某知名汽車轉向系統公司，擁有多地生產基地、客戶遍及全球，在業界頗具指標地位。然而，隨著業務規模拓展、品質標準不斷提升，企業內部的知識管理卻遭遇瓶頸。過去累積的大量8D報告（系統性分析與解決製造問題的常見格式），雖內容豐富，卻因分散儲存、難以搜尋與重用，導致類似問題一再重演，寶貴經驗未能有效轉化為可應用的知識。

為徹底翻轉這一困境，公司攜手鼎新METIS，導入融合大模型與專屬小模型的AI技術，打造一套智慧化的品質經驗管理平台。透過這套系統，他們開始重新定義什麼是企業的「經驗」，並讓知識真正「流動」起來。

8D報告經驗碎片化，形成無形負擔

長期以來，8D報告在製造現場扮演著記錄與解決問題的重要工具。然而，這些文檔格式各異、儲存零散，缺乏統一標準，也無法快速搜尋或比對，導致團隊往往依賴個人記憶找答案。一旦人員異動或經驗斷層，許多寶貴資訊便隨之流失，知識資產難以延續。

儘管企業已完成產線數據的數位化，但在經驗與知識的沉澱層級，仍停留在人工整理與手動查詢階段，遠遠跟不上製造端的智慧化進程。這是許多企業面臨的效能瓶頸。

AI打造智慧平台，讓生產經驗「活」起來

面對挑戰，企業開始啟動品質經驗管理平台的建設。鼎新METIS系統導入企業過往的8D報告資料，透過AI語意分析，自動解析問題描述、對策、根因等欄位，並將其轉化為可結構化、可查詢的「品質管理知識庫」。不僅如此，平台支援自然語言互動，員工僅需直接提出問題，例如「之前某型號轉向泵漏油怎麼處理的？」系統即能提供對應案例與建議解法，大幅減少資料搜尋與經驗復原的時間。

針對常見問題，系統還能自動比對相似案例，推薦標準解法，並同步將成熟經驗橫向推送至多地工廠，達成在整個企業的經驗即時分享與落地。此外，平台中整合的「品質總成圖譜」，以圖像化方式呈現各零件的風險熱點，幫助管理者快速掌握產品問題分布，強化事前預警與風險控管。

AI驅動下的實質改變

經過一年多的建設與導入，公司在品質管理效能與知識活用上皆有明顯提升。過往難以追溯的經驗，已轉化為可視、可查的數位資產，知識利用率提升逾四成。

工程師解決問題的速度更快、準確度更高，處理流程也更為標準化。各地工廠因共享經驗，類似品質問題的重複發生率下降近三成。平台更逐漸成為企業智慧應用的核心節點，未來將擴展至研發、售後等更多場域。

在資訊安全上，平台亦納入嚴格的權限管理與使用審計，確保每一筆知識在流通過程中可追溯、可監控，打破過去對AI「黑箱操作」的疑慮。更重要的是，品質團隊的角色正在改變。他們不再只是文件維護者，而是知識的使用者與傳播者。AI 導入除了節省人力，更讓組織具備了「學習」的能力，逐步建立屬於自己的智慧生態。

知識經驗不只解題，更預防問題發生

隨著品質知識平台的持續擴充與應用深化，其價值也不再只體現在問題發生後的快速應對。透過跨部門的知識整合與趨勢分析，平台逐步具備提供前端建議的能力，成為研發與製造部門在產品設計與製程優化上的重要參考依據。

舉例而言，針對過去常見的材料瑕疵或組裝偏差，系統能主動匯整相關案例，並提出設計變更建議或工序調整方向，協助工程團隊在產品導入階段就避開潛在風險。這種從「解決問題」進階到「預防問題」的知識應用模式，讓品質管理不再只是事後補救，而是成為驅動創新與優化的推力。

從資料碎片的無效堆疊，到知識資產的有序應用，這場由AI驅動的轉型，不只是技術導入，更是對品質管理思維的一次升級。對於製造業而言，這樣的轉變，也許只是智慧化進程中的一小步，卻可能是邁向永續競爭的關鍵一步。

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