隨著國際政經局勢的變化與全球供應鏈重組加速，越南、泰國、馬來西亞等國已迅速崛起，成為全球製造業版圖中的關鍵力量。無論是電子製造服務（EMS）、汽車零組件、汽機車組裝，甚至半導體後段製程，東南亞地區已逐漸發展成為重要的生產基地，吸引眾多外資企業持續加碼投資、擴充產能。

然而，隨著產能的快速擴張，人才結構卻跟不上腳步，特別是在工業工程（Industrial Engineering, IE）領域，資深管理與分析人才的缺口日益擴大，導致生產效率與品質優化面臨挑戰。

在這樣的背景下，AI Agent 概念的出現，為工廠提供了一條突破人力瓶頸的新路徑：將 IE 的專業知識與經驗「數位化、複製化、即時化」，讓工廠在人才不足的情況下，仍有機會追上母廠產能與維持生產決策與管理效率。

點擊下載成功案例：越南、馬來西亞、泰國工廠為什麼需要 AI ?

東南亞製造環境的挑戰 2025-2026

1.生產效能追不上母廠

相較於中國大陸與台灣，東南亞多數國家的工業工程（IE）教育體系仍相對不成熟。

以越南為例，其工廠整體生產力普遍落後中國工廠約 20%–30%。

隨著全球品牌積極推動「中國+1」布局，越南電子製造業雖然快速成長，設備與廠房配置也獲得大量投資，但多數工廠仍缺乏有效且系統化的持續改善機制，導致日常績效差距遲遲無法縮小。

結果是：在沒有複製成熟生產效能的情況下，長期而言也難享受到東南亞地區的成本紅利。

2.缺乏穩定 IE 人才

東南亞工廠普遍面臨技能熟練人員短缺與高人員流動率的雙重壓力。在許多勞力密集型產業中，離職率常年維持在 15%–30%，每一次人員流失不僅直接影響當下產能，也會造成作業知識與技能的流失。

特別是缺乏具備產線管理與數據分析能力的 IE 人才，迫使許多企業只能仰賴母廠管理層「外派」東南亞工廠支援，這不僅增加人事與差旅成本，也讓許多潛在問題在管理層不在場時無法即時解決。

AI 活化 CLCA 報表？工廠如何快速產出高品質 CLCA 產線報告？

3.跨文化溝通與管理

語言與文化差異讓現場管理變得更加複雜，特別是在需要多工協作與頻繁換線的生產環境中更為明顯。傳統依賴口頭指令的培訓方式容易導致誤解與失誤，尤其是在新手操作員仍在學習階段時風險更高。

以 EMS 換線或半導體封裝測試為例，一名操作員可能需要記憶 10 個以上的組裝動作，若缺乏即時管理與 SOP 引導，極有可能因經驗不足或換線頻繁而發生錯誤，進而影響產品良率與生產效率。

AI Agent 是什麼？

AI Agent（代理型 AI）是生成式 AI 的進階應用形態，具備自主任務執行、上下文記憶、跨系統整合的能力。與一般 AI chatbot 不同，AI Agent 不僅是被動回應問題，而是能根據目標主動分析、決策並採取行動，並在環境變化時持續優化自身策略。

AI Agent 如何突破東南亞製造環境挑戰

跨系統數據共享：即時整合與分析

在東南亞製造業中，IE 工程師不足已是普遍現象。現有 IE 往往需要耗費大量時間進行手動數據收集，例如使用碼錶做時間研究、紙本記錄觀察結果。這不僅耗時費力，也延誤了更關鍵的根因分析與改善計畫制定。更糟的是，數據常因收集不完整而影響與管理層的溝通效率。

AI Agent 能夠即時整合工廠既有的管理系統、IoT 感測器、MES、AI 視覺系統以及歷史生產資料，將分散的資訊快速轉化為可行的分析與優化建議。這讓數據收集不僅更快，也更全面，為改善計畫提供穩固的依據。

虛擬 IE 助理：跨廠複製最佳實踐

對總部與區域管理層而言，一大挑戰是如何將中國等成熟工廠累積的高績效經驗，複製到東南亞的新廠。缺乏系統化、數位化的方式轉移母廠資深員工的操作經驗，使得新廠資訊零散、主觀且不完整，無法作為可靠的基準。

AI Agent 可以將資深 IE 的分析方法、改善邏輯與最佳實踐轉化為數位化決策模型，並在產線發生異常時，結合過往改善紀錄，為現場管理者提供可執行的決策建議。透過這種方式，同一套優化方法能快速在不同國家、不同廠區落地應用，縮短啟動與改善週期。

持續學習與適應：縮短培訓週期

隨著工廠環境、產品組裝方式與產線配置的持續變化，AI Agent 能自動更新並優化最佳操作策略。新進 IE 或現場主管可將其視為即時顧問，直接詢問產線問題的解法或改善方向，大幅縮短培訓週期，降低對資深人員的依賴。更進一步地，AI Agent 能整合過往的產線教育資料，並以新人熟悉的語言與表達方式，快速引導其熟悉操作流程。這不僅減輕了培訓壓力，也全面提升了教育訓練的效率與品質。

👉點擊閱讀完整指南：AI Agent X 未來智慧工廠

在傳統製造業中，生產線與廠區之間的資訊孤島往往拖慢決策速度。PowerArena 的 HOP AI Agent 將 MES、ERP、IoT 與 AI 視覺數據整合，再結合工廠多年累積的製程知識，實現快速、精準的分析與決策支援。

管理者可以透過引導式 Q&A 介面獲取即時生產洞察，AI Agent 會針對瓶頸或品質問題提供精準的行動建議，顯著縮短反應時間。

與通用型 AI 聊天機器人（如 ChatGPT、Gemini 等）不同，HOP AI Agent：

1. 採用 本地部署（On-Premise），確保最高資料安全性。
2. 學習並應用工廠專屬知識（domain know-how）與品質標準，提供情境化、精準的建議。
3. 透過 PowerArena 預設問題，讓管理者「點擊查詢」即可獲得回覆，免去輸入複雜提示詞（Prompt）的麻煩。

👉點擊閱讀完整指南，了解 AI Agent 如何幫助東南亞工廠在 IE 人才短缺的情況下，依然維持全球級的生產效率與品質標準。

若您對 LLM 與 AI Agent 在工廠中應用感興趣，歡迎直接聯繫 PowerArena↗︎，了解完整平台功能與解決方案。

點擊以下延伸閱讀：

【仁寶電腦成功案例】LLM 與 AI 視覺技術結合的產線管理

【半導體封裝】 AI 視覺管理工站製程，維持高良率

【電動車組裝】透過 AI 品質管理，確保成車組裝安全性