在現今競爭激烈的製造業環境中，生產排程不僅影響工廠的 產能利用率，更直接關係到 交期管理 與 客戶滿意度。過去，許多工廠只能依靠 Excel 或人工經驗來安排訂單，這種方式在訂單量少時或許勉強可行，但當市場需求快速變動時，就會暴露出 效率低落、缺乏透明度 的問題。
隨著 APS 排程系統 的出現，工廠能夠透過 自動化排程、多方案模擬、即時監控，大幅提升 生產效率 與應變能力。然而，僅僅依靠 APS 仍不足以應對訂單的不確定性。這時，AI 的導入便成為關鍵，它不僅能讓 APS 算得更快更準，更能「看得更遠更深」，提前預警風險，幫助企業做出更聰明的決策。
本文將帶你回顧沒有 APS 的時代困境、解析 APS 的核心價值，再透過 AI 採購助手 的真實案例，展示 APS+AI 如何成為智慧製造的新引擎，並最終帶來 數位轉型與智慧工廠 的全新格局。
在現今競爭激烈的製造業環境中，生產排程不僅影響工廠的 產能利用率，更直接關係到 交期管理 與 客戶滿意度。過去，許多工廠只能依靠 Excel 或人工經驗來安排訂單，這種方式在訂單量少時或許勉強可行，但當市場需求快速變動時，就會暴露出 效率低落、缺乏透明度 的問題。
隨著 APS 排程系統 的出現，工廠能夠透過 自動化排程、多方案模擬、即時監控，大幅提升 生產效率 與應變能力。然而，僅僅依靠 APS 仍不足以應對訂單的不確定性。這時，AI 的導入便成為關鍵，它不僅能讓 APS 算得更快更準，更能「看得更遠更深」，提前預警風險，幫助企業做出更聰明的決策。
本文將帶你回顧沒有 APS 的時代困境、解析 APS 的核心價值，再透過 AI 採購助手 的真實案例，展示 APS+AI 如何成為智慧製造的新引擎，並最終帶來 數位轉型與智慧工廠 的全新格局。
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。
當 AI 工具與協作機器人（ Cobots）一步步參與製造現場，企業已不再追問「要不要導入？」，而是重新思考：「使用者應該專注在哪裡？」，這是一個從取代到共創的思考轉變，也是 AI 時代下的角色分工議題。
傳統知識管理往往流於靜態建檔，無法真正支撐現場決策與跨部門協作。本篇文章指出知識活化的關鍵，不在於全面蒐集，而是從一個痛點出發，讓知識能夠流動、被轉譯、持續被驗證與優化。我們說明隱性知識為何無法傳遞，AI 如何介入資料萃取與推薦，以及如何打破數位孤島、建立回饋迴路，最終讓 AI Agent 成為智慧知識網絡的關鍵推手。知識活化不是專案，而是一場「讓組織變聰明」的日常機制。
從經驗流失到認知資本：AI導入的真正課題
本文以製造業轉型中的結構性問題為出發點，指出當前普遍推行的三部曲「自動化」、「數據平台」與「數位教育」，雖然為企業建立了智慧製造的基礎架構，但卻常忽略了對「隱性知識」的數位封裝與傳承，造成經驗流失，且 AI 系統無法承接關鍵判斷力。
我們從 AI 接手越多工作、思考開始被外包的狀況探討，描述組織將面臨「認知債務」與「認知失憶」的風險，當決策失去可追溯性、學習能力停滯、面對變局時，便無法快速修正。為回應這一挑戰，鼎華提出「守破離」方法論
