商指出以下幾個重點領域：

從分析中獲益最顯著的關鍵領域

成本降低位居首位，緊接著是效率提升、品質改善以及防錯能力的增強。這些正是製造商跳脫表面報表、開始以洞察來引導日常執行後，所能實現的具體成果。

將洞察轉化為實際商業價值

當正確的資料落入正確的使用者手中，影響就會立刻顯現。

成本降低是回報最顯著的效益。這並不令人意外，因為資料有助於找出製程、材料與人力中的浪費。但其價值不止於此。生產力提升，是因為操作人員與主管不再浪費時間尋找資訊或應對臨時狀況。

由人工智慧驅動的品質分析，能根據過往製程中的模式偵測早期預警訊號，讓團隊得以及時介入，避免整批產品因缺陷受影響。客訴減少，一次合格率提升。

決策速度也隨之加快。生產主管無需等到每週報表出爐，而是能根據實際狀況在班次內即時做出調整。但再強的分析能力，也都建立在堅實的資料基礎上。這也是為什麼採用具脈絡化功能的 MES 平台（如 FactoryLogix）的製造商擁有先發優勢。這類系統將從工程設計到生產執行再到品質控管等各環節串連起來，為團隊提供一致且可靠的資料來源。

隱藏的絆腳石：不一致與不可靠的資料

分析與人工智慧的效益，取決於所依賴的資料品質。然而，大多數製造商仍面臨資料不一致、不可靠或各自為政的狀況，這也削弱了即使是最先進的數位化計畫的成效。

製造業資料作業（DataOps）的成熟度

根據該研究，僅有 29% 的頂尖製造商與 18% 的其他業者表示他們的資料是可靠且一致的。儘管多數人認為自己的資料「通常一致」，但報告指出，這樣的程度仍不足以支撐分析與人工智慧在產線上的決策應用。這些洞察背後的資料必須是準確、即時且值得信賴的，而非僅僅「還可以」。

另一個問題是營運流程中資料傳遞的不順暢。僅有 38% 的頂尖製造商表示他們能夠在不經手動處理的情況下有效移轉營運資料，對其他業者而言，這個比例更低。這些資料流的中斷會造成摩擦、降低可視性，並在最需要速度的時刻拖慢決策進程。

報告建議採取更務實的方式：從小處著手。與其試圖一次解決所有資料問題，不如先針對特定專案中的資料集，讓它們在脈絡中變得一致、可用且具備良好的治理。這樣做不僅能立即從分析中獲得價值，也為後續更大規模的改善鋪路。

這正是像 FactoryLogix 這類系統能發揮關鍵作用的地方。透過一個完整整合且具脈絡的資料模型，FactoryLogix 從一開始就能擷取並連結設計資料、製程、產品、人員與機台資料。這種內建的架構讓團隊能夠信任他們所使用的資料，因為這些資料早已與產線上的實際狀況連結，無需再反覆驗證或花時間清理，就能立即加以應用。

從被動反應轉向主動預測

越來越多製造商開始希望在問題發生前就預先掌握，而不是等到事後再來處理。他們開始運用即時警示、機器學習與趨勢分析來在問題擴大前及早發現。不過，這些工具唯有建立在值得信賴、高品質的資料之上，才能真正發揮效益。

頂尖製造商正運用以下方式：

• 利用機器學習預測效能下降或設備故障

• 運用即時分析主動調整排程、重新平衡工作負載，或將生產導引至可用資源

然而，有高達 70% 的企業表示，他們缺乏足夠乾淨的資料來讓預測模型順利運作。也就是說，真正的障礙不在於演算法，而是輸入的資料本身。

如果系統能夠同時擷取並脈絡化製程步驟、檢驗結果、操作員決策與機台資料，那麼 AI 就能開始看見全貌。但如果資料是零散的，即使是再先進的 AI 模型也無能為力。

預測型工具在建構於一開始就能擷取一致、具脈絡資料的系統上時，表現最佳，而不是事後才拼湊出來的系統。

生成式 AI 走入產線現場

生成式 AI 也正逐步進入製造營運中，但方式可能與多數人想像的不同。這並不是華而不實的產線聊天機器人功能，而是協助人員更快取得相關洞察與指引，進而提升工作效率。

製造商正在探索如何運用生成式 AI 來：

• 協助新進員工存取經驗知識，而無需依賴他人協助

• 自動摘要生產與品質資料，產出班次概況、檢驗重點與其他營運報告

• 根據歷史資料中的模式，推薦矯正措施或製程調整建議

但生成式 AI 的效能同樣仰賴其所依據的資料是否結構化且值得信賴。如果文件過時、與實際執行資料脫節，那麼 AI 就難以提供有用的結果。

像 FactoryLogix 這類平台，能將所有生產與品質資料整合並脈絡化，讓生成式 AI 的應用更具實用性。操作人員與工程師無需翻找 PDF 文件或等待報表，就能快速取得相關指引。

結語

製造業中的分析與人工智慧之所以成功，並不是因為炫目的功能，而是因為它們建立在結構化、具脈絡、且值得信賴的資料基礎之上。

那些能最大化運用這些技術的公司，是願意投入時間，讓工具與流程緊密結合的企業。他們不只是將資料可視化，而是積極採取行動。他們已將分析整合為日常營運的一部分，而不只是每月一次的儀表板檢視。

作為起點，您可以思考以下幾個問題：

• 我們的資料是否與實際事件、產品與製程相關聯？還是彼此脫節、難以信任？

• 我們的操作人員與工程師是否能即時依據洞察採取行動？還是只能事後補救？

• 我們是否只是回顧過往報表？還是正在運用即時資料持續學習與優化？

如果這些問題的答案揭示出落差，那就從資料著手。尋找能夠內建結構、提供脈絡，並讓資訊對最接近製程的使用者可及的解決方案，讓決策建立在信心而非猜測之上。當做到這一點時，分析就不再只是報表工具，而是成為企業的競爭優勢。

作者：Deb Geiger, VP Global Marketing, Aegis Software