【技術亮點】供應鏈智慧化管理，從智慧製造到工業4.0
企業管理學系 羅明琇 教授
中小製造業的數位轉型壓力與品管隱形成本
近年外部大環境對企業供應鏈的衝擊日益巨大。從關稅波動、美中貿易戰到席捲全球的疫情，這些變數讓供應鏈管理已不再是單一企業或單一工廠的問題，而是需要更緊密的供應上下游關係與戰略布局來應對，也讓生產鏈走向智慧工廠的時程更為迫切。但當台灣傳統中小企業在進行數位轉型時，卻在不同產業都碰到共同的隱憂：知識傳承的斷點、品管流程下的隱形成本。台灣製造業的成功，有很大一部分是建立在「老師傅」精湛的實務經驗上。無論是機台參數的微調，還是產品優劣的直覺判斷，這些資深員工就像是工廠的大腦。然而，隨著退休潮來臨與年輕人力招募困難，這些工廠的獨家技術正面臨流失的危機，寶貴的經驗需要被數位化與規格化。而在現行工廠的品管流程中多採取事後檢測方式，待產品完成後再抽樣檢查，但在發現不良品時，材料、人力與機台時間都已無法回收，造成莫大的隱形成本。
智能化品質管理系統與可解釋性AI
此AI生產監控技術是以預防性品質管理為目標，透過AI演算法與生產參數數據化，將品管從「事後補救」轉為「事前預防」。系統透過在機台上佈署感測器，即時蒐集生產環境、機器震動、溫度變化與操作行為等數據，並同步輸入AI模型分析。當 AI 預測該批產品出現品質異常的機率顯著升高時，系統會即時預警，通知現場人員提前調整參數，透過精準預測，避免不必要的資源浪費，本團隊更透過「混合式建模技術」，將AI模型後端結合邏輯判斷式，將現場人員的經驗化成數學公式，成為AI決策的一環。本系統更進一步導入可解釋性AI，提升預測成果的解釋力。透過提供AI決策的依據，讓工廠員工更有信任感，建立人機協作的典範。
數位化供應鏈管理：讓計畫趕上變化
本團隊旨在發展專屬於中小企業的工廠智慧助手，達到「資訊透明、問題識別、決策輔助」，讓廠房管理層能即時看清所有生產細節，AI 更能主動找出問題點，並針對不同情境給出具體決策建議，提高供應鏈韌性，以邁進「工業 4.0」。本系統已於電子零組件大廠「町洋」企業的工廠進行概念驗證，成功建立即時、數位化的智慧品管系統。本系統具可複製性與擴充彈性，可快速導入各領域的傳統工廠與產線。
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