作者：Sunny Shih
從設備故障預測、品質檢測到生產排程最佳化，AI 已廣泛應用於製造業的生產管理。隨著 Agentic AI（代理式 AI）發展，企業不再只利用 AI 分析數據或執行單一任務，而是進一步透過 AI Agent 串接系統、協調工作流程，提升跨部門作業效率。
繼生產自動化與智慧工廠建置後，製造業 AI 轉型的下一步，會在哪呢？當 AI Agent 走進工廠，製造業該如何應用，讓 AI 全方位轉型員工、生產現場、營運現況與客戶體驗？
趨勢一｜AI Agent 走進每個工作崗位：從執行任務到人機協作
當 AI Agent 開始進入工廠，現場第一線工作者要被取代了嗎？其實不盡然。
過去，傳統自動化與單點式 AI 工具多依循預設指令或特定任務運作，員工仍須操作不同系統、查詢資料並整合資訊。Agentic AI 則將互動模式轉向意圖導向：員工提出任務目標後，AI Agent 可在授權範圍內規劃執行步驟、調用系統工具並完成部分作業。不過，iKala 團隊建議，AI Agent 的自主執行能力不代表企業應全面放手，涉及生產安全、重大營運決策或高風險操作時，仍須保留人工審核與監督機制。
以設備異常處理為例，現場工程師過去可能需要分別查閱設備手冊、歷史維修紀錄與生產系統，才能判斷問題原因。導入 AI Agent 後，工程師可直接描述異常狀況，由 AI Agent 跨系統彙整相關資料、比對歷史案例並提出處理建議；至於故障判定、維修決策及設備控制等關鍵環節，仍由專業人員確認與執行，兼顧作業效率與生產安全。
Google Cloud 與 iKala 攜手推出的《 AI Agent 趨勢報告書 | 製造業 》提出三種協助第一線員工的 AI Agent 應用：
- 數位作業指引 Agent： 將靜態標準作業程序（SOP）轉化為互動式指引，依據設備狀態及作業情境提供相關步驟。
- 資料蒐集與追溯 Agent： 整合感測器、設備紀錄及生產系統資料，協助建立完整的作業追溯資訊。
- 即時品質管理 Agent： 結合設備監測與歷史檢驗資料，協助現場人員辨識品質異常及可能原因。
這些應用讓員工不必將大量時間投入重複性查詢與資料整理，而能更專注於異常判斷、作業品質與流程改善。
企業案例｜Suzano：讓員工用自然語言取得企業資料
全球紙漿製造商 Suzano 與 Google Cloud 及 Sauter 合作，運用 Gemini 模型開發 AI Agent，將員工提出的自然語言問題轉換為 SQL 查詢，從 BigQuery 中取得 SAP 物料資料。此案例顯示，AI Agent 的價值不只在於自動執行任務，更在於降低企業知識與資料的使用門檻，讓不同職務的員工都能更有效率地運用既有資訊。
✦延伸閱讀：Suzano: Powering sustainable materials management using GenAI and Cortex Framework
趨勢二｜從單點自動化到 Agentic Workflow：AI Agent 如何串起企業營運？
製造業的營運涉及生產、採購、庫存與供應鏈管理，相關資訊分散於 ERP、MES 等不同系統。現有的流程自動化技術雖能處理規則明確的例行作業，但面對生產計畫變更、供應商交期異動等情況，仍需要人員跨系統查詢資訊、評估影響並協調後續作業。
Agentic Workflow（代理式工作流程）讓 AI Agent 能依據業務目標，整合企業資料、調用系統工具，並在授權範圍內執行多步驟任務。 由不同 Agent 分工處理資訊查詢、資料核對與任務執行，並透過工作流程協調機制銜接各項作業。
以物料採購為例，當生產計畫變更導致物料需求增加時，AI Agent 可查詢現有庫存、未交訂單及供應商交期，依採購規則提出補貨建議；若涉及預算超支、供應商更換或合約調整，則交由採購人員審核。
由 AI Agent 團隊主導的執行任務過程，也允許企業可依任務風險與作業需求，設定 AI Agent 的存取權限、自動執行範圍及人工審核條件，減少重複查詢與人工協調的時間，同時維持必要的營運控管。
企業案例｜Elanco：運用 AI Agent 整合製造業知識
全球動物保健企業 Elanco 在其 Elanco.ai 平台中運用 Gemini 模型，協助處理製造據點的政策與作業程序文件。根據 Google Cloud 報告，Elanco 的 AI 應用可自動分類、擷取、比對及重新組織每個製造據點超過 2,500 份非結構化文件，改善資訊整理的準確性與一致性，降低員工使用過時或相互矛盾資訊的風險。對製造業而言，這項案例凸顯了企業知識管理的重要性。當不同廠區、部門及人員能取得一致且可追溯的資訊，AI 才更有機會成為跨部門工作流程的協作工具。
✦延伸閱讀：Elanco: Accelerating workflows by 70% and saving $2.3M with homegrown Gemini-based agent
趨勢三｜製造業 AI 應用不只提升生產效率：AI Agent 如何重塑 B2B 客戶體驗？
過去談到智慧製造，企業通常將重點放在降低生產成本、提升良率與改善設備效率。然而，隨著 AI Agent 能夠串接更多企業系統，製造業 AI 的價值甚至也開始從工廠內部延伸至顧客服務！
相較於一般消費者，B2B 客戶的需求往往涉及複雜的訂單、交期、供應商協作及售後服務。當客戶詢問訂單進度時，客服人員可能需要分別查詢 ERP、物流及生產系統，才能提供完整回覆。傳統 Chatbot 主要依據預設規則回答問題，而具備企業資料存取與工具使用能力的 AI Agent，則能結合客戶歷史紀錄、訂單狀態及物流資訊，提供更符合實際情境的服務。等於，AI Agent 不只被動回覆問題，也能在授權與人工監督下，主動辨識異常、提出處理方案並協助後續作業。
例如，當系統偵測到供應商交貨延遲時，AI Agent 可協助確認受影響的客戶訂單、查詢替代供應來源，並向客戶提出調整方案。涉及交期承諾、合約變更或額外成本的決策，則由授權人員或客戶確認。
企業案例｜Danfoss：從訂單處理到近即時客戶回應
全球工業製造商 Danfoss 運用部署於 Google Cloud 的 AI Agent 解決方案，改善以電子郵件為主的訂單處理流程。該方案實現 80% 的交易決策自動化，將平均客戶回應時間從 42 小時縮短至接近即時，並將原本分散於五套系統的作業整合至單一介面。
✦延伸閱讀：Danfoss and Go Autonomous: Reimagining order management at scale with Google Cloud
趨勢四｜AI Agent 如何兼顧資安防護與企業治理？
當 AI Agent 開始接觸企業資料、執行跨系統任務，甚至參與採購與客戶服務流程，資安與治
理的重要性也隨之提升。
製造業的資訊環境通常同時涵蓋資訊技術（IT）與營運技術（OT），除了企業資料及內部系統，還涉及設備監控、生產控制與工業網路。這使得 AI Agent 的權限設計、操作紀錄與人工監督，成為企業導入時不可忽略的議題。
另一方面，AI Agent 也開始成為資安團隊的新工具。根據 Google Cloud 與 iKala 攜手推出的《 AI Agent 趨勢報告書 | 製造業 》指出，在已部署 AI Agent 的受訪製造業組織中，50% 表示已將 AI Agent 應用於資安營運與網路安全。
資安營運中心（SOC）每天需要處理大量安全警示，分析人員須進行警示分類、事件關聯分析、威脅情報比對及事件調查。透過 Agentic Security，AI Agent 可協助彙整不同資安工具的偵測結果、分析可疑活動、判斷事件優先順序，並提出處置建議，減少人工調查與資訊整理的負擔，提升資安事件的應變效率。
然而，AI Agent 具備調用系統工具與執行操作的能力，也增加了權限濫用、敏感資料外洩及錯誤操作的風險。製造業應依循最小權限原則，限制 AI Agent 可存取的資料、系統與操作範圍，並建立操作日誌、執行監控及高風險操作的人工核准機制。 對於涉及生產設備與控制系統的 OT 環境，則須維持適當的網路分區、存取控制及獨立的工業安全保護機制，避免 AI Agent 的操作影響產線安全與生產連續性。
趨勢五｜AI Agent 如何真正規模化？人才與組織能力才是關鍵
隨著 AI Agent 的應用從單一任務擴展至跨部門工作流程，製造業也需要同步調整員工的工作方式與組織分工。除了系統部署與技術整合，員工是否具備必要的 AI 應用能力、能否正確判斷 AI 輸出的可靠性，以及企業是否建立明確的人機協作流程，都將影響 AI Agent 的實際導入成效。
另一方面，製造業長期面臨資深技術人員退休、專業經驗難以傳承等挑戰。企業可透過 AI Agent 整合設備維修紀錄、標準作業程序（SOP）與歷史異常處理案例，將分散於文件及資深員工經驗中的專業知識，整理為可查詢、更新與驗證的企業知識庫，協助新進人員快速取得工作所需資訊。
因此，iKala 團隊建議，AI Agent 的規模化部署需要 IT 團隊與生產、品管、採購及管理部門共同參與，從實際業務需求出發，規劃應用場景、調整作業流程，並建立員工培訓與知識維護機制，確保 AI Agent 能持續支援日常營運。
✦延伸閱讀：製造業 AI 轉型指南：Agentic AI 如何賦能製造業，實現全自主智慧工廠？
FAQ｜製造業 AI Agent 應用與企業轉型常見問題
1. AI Agent 如何提升製造業員工的工作效率？
AI Agent 可透過自然語言介面，協助員工查詢企業資料、取得作業指引及整理設備異常資訊，減少跨系統查詢與重複性資料處理。例如，全球紙漿製造商 Suzano 運用 Gemini 將自然語言轉換為 SQL 查詢，取得 SAP 物料資料。根據 Google Cloud 報告，該應用使相關資料查詢時間減少 95%。
2. 什麼是 Agentic Workflow？與傳統流程自動化有何差異？
Agentic Workflow（代理式工作流程）讓 AI Agent 根據任務目標，在授權範圍內整合企業資料、調用系統工具並執行多步驟作業。相較於依預設規則運作的傳統流程自動化，Agentic Workflow 可協助處理需要動態查詢、資訊比對與跨系統協調的任務，例如生產計畫變更後的庫存確認、供應商交期比對與採購建議。
3. AI Agent 如何改善製造業的 B2B 客戶體驗？
AI Agent 可整合訂單、庫存、物流及客戶歷史紀錄，協助企業查詢交期、追蹤訂單與處理服務需求。以工業製造商 Danfoss 為例，其部署於 Google Cloud 的 AI Agent 解決方案實現 80% 的交易決策自動化，並將平均客戶回應時間從 42 小時縮短至接近即時，改善訂單處理與客戶服務效率。
4. 製造業導入 AI Agent，需要注意哪些資安與治理風險？
製造業導入 AI Agent 時，須留意敏感資料外洩、系統存取權限過大、錯誤操作及 OT 環境的營運安全風險。企業應依循最小權限原則，建立工具授權、操作日誌、執行監控及高風險操作的人工核准機制，並維持必要的 OT 網路分區與獨立工業安全防護。
5. 製造業如何將 AI Agent 從試點應用擴展至企業日常營運？
企業應優先選擇業務需求明確、成效可衡量的應用場景，確認資料品質、系統整合與權限管理符合要求，再逐步擴大部署。同時，由 IT、生產、品管、採購及管理團隊共同規劃工作流程，建立員工培訓、知識維護與成效評估機制，確保 AI Agent 能持續支援實際營運需求。
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