AI代理(AI Agent)近年迅速躍升為AI領域的發展重點，受到業界領袖的高度關注。許多跡象均顯示，AI發展的浪潮已步入Agent階段，本文將綜覽AI Agent對製造業作業流程的影響，並從實際案例觀察導入效益。
AI Agent進入製造業流程 應用樣貌百百種
AI代理已經走進許多製造業者的日常運作，在各種流程中扮演一定的角色。根據筆者觀察，目前在製造業中，AI代理已經開始在供應鏈管理、研發、生產排程、產線日常維運、品管等領域發揮其效益。
供應鏈管理/採購
AI代理會先利用過往採購模式、供應商表現、物料價格、運送延誤、ESG認證、通貨膨脹、市場價格變動、地緣政治事件，甚至天氣等外部因素相關資料，建立起機器學習(ML)模型，協助採購人員按風險、可靠性來排定供應商優先順序，模擬供應鏈中斷情況。另外，AI代理可以透過分析過往的銷售資料、市場趨勢、業務高低峰的季節性事件、經濟變化等變數預測未來市場需求，分析何時應重新訂料以及採購數量，協助採購人員預測未來採購需求。
AI代理可以從數以千計的合約中，擷取付款條款與服務水準協議相關內容，並將其對應到公司政策、風險管理準則、法律要求等相關合規框架。AI代理能於幾分鐘內掃描文件，標示當中條款過期、遺失資料保護條款的合約，並將類似協議歸類以方便審閱，無需人員手動逐一審閱。
一般採購人員會發送需求建議書(RFP)給供應商，耗費人員手動輸入的時間。AI代理可以從多個來源擷取供應商資料，減少人員，跨系統查詢資料，即時查看採購活動、供應商績效與開支等所需資訊，並自動填寫RFP範本。AI代理也可以協助人員建立採購訂單作業。
AI代理也能追蹤物料貨運狀況、處理異常等關鍵流程，不僅能標示問題或提出示警，也能採取更主動行為，例如供應商若無法在預期時間內交貨，能從後備供應商重新訂購，或視延遲情況上報給人員審核。追蹤過程中，採購/倉儲/生產/財務等相關人員能即時查看訂單狀態、貨運進度與潛在問題等。當貨物送達並收到供應商的發票時，AI代理會比對發票內容與實際收到的貨物，標示異常以利人員審查。
研發設計
以PCB設計/製造為例，傳統的電路板布線自動化工具，通常以數學運算最佳化最短路徑，而忽略了電氣性、製造可行性、訊號完整性等其他因素。這些工作過去必須透過人工調整，其高度複雜性也造成產品迭代困難。AI代理可以理解整個設計上下文，包括零件、連接規則與規範，給出布線建議，避免錯誤接腳或不合理的電路布局出現。電路設計完成後，能進一步讓使用者模擬電路功能，發現潛在問題、驗證設計可行性，在投產前進行調整。
傳統作業中，產品工程師(PE)的測試程式仰賴人員手動編輯與撰寫，且新產品設計細節或現有產品變更的版次控管，須與產品生命週期管理平台同步，需投入大量時間確認更改項目。AI代理能統一最佳實務編輯流程，排定測試項目順序，並對齊錯誤代碼，而要測試的程式也能根據工程變更需求及時更新。
AI代理也可以根據公司的最佳實務經驗與過去生產資料進行製程推薦。以電腦數值控制(CNC)加工為例，AI代理能掌握幾何公差、加工可行性與交貨時間等挑戰，建議最佳工具、刀具路徑與切削參數，改善加工策略，減少車間的反覆試驗。另外也能減少繁瑣的CAM程式設計任務時間，以及在實際生產前，更準確的估算加工時間，有利後續生產排程規劃。
生產排程
生產排程需要考量眾多生產因素，相關資訊卻散落在不同系統，常有部門隔閡、系統斷層、格式不一致與資訊延遲等問題。AI Agent可以先盤點資料並進行標準化，輔助抓取各系統中的關鍵欄位，建立欄位對照表，進行欄位清洗與命名統一。接著再跨系統即時比對與回報，每日自動比對企業資源規劃(ERP)與製造執行系統(MES)的工單進度與報工資料，若有落差，即時傳送警示予人員審查。
生產排程挑戰往往與需求頻繁變動、交期失準、資源利用率不佳、生產要素複雜，以及多目標有關。AI代理可以讓人員抓取當週產能，進行當前概況分析，並依新增的訂單狀況與生產條件確認是否需要調整產能。過程中透過AI分群與配比演算，提出最優排程配置，在交期與利潤等生產目的下取得平衡，兼顧生產的靈活性與經濟效益。
產線維運
AI代理能以對話框輸入、語音指令或預設按鈕等方式，協助產線操作員迅速搜尋相關資料，提高作業效率，也能減少人員操作疏失，降低培訓成本與加速人員快速上手；也可以與物理實體結合，例如利用AI驅動的機器人與系統，將生產完的成品進行分類、揀選與包裝等。
在工廠生產中，組裝線常面臨瓶頸問題。出現異常後，常有賴產線主管經驗進行判斷，處理的作法並未標準化。當系統示警時，人員可以透過自然語言向AI代理詢問產線狀態，AI代理可以整合各站生產工時、MES資料、人員技能、生產履歷資料等各方資料，提供作業現況、建議作法與參考來源等說明。AI代理也可以分析瓶頸站原因並給予針對性建議，提升製造場域內的人均生產力。
當設備故障時，維修人員往往遇到維修手冊查找困難的難題。透過AI代理的協助，可協助人員作為設備維修助理，其主要透過以下步驟：建構維修知識庫、提供診斷、報表生成，以及持續學習。
品質控管
產品測試普遍面臨檢驗結果不一致、根因分析依賴主觀判斷、資料分散等挑戰。AI代理能以視覺檢測辨識缺少零件、錯誤零件、組裝錯誤、印刷錯誤、彎曲針腳等問題，也能整合來自多個感測器、攝影機、熱感測器與振動監測器的資料，以機器視覺發現生產過程中的缺陷。多項的感測資料能互補單一感測器的限制，且感測器資料結合，或能推斷出產品特定瑕疵特徵的徵兆，且AI代理還能跨產線、跨廠區比較，偵查出人員容易忽略的細微問題。
AI代理可自動產生合規報告、缺陷日誌與糾正措施時間表等，明確記錄檢測結果、校準記錄、異常處理等作業事項。減少手動文書作業時間，相關合規報告的紀錄，也提高審計準備度、生產週期透明度，提供與品質相關的活動與決策記錄。當客戶或審核員要求提供特定批次的品質記錄時，系統能快速、準確的調取相關文件，縮短審計準備時間。
AI代理還可以利用ML，掌握細微的生產變化，比對設備運作參數與產品良率，預測特定參數可能發生潛在缺陷，並將參數調整建議回饋給前站設備。將過往的事後評估，變成提早預防，亦能同時減少停機時間與廢品率。
實際導入案例：OEE根因分析、設備診斷維修
本文接著將介紹AI代理在製造業實際導入的案例，分別是OEE根因分析以及設備的診斷維修。
在OEE根因分析方面，某電子製造業過往SMT產線的OEE指標僅能透過戰情室螢幕監控，因此管理者只能透過產線儀表板，對未達標產線或機台找到瓶頸站，再逐一檢視底層資料，從中找到造成產線異常的原因並制定對策。此做法不僅耗時也難以確認對策執行成效，且改善指標的對策依賴資深員工經驗，無標準化處理，易有人為差異。
將AI代理應用於產線管理，能協助人員進行OEE根因分析，對OEE未達標的產線進行診斷，分析出影響事件，並為產線管理人員提供處理對策。導入Agent後，減少19%工時損失，並加速50%異常處置與通報時間，同時每個月節省21萬元新台幣費用。
在設備診斷維修方面，某加工製造業，生產環節耗時偏長，有大量重做情況。原因為部分設備已長期使用，故障率較高，且目前設備維修人員能力較弱，因此每次設備故障均需消耗大量時間解決問題，且成功率也低。該企業產線設備數位化的程度不一，也成為轉型阻礙。挑戰方面包含部分設備獨立運作，沒有連接到中央系統、設備無資料傳輸介面，以及設備資料不完整等問題。
此設備維修診斷的AI代理以大語言模型檢索增強生成(LLM RAG)能力為核心，將設備說明書、操作手冊、歷史維修記錄等訊息納入知識庫，識別設備故障類型與排除異常方法，輔助維修人員快速解決問題，使該企業作業流程效率提升26%，綜合成本下降11%。生產流程的最佳化，有助於在訂單達交上超過客戶預期的KPI，獲得客戶認可與持續最佳化營運。
數位勞動力自主化、AI Agent成產業聚焦重點
AI代理具備自主感知、規劃、決策與執行任務的能力，成為企業「數位勞動力」。透過感知環境、規劃行動、記憶能力、工具使用等能力靈活應對任務。
AI代理的重要性在於它超越了傳統AI及自動化工具的局限。相較於過去的AI與自動化系統，AI代理能夠持續學習、改善決策，從被動接受作業流程的安排，轉為能理解語義、情境，並自主進行任務規劃的智慧化工具。
AI代理助製造業靈活應對供應鏈、製造動態調整
面臨來自地緣政治以及全球經濟波動，台灣製造業者必須提升營運韌性與效率，積極探詢智慧化解決方案彌補人力缺口，加以維持業者在全球競爭中的領先地位。AI Agent在製造業流程的廣泛應用，正從根本上重塑企業的營運模式，顯著提升作業流程效率、降低成本，並增強對動態環境的適應性。
(本文作者為資策會MIC產業分析師)