AI Agent與人機協作技術如何提升生成式AI在製造業的應用？

製造業AI投資現況：以鑑別式AI為主導

根據資策會MIC的調查，台灣電子資訊製造業在AI的導入上，目前仍以鑑別式AI為主。2025年的預算配置比例顯示，鑑別式AI佔73%，遠高於生成式AI的27%。這種現象主要源於製造業導入AI的主要目標是改善績效與降低成本，而鑑別式AI在瑕疵檢測、生產流程改進等領域已相對成熟，能快速滿足這些需求。企業更看重良率、產能、產品上市時間與成本等指標，使得鑑別式AI成為現階段的主流選擇。

生成式AI在製造業的潛力

儘管目前生成式AI在製造業的應用仍以「產品開發報告生成」為主，且滿意度相對較低，但其潛力不容忽視。隨著AI Agent與人機協作技術的發展，生成式AI有望在更多製造與生產環節發揮作用。例如，生成式AI可以輔助產品設計，透過生成多種設計方案並進行模擬測試，縮短產品開發週期。此外，在生產排程優化、供應鏈管理等方面，生成式AI也能提供更智慧的解決方案，提升整體運營效率。

提升生成式AI應用，方案商的機會

報告顯示，IT部門在AI的推動上扮演核心角色，但數據問題仍是製造業AI發展的最大挑戰。針對生成式AI，方案商應持續開發相關應用，特別是針對製造業的特殊需求，例如客製化的產品設計、智能化的生產流程優化等。透過解決數據治理問題，並提供更精準的AI預測能力，方案商將能搶占新興市場機會，協助製造業充分發揮生成式AI的潛力，實現更全面的智慧化轉型。