西門子融合虛實生產製造,未來工業車環島啟動產學合作
西門子融合虛實生產製造,未來工業車環島啟動產學合作
2014.07.02 | 科技

亞洲首台量身訂製的未來工業車現身在台灣,西門子首度以六大主題完整展現未來工業4.0概念,利用虛擬與實體結合的開發與生產流程,有效提高效率、彈性、及縮短上市時程,估計能整合改善現階段許多台廠的傳統製造方式。

西門子未來工業車下月即將開跑,預計環島2年,並拜訪全台灣400間西門子客戶以及13所技職學校,包括台科大及逢甲大學都將入列。目標除了於兩年間造訪西門子全台灣400家客戶,也將行駛至技專院校與職訓中心共13個教育單位,預計將有超過2000位師生可透過現場的實機展示,搶先體驗工業4.0概念與先進技術。

為因應即將來臨的第四次工業革命的挑戰,西門子(Siemens)以「鍛造極致效能,撼動未來工業 (The Future of Manufacturing) 」為核心概念,量身打造亞洲首台未來工業車,並宣布以台北南港軟體園區為起點,將展開長達2年的環島巡迴。

未來工業車上除了展出西門子融合虛擬與實體生產的創新科技、整合式產品以及支援整體工業價值鏈的解決方案外,也意謂著西門子將協助台灣製造業從自動化與工業技術的結合中提升效益,邁向數位化及智慧化製造。

未來工業車在環島全台的過程中,最重要的目的是前進校園,西門子並同時會派工程師與校內相關科系師生共同實作,並解說未來工業轉型的概念,也讓學界能同時與產業界的發展趨勢接軌,及早培育未來所需的人才。

目前看來,受到全球科技創新與產業變遷的影響,台灣過去擅長的靈活與低成本製造優勢已受到其他國家挑戰,例如中國,因此製造業勢必要趕緊積極尋求解決方案,像是從初步設計到量產,達到更快、更具彈性、更智慧化的生產,走向智慧工廠。

台灣西門子總裁暨執行長艾偉(Erdal Elver)表示,「先進的數位化和網路,以及虛擬和真實世界的整合是製造業的決定性驅動因素,我們預期第四次工業革命將為台灣製造業創造帶來立足未來的新契機。」

西門子未來工業展示車所呈現的六大主題,正如同未來智慧工廠的縮影,包括:PLM的數位化製造、全方位整合自動化平台暨圖控系統、整合自動化、高效率能源方案及機械手臂導入等。藉由全面協助改善價值鏈中的每個生產步驟,以確保各步驟間緊密的連結,不僅有效提高生產效率、減少能耗、提升產能,更可縮短上市時程。

台灣西門子工業領域總經理海爾曼(An-dreas Herrmann)認為,「雖然距離實現工業 4.0的目標還有一段時日,但是歐洲已經跑得很快,相信台灣各產業鏈也希望可以早一點跟上國際腳步。」透過整合數位化平台,便不需要再統整生產各階段的不一致性,同時還可開放個別價值並建立製程階段的所有資料交換,最佳化整體生產流程。

台灣西門子總裁暨執行長艾偉(Erdal Elver)則觀察,「並非只有歐洲國家才需要這樣的轉變,在德國,雖然像汽車業等製造是強項,但在亞洲有很多厲害的傳統產業和消費電子製造業。」

為了因應未來挑戰,艾偉指出,台灣需要更彈性、更快速及更有效率的製造流程,而在亞洲,像韓國、日本和台灣產業鏈連動效應高,這也是為什麼不只歐洲有轉型為數位製造的原因,因為台灣確實需要跟其他鄰近國家共同合作,提昇競爭力。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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