2025 年全球製造業面對高關稅、供應鏈重組、紅色供應鏈崛起與人才斷層等挑戰，正陷入高成本、低附加價值的惡性循環。本文章精華 iKala CEO 程世嘉提出的關鍵洞察，從 2025 智慧製造產業趨勢解析，到揭示全球燈塔工廠的 AI 成功實例，以及點出 AI 推動製造業數位轉型的關鍵，更提供製造業 AI 導入三階段藍圖與思考服務化（Servitization）新商業模式。
製造業 2025 年產業挑戰：陷入高成本與低附加價值的惡性循環
2025 年全球製造業正面臨近十年來最劇烈的一波結構轉變，而台灣製造業更處於這場風暴的交匯點。面對高關稅政策、供應鏈重組、勞動力短缺與地緣政治風險等多重挑戰，產業正陷入「高成本、低附加價值」的惡性循環。
全球高關稅與地緣政治風險推動供應鏈重構
首先，全球製造業面臨前所未有的供應鏈重組壓力，隨著美國對台灣出口產品徵收高達 32% 的「對等關稅」，不僅壓縮了製造業出口利潤，也加劇了原物料與零組件成本的不穩定，直接影響企業的營運彈性與獲利能力。
此外，全球製造布局也從「成本導向」轉為「地緣政治風險導向」，並且以「去中國化」與「供應鏈短鏈化（short-chaining）」做為跨國企業的重要策略。傳統以中國為全球工廠的模式迅速瓦解，改為多據點分散生產的模式，意即「訂單留台灣、產能留中國」的成功模式已難以為繼。
多國競爭加劇，製造業利潤空間被擠壓
其次，台灣製造商的利潤空間不斷遭到壓縮，一方面來自原物料與運輸成本持續上漲，另一方面則受到如韓國、馬來西亞、墨西哥等新興製造國家的競爭壓力。這些國家一方面是潛在合作夥伴，另一方面卻也在搶佔全球製造業價值鏈的位置，形成正面競爭。
紅色供應鏈崛起，台灣製造面臨技術領先優勢被取代風險
更棘手的是，「紅色供應鏈」的快速崛起使得中國不再只是代工基地，而是憑藉品牌與平台的整合能力，如中國無人機品牌DJI、拼多多、阿里雲等成為完整解決方案的輸出者，讓台灣原本擁有的技術優勢，面臨被對手以整合性與規模化反超的壓力。
人才短缺與數據數位化困難，智慧製造導入受限
除了市場與成本挑戰，製造業內部也面臨數位轉型的瓶頸。人才與技能缺口、資料整合困難、AI 應用能力不足等問題，使得許多企業難以真正實現智慧製造。據統計，多數工廠仍需花費 80% 的時間在資料蒐集與建檔上，有些重要數據甚至仍以手寫紀錄，這對後續導入 AI 進行智慧分析與決策造成極大阻礙。
全球領先的智慧製造「燈塔工廠」怎麼做？關鍵在 AI 導入
在全球製造業迎向高成本、低附加價值挑戰的此刻，能成功突圍的企業多半已導入 AI 技術，實現智慧製造轉型，這部分從世界經濟論壇（WEF）選出的「燈塔工廠」名單中，可以看見 AI 為智慧工廠帶來的實質效益與轉型韌性。以下整理 3 個台灣燈塔工廠 AI 應用的案例
鴻海科技集團：打造全球首座 AI 伺服器智慧工廠
鴻海瞄準次世代伺服器的高混合、小批量製造挑戰，導入完整 AI 應用：從訂單預測、智慧倉儲、品質控管到組裝與測試全流程自動化，成果包含：
- 生產效率提升 73%
- 瑕疵率降低 97%
- 製造成本下降 39%
台豐印刷電路（TCI）：用 RPA 解決勞動力老化
面對大量員工即將退休的人力斷層，TCI 運用機器人流程自動化（RPA）處理工廠與後勤重複任務，提升資料準確性並吸引年輕人才，有效維持營運永續。
研華科技：打通 IT/OT 整合障礙
透過 WISE-IoT 智慧工廠解決方案，研華協助泰國農產加工廠提升設備綜合效率（OEE），用 AI 與自動化取代人工抄寫，實現 IT 與 OT 的數據整合，加速智慧工廠落地。
AI 推動製造業數位轉型：打造韌性競爭力的三大重點
從上述台灣多家燈塔工廠的實證可見，過去傳統製造業靠備料、備庫或現金儲備度過不確定性的「韌性」，已經難以快速回應市場需求。現在要透過 AI 即時分析資料，讓企業能主動預測設備異常、供應鏈瓶頸或需求變化，才能得以在動盪中搶得先機。
剖析 AI 打造的「戰略韌性」，將從以下三個面向協助企業主動回應市場高速變動的需求：
1. 對抗利潤擠壓，從流程優化中釋出獲利空間
在成本壓力升高的情勢下，AI 能優化從產線排程、能源使用到設備保養的各個環節，有效提升產能利用率與資源效率，創造新的利潤來源。
2. 強化供應鏈預測力與動態決策能力
AI 賦能企業掌握即時市場訊號，動態調整物料配置與生產節奏，降低缺料與過剩風險，並提升跨國供應鏈的回應速度與彈性。
3. 協助製造現場邁向智慧與自動化，緩解人力壓力
對於面臨高齡化與缺工壓力的工廠，AI 結合機器人與自動化技術，能接手重複性、高風險或精密度高的工作，不僅減少人為錯誤，也吸引新世代人才投入。
✦延伸閱讀：網路女王 Mary Meeker 2025 年 AI 趨勢報告 (Trends – Artificial Intelligence)
製造業 AI 應用場景有哪些？從智慧工廠到供應鏈預測
AI 可以用在製造業哪些工作場景呢？Sega 分享 AI 打造的不只是更聰明的工廠，而是一個能即時反應、持續優化的智慧製造體系，以下從設備保養、品質檢測、產品設計等 5 大場景：
預測性維護：提前預防設備故障，降低停機風險
傳統製造現場多採「壞了才修」的維護模式，不僅增加維修成本，也導致非計畫性停機時間居高不下。AI 則為製造業帶來從「被動維修」邁向「主動預防」的轉變，透過物聯網（IoT）感測器持續蒐集設備的溫度、震動、壓力等關鍵數據，並結合機器學習模型進行異常預測，企業能在設備出現故障前就掌握風險，提早維修並有效調度資源。
以通用汽車（GM）為例，導入 AI 驅動的預測性維護系統後，成功減少 15% 的非預期停機時間，每年節省約 200 萬美元的維護支出。
AI 品質管控：從抽樣檢查進化到全檢
傳統的品質檢查多依賴人工抽樣，不僅費時費力，也容易遺漏潛在瑕疵。AI 技術結合電腦視覺與深度學習，正在重塑品管流程，透過在產線上部署高解析度攝影機，系統可即時擷取產品影像，並利用 AI 模型進行毫秒等級的異常識別，達成「100% 全檢」的自動化目標。
鴻海科技集團便在其 AI 伺服器燈塔工廠導入此類智慧品管系統，將產品瑕疵率大幅降低 97%，不僅提升產品良率，也顯著增強客戶信賴與品牌競爭力。
生成式設計：AI 助力創新，優化產品與製程
生成式設計讓 AI 從「分析工具」躍升為「創意夥伴」，協助工程師探索前所未有的設計可能。透過輸入設計目標與限制條件，AI 能自動模擬數千種以上的解決方案，找出最輕量、最省料或最易生產的結構設計，顯著提升研發效率與創新能量。
例如，個人電動輪椅製造商 WHILL 就透過生成式設計將零件重量減輕 40%，不僅降低材料成本，也優化產品性能與使用者體驗。
邊緣 AI：即時運算強化生產現場反應速度
對於追求即時決策與高可靠性的智慧工廠而言，邊緣 AI 是強化第一線應變能力的關鍵技術。透過將 AI 模型從雲端部署延伸至工廠現場的感測器、攝影機與工業電腦，邊緣 AI 能讓數據在產線端即時處理，不僅大幅降低延遲時間，也提升資料安全性，即便網路不穩或斷線仍可正常運作。
✦延伸閱讀：聯發科、研華都投入研發的邊緣AI 是什麼？Edge AI 為企業帶來哪些優勢？
供應鏈預測與庫存優化：提升能見度，降低庫存風險
面對供應鏈波動加劇、需求變化快速，AI 成為提升「供應鏈能見度」的關鍵利器。透過即時資料分析與需求預測模型，AI 能整合天氣、節慶、銷售趨勢等外部因素，精準預測市場需求，協助企業更有效規劃生產與物流節奏。
例如，聯合利華（Unilever）透過 AI 串接即時銷售與供應鏈資料，不僅預測人力需求減少 30%，也有效降低營運碳排放；沃爾瑪（Walmart）運用 AI 結合電腦視覺與物流數據，成功減少超過 8,600 萬美元的庫存損失。
智慧製造為何推不動？製造業 AI 導入五大挑戰
AI 雖然是推動智慧製造轉型的關鍵技術，但企業在導入過程中卻充滿挑戰，從基礎數據到組織文化、從人才缺口到資安整合，以下整理五大關鍵挑戰：
1. 數據基礎薄弱，AI 難以落地
製造業的數據往往分散於不同系統中，格式不一致、品質參差不齊，形成所謂的「數據孤島」。AI 模型的效能高度依賴數據品質，若輸入錯誤或雜訊數據，將無法產出可信的分析結果，形成「垃圾進、垃圾出」的惡性循環。
2. 人才與技能嚴重斷層
AI 專業人才在全球皆供不應求，即使企業願意導入 AI，製造業缺乏具備數據分析與 AI 技能的人才也難以推進。此外，面對勞動力老化與青年人才招募困難，企業需同步思考如何透過自動化減輕人力壓力。
3. 領導力不足與文化抗拒
AI 導入的最大障礙，往往不是技術，而是組織文化與領導層決策。許多企業領導者仍將 AI 視為實驗性質的工具，缺乏長期戰略與資源投入。同時，內部也可能因不信任技術、部門本位主義或缺乏溝通，導致推動緩慢甚至失敗。
4. 投資成本高，回報期難預估
AI 在演算法開發、系統建置與人力招募須投入大量資源，而這些投入短期內難以回收，讓許多企業在商業決策上裹足不前。同時，缺乏具體可量化的成效預期，也使 AI 計畫更難取得決策支持。
5. 系統整合複雜，資安風險升高
將 AI 解決方案整合進現有的 IT 與 OT 系統中技術門檻極高，尤其是在多數工廠仍使用老舊系統的情況下，容易出現漏洞與安全疑慮。此外，一旦資料流未妥善保護，更可能導致關鍵生產資訊外洩，造成嚴重損失。
製造業 AI 導入怎麼做？iKala 報告統整行動藍圖與未來趨勢
製造業準備好導入 AI 了嗎？iKala 三階段行動清單搶先看
製造業導入 AI，不只是技術決策，更是一場牽動組織、數據與文化的全面轉型。iKala 結合實務經驗，整理出一份適用於各規模製造業的導入藍圖，從 0 到 24 個月三階段明確劃分，如何選出具影響力的 AI 試點專案？ 如何協助內部溝通與技能培訓，避免變革阻力？ 如何擴大試點成果、建立 AI 能力中心？
下載《2025 製造業 AI 應用與轉型戰略》報告看導入行動藍圖，幫助你盤點資源、避開誤區，打造能落地的 AI 策略。
AI 不只改變工廠，更改變商業模式：製造業服務化的下一步
全球領先企業正透過 AI 從產品製造者轉型為服務提供者，例如 Rolls-Royce 提供「按小時計費」的引擎服務、照明品牌 Signify 推出「照明即服務」方案。
AI 技術的成熟，使這些創新不再遙不可及。製造業者是否也在思考，如何讓硬體產品轉為持續創收的服務？ 如何用 AI 打造可預測的經常性收入？ 如何透過數據驅動客戶體驗與新商模？
下載《2025 製造業 AI 應用與轉型戰略》報告深入剖析 AI × 製造業服務化（PaaS） 的關鍵模式與導入建議。
