智慧工廠讓生產流程變智慧了！|數位時代 BusinessNext

「工業4.0」宣告了智慧工廠的第四次工業革命，以往沒有交集的IT及工控行業，開始有了對話，所有設備都將能互相連網溝通，讓生產流程更加靈活。誰能快速反應市場變化、生產多樣性的商品，誰就是贏家，而雲端及大數據將成為重要支撐。

近年最重要的產業發展，莫過於逐年攀升的網路使用率、IBM提出的智慧地球、中國積極推動的感知中國、德國主推的工業4.0計畫。而工業電腦龍頭研華積極推動的物聯應用聯盟，無疑是面對第四次工業革命的重要布局，主要目標是要整合夥伴的軟體能力，讓研華能順利從嵌入電腦系統廠商轉變為感應器、大數據等全方位的整合方案提供者。

2014年11月，研華在林口的智慧園區舉辦年度「WebAccess+暨智能系統全球經銷商大會」，積極招募全球夥伴加入「物聯應用聯盟」（WebAccess+ IoT Solution Alliance）。研華總經理何春盛說，目前已有72家系統整合廠與研華合作，預計2015年將突破100家、年營收破千萬美元。

開啟IT與工控對話

「工業4.0」，這個由德國政府推動的高科技戰略（High-Tech Strategy），主要是利用物聯網及網際網路服務改革生產流程。根據德國的工業4.0報告，未來的智慧工廠在每個生產環節、每個操作設備都具備獨立自主的能力，可自動化完成生產線操作。且每個設備都能相互溝通、即時監控周遭環境，隨時找到問題加以排除，也具有更靈活、彈性的生產流程，因應不同客戶的產品需求。

因此，過去無交集的工控領域與IT領域，在物聯網時代開始對話。為了實現「智慧工廠」，物聯網利用感測器取得資料，加以分析後找到各種關聯應用，背後蘊藏的技術關鍵就是大數據。

台灣IBM全球資訊科技服務事業部協理劉建倫指出，製造業從「自動化」進入「智慧工廠」，關鍵就在「預測」。大數據的分析功能，得以從歷史資料中找出事件發生的周期，進而預測故障發生。

工控與IT的交集，研華並非唯一。英特爾、思科、奇異（GE）、IBM及AT&T等網通、電器及電信大廠，2014年即共同組成工業網路聯盟（Industrial Internet Consortium，IIC），打算透過建立一套開放互通標準的工業物聯網智慧系統，將未來所有智慧型設備、工業機器、人員、流程與資料等連結起來，降低未來工業應用及流程所需花費的人力時間及操作複雜度。

這些生產流程的進步，都讓製造業得以更貼近消費者，因應快速的市場變化腳步。

速度、少量多樣是關鍵

「現在生產周期縮短到3個月至半年，是因為市場變得太快。產品不能大量製造，而是要觀察市場再調整。」劉建倫舉例，無論是服裝業、行動裝置，都要將消費者需求轉化為製造產品的方向，其中又以消費電子業最急迫，生產、交貨、庫存幾乎是能否勝出這場流血戰的關鍵，「交貨交不出來，市場就不見了。」

而雲技術的崛起，降低初期支出成本，甚至容許新創以零成本快速崛起，帶給原有企業很強的壓力。這時如何刪減原有的規模或是運用雲端，讓自己變得與新創一樣快速又有彈性，就是物聯網時代的重要課題。

當萬物互連，工廠設備得以互相對話，製造流程變得更有效率，意味著「少量多樣」、「客製化與速度」的時代來臨了。台灣代工產業應藉此機會走到前端，直接與市場連結，小而美、能根據市場靈活應變的製造業，在工業4.0時代才有可能成為贏家。

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（圖說：工業4.0的輪軸啟動後，IT與工控展開對話，生產製造正式由智慧工廠接手。圖片來源：林衍億攝影）

物聯網時代，製造業五大關鍵字

1.對的資料給對的人：雲端技術的出現，讓新創初期支出成本降低，如何讓裝置與裝置溝通、將對的資料傳達給關鍵的人，成為提高管理效率的重點。

2.預測危機：以往工廠設備故障才維修，導致製程中斷。機器連網後，系統得以預測故障的發生，並發出警示。

3.多樣化生產：產業的消費端與製造端越來越近，因應快速變化的市場，生產周期縮短，從單一產品到多樣產品，從大量生產到少量製造。

4.工控與IT交集：物聯網時代，工控資料開始與IT資料互通、整合，例如為了系統安全，將工控系統集中化管理，這種資料集中的概念，在IT領域已經存在逾20年。

5.速度決勝：以往的製造大廠影響力有限，現在應變速度快、貼近市場、小而美的製造業，在工業4.0時代更有商機。

製造業的物聯網跨業合作

1.研華×微軟： 2014年11月，研華與微軟合作推出物聯網智慧雲端平台「WISE-Cloud」，以微軟Azure雲端平台，結合研華的SUSIAccess物聯網解決方案，以軟體服務帶動硬體銷售。

2.工業網路聯盟（IIC）： 2014年3月，由英特爾、思科、GE、IBM及AT&T等網通、電器及電信大廠共同組成，欲透過一套開放互通標準的工業物聯網智慧系統，串連未來所有智慧型設備、工業機器、人員、流程與資料。

3.參數科技收購ThingWorx： 2013年，全球電腦輔助生產設計軟體大廠參數科技（PTC）以1.12億美元併購物聯網平台供應商ThingWorx，從軟體業者轉型為一條龍的軟硬體服務解決方案供應商。

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（尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第249期）
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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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