台達攜NVIDIA，以AI打破產線隱形天花板

為什麼產線在推行精實後仍難解現實亂象？關鍵在於傳統管理工具無法捕捉「隱性浪費」，潛伏在操作員、班組長思維中的無效耗損。

製造現場現的隱性浪費

現象： 操作員完成一步後停頓，回想下個動作

▶ 認知浪費：思考下一步要做什麼、怎麼做。

現象： 遇到疑慮需頻繁問人、找人，並原地等待回覆

▶ 溝通浪費：資訊斷層導致作業中斷。

現象： 缺乏客觀數據，員工憑感覺猜測「這樣算不算良品」

▶ 判斷浪費：憑經驗決策導致品質波動。

現象： 錯誤發生時無人感知，直到後製程檢驗或客訴才曝光

▶ 延遲發現：浪費已成定局，產生巨大重工代價。

在「新手老手混線」的場景中，老手憑記憶省略步驟，新手看紙本 SOP 卻跟不上節奏，導致「技能不均質」引發品質危機，讓這些浪費最為嚴重。

特別是在「班別交接」的口述遺漏，或「作業中斷復工」後的螺絲漏裝，皆因管理缺乏即時感知能力。加上傳統報工資料呈現「T-1 Day」的滯後性，管理者掌握的永遠是「昨天的數據」，自然無法在問題發生的第一秒進行干預。

AI Agent的智慧組裝

要突破產線組裝天花板， 必須進行管理方式的革命。AI Agent 的價值不只是自動化，而是將管理從「事後檢討」進化為「事前與事中預防」，實現生產線的適應性。

透過鼎新Agent Space上的 AI Agent，整合台達電的AOI 視覺工序偵測辨識技術，與輝達 (NVIDIA) 運算架構的深度融合，組裝現場不再只是被動地記錄結果，而是能動態即時感知現場情境，確保生產能做到「隨時正確執行」。

鼎新AI Agent，讓現場操作員不再依賴記憶，而是由「智慧導航AI」建立「能力普及」，賦予產線隨情境調整的即時彈性。AI Agent讓組裝生產有哪些變化？

▌事前_參數自動設定

一旦確認任務，鼎新Agent Space 的 AI Agent 會自動調取正確的 ESOP 與 AOI 辨識程式，並「自動下放參數」至硬體（如電動螺絲起子扭力設定），徹底消除手動輸入錯誤。

▌事中_技能均質化與防錯機制

鼎新Agent Space 的 AI Agent 透過 台達電 的 AOI 視覺工序偵測技術，全程監控操作員手勢、順序、位置與漏件狀況，並以SOP 進行即時導航。讓新手也能在第一時間精確上手，縮短教育訓練過程，讓全線產能達到品質一致的平均水準，降低生產品質不良的發生。

同時系統會透過即時行為監測及判斷。一旦發生零件漏裝或順序錯誤，系統會立即顯示 NG 警示並中斷後續程序，確保瑕疵品絕不流向下游。

▌事後_生產策略建議

若「工位 02 連續 3 次鎖附失效」該怎麼辦？鼎新Agent Space 的 AI Agent 重點主要在跨系統的數據整合與策略建議。

AI Agent 異常診斷報告

▌異常事件： 工位 02 出現連續 3 次鎖附失效，即時 Cycle Time 顯著偏離基準。

▌三維度交叉分析：

．人員面： 辨識到操作者為入職僅 3 天之新員工 A（操作熟練度不足）。

．環境面： 系統目前運行於「急單模式」，要求之 Cycle Time 加快了 15%（作業壓力過大）。

．設備面： 讀取到治具感測器回彈壓力數據異常（推斷為治具出現鬆動風險）。

▌損害評估： 評估若不立即干預，該批次 200 件產品將產生高達 40% 的螺絲鬆脫風險。

▌決策建議： 建議立即暫停該工位動作，指派導員指導員工 A，並同步進行治具硬體檢查與校正。

鼎新 Agent Space  快速整合不同維度的生產執行資訊，AI Agent 主動即時判斷 組裝過程中的風險問題，讓企業從「被動滅火」轉變為「精準防範」，大幅降低了品質成本。

異常發生後，AI 如何立即判斷與介入

智慧製造未來的重點， AI Agent 的應用在於降低突發問題發生，或當狀況發生時，是否能「提早發現、即時介入改善、持續優化生產流程」。鼎新 Agent Space 的 AI Agent 在生產組裝的不同流程中，扮演不同角色：

1.盤點隱性浪費： 找出產線中因認知、溝通與延遲發現所造成的利潤流失點。

2.導入即時導航系統： 整合 AOI 與 AI 導航，將「標準化」升級為隨時修正的「適應性」。

3.構建動態決策閉環： 串接人員、環境與設備數據，讓系統從單純的記錄工具進化為能提供「決策建議」的智慧助手。

鼎新 Agent Space 的 AI Agent 負責監控、參數下放與異常診斷等繁瑣工作，管理者將不再需要花時間做巡線抓問題，而是能利用「即時可視性」進行更高價值的「改善」。

想了解 鼎新Agent Space 的 AI Agent 如何整合 台達電 與 NVIDA 技術？

歡迎蒞臨 參觀體驗AI Agent x AIoT