製造業導入 AI 不用砍掉重練！盤點啟動 AI 之旅的 5 大攻略
AI 已不再只是科技圈炒作的新名詞，對全球製造業而言，AI 的發展正引領工廠進入新階段：讓 AI 為工廠創造可量化價值。
《TechRadar》指出，將 AI 應用於製造業場域，這條轉型之路其實不用一開始就大刀闊斧重建系統，可以從既有的資產開始逐步轉型。
1. 掌握即時 ERP 數據，做出更快、更明智決策
製造業 ERP（Enterprise Resource Planning） 系統內蘊藏即時營運資料，如生產進度、庫存、供應商交期等。AI 工具正在將 ERP 轉變為自主、自我優化的系統，能快速分析這些數據，協助優化採購、即時分析海量資料集，偵測風險、為存貨配置提供決策參考等。《TechRadar》也說明，AI 可嵌入至現存 ERP 中的儀表板、告警系統與預測模組，讓使用者「看見趨勢即行動」，提升決策速度與準確度。
商業顧問公司 Perceptiv Group 中負責協助 SAP 導入的主管狄帕克（Deepak S.）撰文舉例，飲料品牌雀巢將 AI 預測分析整合到其 ERP 系統中，分析歷史銷售數據、市場趨勢以及天氣模式、社群媒體情緒等外部因素，成功將採購計劃的準確率提高了 25%，降低了庫存持有成本，並最大限度地減少了全球業務的浪費；汽車品牌 TOYOTA 同樣導入 AI 驅動的供應鏈 ERP，成功降低庫存成本約 30%、避免生產中斷，強化敏捷度。
2. 小步快跑，用「微創新」升級系統
《TechRadar》指出，在導入 AI 的過程中，沒有必要一次耗資改造整套 IT 架構，「微創新」策略更具實用性，也就是只需針對特定流程加入 AI 功能，觀察效益，再一步步擴增。這樣的做法落實快、風險低，是當前保守投資氛圍下的好選擇，也容易催生後續擴張機會。
3. 從痛點出發，選定實用場景、驗證價值
至於要從哪個場景開始應用，《TechRadar》建議：有效的 AI 專案始於具體需求，如降低庫存浪費、強化供應鏈風控或年節需求預測，所以業者可以這種個別痛點出發，加速迭代，也有助於驗證價值。
4. 自動化繁瑣工作，解放人力價值
AI 在解決重複性文書與流程管理方面，有極高的應用空間和潛力，例如供應商報價處理或客戶文件管理。人力資源解決方案供應商 Ramco Systems 內部的 AI ERP HR 模組「Self Explaining Payslip」便自動處理 80% 工資查詢，讓人力資源部門有更多時間聚焦戰略性工作，也提高員工滿意度。
《Forbes》則指出，不只 AI，企業可導入 RPA（機器人流程自動化）於 ERP 操作界面，自動化輸入發票資訊、合規文件，大幅提高效率，同時降低錯誤率。
5. 強化治理與流程透明，建立信任基礎
AI 應用雖帶來效率，但不可忽視合規與控制問題，特別生產與財務高度規範的製造業更是如此。《TechRadar》建議業者要確保 AI 模型遵守使用者權限、限制資料訪問邊界，並在關鍵決策過程中保留人工核准流程，以維護整體系統可靠性與合法性。
許多製造商早已擁有足夠的數據、工具和系統來啟動 AI 應用。重點不在重建，而是善用手邊現有資產，在 ERP 中挖掘可量化價值。透過既有數據、微創新、流程自動化、先選實用場景，以及穩固治理機制，AI 不再是遙不可及的願景，而是製造業日常運作中自然延伸的新動能。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：LinkedIn / Deepak S、《TechRadar》、《Forbes》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）
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