根據 Bloomberg Intelligence（BI）發布的 ESG 投資趨勢報告，到 2030 年，全球 ESG 相關資產將突破 40 兆美元，占預估全球資產管理總額的近三成，顯示永續投資已成主流。對製造業而言，ESG 不再只是政府政策或品牌倡議，更實質滲透至供應鏈管理與工廠營運的核心環節。

在智慧製造與 ESG 雙軌推動下，OT（營運技術）與 IT（資訊技術）的深度融合已成為企業轉型的關鍵路徑。而透過導入 AI 視覺技術，PowerArena 在實務案例中看到：企業不僅能強化流程效率與產品品質，同時也能在 ESG 三大指標上創造具體、可衡量的管理成效。

製造業對 ESG 的壓力與瓶頸

當 ESG 正式走入 2025 年的企業營運核心，製造業也迎來前所未有的轉型壓力。從成本、數據到組織協作，各環節皆面臨挑戰：

成本壓力加劇：

對多數工廠而言，光是智慧製造轉型已佔據大量預算資源，若再加上 ESG 需求，即便大型製造商，也難以在短期內看見足夠效益，進而支撐長期投資。

資料蒐集與揭露困難：

目前多數工廠仍仰賴紙本紀錄與人工表單，缺乏即時、集中與結構化的數據系統。改善方案分散、追蹤效率低、成效難以量化，無法真正支撐產線長期改善。

操作風險與缺工挑戰並存：

面對日益嚴峻的缺工環境，工廠普遍面臨人員流動率高、新手上線頻繁的困境，不僅拖慢產能，也加劇品質波動與原料浪費的風險。

AI 視覺：讓 ESG 成為日常工廠管理的一部分

PowerArena 的 HOP（Human Operation Platform）人因作業平台，以 AI 視覺技術為核心，自動偵測產線人員行為與作業狀況。系統即時收集、分析並可視化現場資訊，協助企業全面管理工廠運作。

PowerArena 長期深耕製造業，特別是勞力密集型產線。透過 AI 視覺，我們協助客戶實現 SOP 遵循、異常即時偵測與現場效率優化。

從客戶反饋中我們發現，AI 視覺為製造現場，提估的效益不僅體現在生產效能上，更能強化企業在 ESG 指標上的表現。

Environmental 環境 ：AI 視覺揭露所有浪費

傳統工廠管理長期仰賴經驗與目視巡查，難以全面掌握產線實況。AI 視覺透過全天候運作的鏡頭，持續紀錄與分析每一道工序，讓管理層首次真正「看見」那些過去被忽略的浪費源頭與效率黑洞，有效揭露長期存在的「管理盲區」。

確保 SOP 遵守，減少報廢、不良品與返工成本

即使工廠導入標準作業流程（SOP），現場仍可能存在難以察覺的生產死角，例如：動作順序錯誤、兩人誤入同一工站、取錯物料等，這些細節往往在傳統管理中難以即時發現。

AI 視覺系統可即時管理每一項作業流程，當偵測到週期時間異常、違反 SOP 的行為或關鍵動作錯誤時，會立即發出告警，管理層能即時介入、預防錯誤擴散。

這不僅能大幅降低不良品與材料報廢的風險，更能提前阻止錯誤流入最終品檢（Final QC）階段，減少重工與後段損耗，提高整體製程良率。

圖片說明：AI 視覺能即時辨識人體、物件、動作行為。當偵測到人員離崗或是 SOP 違反情況，則會立即標注與通知管理人員。（影像來源：仁寶電腦示範產線）

影像與 AI 根因分析，作為優化 SOP 依據

AI 視覺能協助工廠標注異常作業與根因比對。當產線出現異常情況時，管理者可即時回溯影像並分析操作紀錄，準確掌握錯誤發生的時間點、人員與具體動作，快速定位「浪費」的根源。

可視化根因分析，讓改善以數據為依據，幫助工業工程師持續優化 SOP 與製程設計。例如：

• 發現材料取放次序錯誤，導致反覆裝配與重工
• 偵測頻繁待料站點，調整工序節拍避免能源與人力浪費

透過這些微型優化積少成多，工廠能逐步實現減少材料損耗與減少無效工時。

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