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
AI 不只是提升效率的工具，它更有機會成為企業在動盪環境中的韌性引擎。面對日益頻繁的地緣衝突、供應鏈中斷與技術管制，企業不再只需要快速反應的能力，更需要預判變化、整合資訊與修正策略的系統性韌性。
真正能讓組織穩住腳步的，不是誰先導入技術，而是誰先打造出一套能在混亂中前進的決策結構。本篇從三個角度切入：預判力、資料整合力與組織修正力，搭配工廠實例，解析 AI 如何從輔助工具進化為韌性中樞，幫助企業在風暴中持續前行。
如果你也是「正在導入 AI，卻走得卡卡」的企業管理者，不妨思考看看《麥肯錫教企業這樣用AI》中提到的「AI本身不創造價值，創造價值的是企業是否能夠用好AI。」這句話，並往下閱讀，我們將帶領你從導入技術只是開始，然後將制度設計與組織體質兩大關鍵設計完成。
在生成式 AI 席捲製造現場之際，企業的問題已經不再是「能不能導入 AI」，而是「AI 能不能真正參與決策？」
我們將從「夥伴條件」談起，透過質化研究，將那些快速成長的工廠分類，並找出一個共同機制，而這機制具備了安全感、分享與目標三個關鍵，於是我們這三個關鍵融入 APS 產品，重新定義AI Agent 在製造業中的角色——不只是工具，而是值得信任的決策夥伴。
這篇文章主要與你探討何謂「真正的決策」，從《三禧思維》這本書的角度，我們了解決策不只是資料分析的結果，而是一套兼顧資訊可信度、價值觀納入與決策程序正當性的思考過程——這正是書中提出的「決策三角」所揭示的核心。當這三角失衡，企業決策容易走向失真與反效果。而鼎華的 APS 系統，正是扮演連接資料與決策的智慧引擎，協助企業在複雜環境中建立穩定、可推論、可選擇的行動模型，走向真正有品質的 AI 智能決策。
品質管理不只是成本控管，而是企業獲利與競爭力的核心。透過系統化、預防性投資與全員參與，企業能從被動檢驗邁向主動保證。鼎華智能與 ICARES 合作，三個月內不僅提升效率、降低錯誤，更強化品牌信任與市場地位。現在，就讓鼎華陪你實現品質升級，掌握未來競爭優勢
這篇文章，想跟大家一起拆解「製造業數位轉型」。它不僅是將系統導入，而是能運用數據驅動決策。我們將探索它的內涵，特別是分析它在 AI 時代下的關鍵運用，並更實際地跟大家聊聊 — — 身為智慧製造系統供應商，如何有效幫助你降本增效，又如何善用 AI 工具輔助提升。