AI Agent 打破製造業的智慧轉型困境

在傳統製造模式中，即使工廠內配置了眾多自動化設備和資訊系統，仍然存在許多卡點，無法順暢運作。加上製造業缺工嚴重，不僅人力少、有經驗的人力更少，現場缺乏即時處理各種問題的專業能力，都讓智慧工廠完全沒有「智慧」感。

問題的關鍵在於在於，智慧工廠不只需要設備智能化，更需要一個能輔助決策的「數位大腦」。這個數位大腦需要透過各種數據串接（ERP、MES、APS、HRM、碳數據、資安數據），並結合通用大語言模型、行業模型、專業領域的模型能力。

智慧工廠的AI成長之路，可以從使用AI工具提升效率；慢慢進展到由AI Agent自主發現問題、找解方、持續學習優化；再到人與AI人機多場景、多任務的深度協作。

AI Agent 多智能體運行平台：企業的新數位大腦

然而，導入 AI 從來不是一條輕鬆的路。許多製造業者卡在戰略不清，無法將自身需求轉化為具體應用場景；有些企業缺乏IT團隊，很難進行模型訓練、系統優化、長期維運。

鼎新的「多智能體運行平台」正是為了解這些痛點，扮演 AI 智慧工廠的數位大腦。平台能打破資訊流與與現場設備的隔閡，把企業分散在 IT 與 OT 的數據融合、發揮最大價值。不管是新一代智慧設備，或仍在服役的老機台，都能透過API串接AI智能平台，讓所有企業營運與設備資料轉化為智慧資產。

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各種 AI Agent 如何協作？

AI 導入智慧工廠決策、生產的場景非常多元，從生產排程、設備維護到品質管控，每個環節都需要專業化的智能支援。

像是在訂單管理上，過去業務人員常要花好幾個小時輸入不同格式的文件，遇到急單、插單更是手忙腳亂；現在只要上傳單據，系統就能自動辨識、轉換資料並完成生單，整個流程從數小時縮短到幾分鐘，還能即時調整排程，避免延誤出貨。

而在產線現場，當機台出現異常代碼，它能立刻推送警示訊息，並根據知識庫提供修復建議，甚至把過往的維修紀錄整理成快速指引。對於多國籍人員，它還能即時翻譯外文手冊，讓任何人都能照 SOP 處理，避免因資深人員不在而導致產線停擺。

另外在高階管理端，以往決策者必須翻找各部門報表與市場文件，如今它能一次整合數據與情報，並透過 AI 推理提出具體建議。例如當營運毛利異常時，它不僅指出數據問題，更能說明原因並建議動作，甚至自動生成決策報告，幫助企業快速掌握方向。

透過這些智慧助理，企業不再受限於人力或資訊落差，從接單、產線到決策都能獲得即時支援，營運流程因此更靈活、更穩定。

多智能體平台就像一支協同作戰的小隊，生單助理、設備助理、決策助理等 AI Agent ，都能在平台靈活組合運用， AI 智慧工廠就像有一群24小時待命、懂得分工的數智員工，永遠保持最佳狀態。指揮官（Commander）負責全局判斷與任務規劃，專家（Expert）沉澱專業知識與經驗，分身（Avatar）則像是敏捷的執行員，接到任務就可以立即行動。

快任務、慢任務，一站式整合打破系統拼湊

以往企業需要依照場景購買不同的 AI 工具，但多智能體運行平台以「打包一整個平台」的方式提供服務，包含生單、設備助理、決策能力、知識檢索等核心功能，讓用戶不必再拼湊多套系統。

這些能力並非孤立運作，而是根據當下場景由「AI指揮官」判斷、下達指令，合作完成。例如在接單流程中，可以由「生單助理」讀取單據，再由「數智助理」進行深度分析判斷，透過「設備助理」確認產能狀態，形成從接單到生產的無縫鏈接。

平台的運作根據需求分成「快任務」與「慢任務」。

快任務：類似反射動作，立即判斷並回應，適合需要即時反應的情境，例如設備異常預警、即時數據感知（DTD）等。

慢任務：深層邏輯推理的情境，例如評估急單是否能被現有產能消化、判斷客戶重要性、制定報價等等。這類任務需要再AI與人類多次互動中逐步完成，確保決策周全。

隨著AI Agent技術的成熟，透過多智能體運行平台，企業不僅能解決人力短缺與經驗傳承的難題，更能建立起全方位的數位決策能力。從訂單處理到產線管理，從設備維護到策略規劃，AI Agent將成為製造業最可靠的夥伴，未來的智慧工廠，將不再是冰冷的自動化設備堆砌，而是擁有真正「思考」能力的智慧生產體系。