讓 APS 揭示 AI 決策新時代

 

前言|不得不面對的缺工議題

在 2025 D Forum 智慧工廠論壇中,除了鼎華智能 APS 經營部總監林伯彥的專題分享外,最後一段議程也由主持人何戎與陽明交通大學機械工程所黃甦教授展開深度訪談,聚焦「AI、IA 製造方程式驅動下一代智慧工廠」。討論中指出,少子化與勞動力老化,已讓製造業的人才結構面臨巨大挑戰,加上外部環境不確定性日益加劇,企業能透過導入 AI 的技術,提升自己的競爭力。從 生產進度 的即時掌握、標準工時 的合理配置、物料需求 的動態平衡,到交期的精準 預測,AI 與 APS 的融合正在成為產業韌性的核心解方。

摘要

本篇文章整理了鼎華智能於 D Forum 2025 的完整分享,內容涵蓋四大面向:

  1. APS 的進化之路: 從 ERP/MRP 與人工判斷,邁向以系統演算法管理 生產進度標準工時物料需求 的排程模式。

  2. APS × AI Agent:透過 AI 讓 APS 進化成智慧決策體,具備即時 預測、仿生思考與快速調整的能力。

  3. 鼎華的數位三管:採購助手、達交助手與齊料助手三大 AI 工具,協助企業在日常運營中落實智慧決策。

  4. 下一個世代 :APS 名稱或許將消失,被更全面的 AI 智能決策體 所取代,成為企業應對少子化與外部挑戰的核心解方。

透過這場論壇,鼎華智慧不僅提出了技術藍圖,更提供了製造業實際導入 AI 的行動建議,協助產業從智慧製造邁向智慧決策。


一. APS 的進化之路:從人為判斷到系統運算

在 Digitimes 論壇的分享中,鼎華智能 APS 經營部總監林伯彥,以自身多年在製造與生產管理的實務經驗,帶領大家回顧了 APS(規劃排程系統)的演進歷程。過去的工廠營運模式,大多依賴 ERP、MRP 系統搭配人工操作,主管與現場人員需要依據經驗來推算 生產進度 與交期。然而,這種傳統方式有兩大限制,其一,計算依賴個人判斷,難以保證穩定性;其二,當面對設備異常、物料短缺等突發狀況時,難以及時調整排程,導致整體效率受到影響。

隨著製造業進入規模化與複雜化階段,企業逐漸意識到,單靠經驗不足以支撐決策。林總監指出,真正的關鍵在於如何將過往人為判斷的條件與因素,轉換為 系統化的演算法,讓工廠能夠更精準地規劃 標準工時、管理 物料需求,並且透過數據分析來及早 預測 產能瓶頸。也就是說,從 CIM、ERP 的基礎流程,到 APS 的引入,製造業正逐步完成「從經驗驅動到數據驅動」的轉型。

在鼎華過去三十多年的專案實踐中,已累積超過 2,200 個導入案例。這些案例橫跨半導體、電子組裝、五金加工、汽車零配件、塑膠射出等產業。透過長期的實務觀察,鼎華將 APS 的功能拆解並模組化,針對不同產業需求進行行業化設計。例如,在半導體領域,APS 更重視 生產進度 的即時追蹤與產能分配;在五金加工與汽配產業,則必須更嚴格地依循 標準工時,確保工序穩定;而在塑膠射出等需要大量物料投入的產線中,物料需求 的動態調整與供應鏈銜接就成為關鍵。

林總監強調,APS 在鼎華的定位不只是單純的排程工具,更像是工廠的「黃金大腦」。它的角色不僅是記錄與運算,更能透過對 生產進度 的可視化管理、對 標準工時 的合理化配置、對 物料需求 的統籌控制,以及對產能與交期的 預測 分析,幫助企業在高度競爭與不確定的市場環境下,保持營運效率與決策韌性。

 

 

二. APS + AI Agent:智慧決策體的成形

林伯彥總監近一步分享,鼎華多年的導入經驗顯示,APS 本身就像是工廠的「黃金大腦」,透過邏輯性參數與演算法混搭,能因應不同產業與企業規模的需求,協助管理者規劃 生產進度、管控 標準工時、配置 物料需求,並且提供交期 預測。然而,隨著市場競爭日益激烈與外部環境的不確定性升高,僅靠傳統演算法已無法完全支撐企業的快速反應需求。

因此,下一步的關鍵就在於 APS 與 AI Agent 的融合。當工廠能夠把 ERP、MES、WMS 等多系統資料整合起來,AI 便能在龐大的數據中學習,甚至具備「仿生式思考」的能力。這意味著,當訂單異動、產線異常或物料延誤時,AI 不僅能進行 預測,還能主動提出調整方案:重新分配排程以確保 生產進度,檢視工序與人力配置是否符合 標準工時,並即時平衡 物料需求,避免產線停擺。

林總監強調,這樣的轉變將讓 APS 從過去的輔助決策工具,進化成能夠即時反饋與虛實同步的「智慧決策體」。未來,當工廠收到任何新的訊息,不論是客戶的詢單、交期變更,還是採購端的異動,AI Agent 都能即刻分析並提出最適解。這不僅回應了少子化導致的白領缺工挑戰,也讓企業能在瞬息萬變的環境中,維持決策的即時性與準確性。

而缺工議題,我們也在近一步的訪談分享中,主持人何戎引用了陽明交通大學機械工程所黃甦教授的觀點作為前提。何戎提到,不少廠商或企業主心中都有疑問:「明明做得好好的,為什麼還要導入 AI?AI 到底能帶來什麼好處?」黃酥老師點出其中關鍵:少子化與勞動力老化的雙重挑戰,正迫使製造業必須尋找新的方法來填補人力缺口,並確保組織具備長期競爭力。


所以,我們知道更重要的是,AI 的導入讓 APS 不再只是「輔助決策工具」,而是逐漸進化為「自主決策智慧體」。當任何一個環節發生異動,AI Agent 便會即時分析 生產進度、重新檢視 標準工時 配置、計算 物料需求 平衡,並快速做出 預測 與回饋,協助企業化解不確定性。林總監強調,這樣的能力,正是製造業邁向智慧工廠的關鍵,也回應了黃甦教授所說的「少子化挑戰」:當人力不足時,智慧決策體就是最可靠的補位力量。

 

 

三. 鼎華智能的數位三管:AI 助手落地應用

在分享 APS 與 AI 結合的實踐藍圖後,林伯彥總監進一步介紹了鼎華近期推出的 「數位三管」解決方案。這套設計延續 APS 產品一直一來強調的理念:智慧工廠的基礎,必須建立在 穩態產品 的可靠性之上,再疊加 敏態能力 的靈活調整,才能真正實現智慧決策的價值。

數位三管的核心,是三個針對日常營運痛點所打造的 AI 助手:

  • 採購助手:即時追蹤供應鏈變化,當上游交期或原料出現異常時,能快速回饋並重新調整 物料需求,避免影響產線。

  • 達交助手:專注於訂單交期控管,透過 AI 即時比對計畫與實際 生產進度,若出現落差,系統會主動發出警示並提供 預測 報告,協助管理層提早反應。

  • 齊料助手:針對生產排程所需的各項物料,進行齊套性檢查,確保產線在開工前能滿足所有 標準工時 與物料條件,降低因缺料導致的停工風險。

林總監強調,這三個 AI 助手的價值,不僅在於提升效率,更在於讓決策過程自動化、可追溯。傳統上,主管需要人工比對 生產進度標準工時,才能判斷交期是否能達成;現在,透過數位三管,系統能主動完成數據比對,並以 預測 模式提出不同情境的結果,讓管理層能快速採取對策。對於供應鏈不穩定或外部需求急遽變化的環境,數位三管相當於為工廠加裝了一套「即時診斷系統」,持續監控 物料需求 與排程之間的平衡。

這樣的設計,呼應了鼎華在影片中提出的「穩態 + 敏態」架構,穩態產品(APS、MES、QMS、WMS 等)確保系統可靠性與一致性,敏態能力(RAG 模型與 AI Agent)則賦予系統即時調整與學習的靈活度。兩者結合,讓企業能在維持基礎穩定的同時,快速應對外部環境的突發挑戰,真正把 AI 從輔助工具推向自主決策體。

 

 

四. 下一個世代:APS 消失後的 AI 智能決策體

展望未來,林伯彥總監提出了一個引人深思的觀點:APS 的名稱或許在下一個世代將不復存在。因為它不再只是傳統意義上的排程系統,而是逐漸被一個更具前瞻性的角色所取代,那就是 AI 智能決策體。這意味著,工廠決策的核心,將從流程驅動轉向數據驅動,並透過 AI 的判斷與回饋來即時應對各種挑戰。

林總監解釋,傳統的 APS simulation,多半依循 ERP 或 MES 系統的既定流程,透過 SOP 與文檔規範,來輸入與輸出排程結果。雖然能帶來一定的效率,但面對高度變動的市場,這種方式顯得過於僵化。當現場出現新的訂單、採購端突發異動,或品管系統回報品質問題時,傳統系統往往需要人工再三比對,才能判斷對 生產進度 的影響。而在數位化轉型後,AI Agent 能即刻讀取資料,結合行業經驗與 標準工時 模型,快速給出交期 預測,並同步檢視 物料需求 是否充足,真正做到智慧決策。

這種智慧決策的價值,不僅在於自動化,更在於「仿生化」。AI Agent 的判斷過程,就像人的思維一樣,能綜合不同資訊來源,快速歸納出最適解。這讓 APS 從單純的輔助工具,進化成具備自主性、能即時反饋與預警的智慧體。例如,當工廠端出現異常,AI 不只會發出提醒,更會在排程內重新配置 標準工時,調整產能分布,並針對 物料需求 給出替代方案,同時生成一份即時的 預測 報告,協助管理層迅速決策。

在白領缺工日益嚴重的時代,這樣的智慧體更顯重要。它不僅能減輕人力不足對工廠帶來的壓力,也能確保企業在不確定的外部環境中保持韌性。正如黃甦教授在訪談中所提到的,「少子化與員工老化」的問題,最終會推動企業必須加快導入 AI,而這正是下一個世代智慧工廠的必然趨勢。

 

 

 

 

返回頂端