AI 導入輔導服務
本會整合產學研與科技業合作團隊，協助會員企業把 AI 從「試用工具」推進為「可衡量成效的實際導入」：將分散在既有系統、文件、作業流程與資深人員經驗中的知識，轉化為可驗證、可持續更新、能真正完成工作的企業能力，並同步建立算力基礎、資料治理與 AI 治理機制，以量化指標驗收。
本會設有 AI 導入輔導合作團隊
會員企業不需自行摸索技術選型。本會已建立由 AI 技術顧問、資料治理與資安專家、智慧製造與自動化整合廠商、學研單位及政府補助輔導窗口組成的合作團隊， 由本會擔任單一窗口，依會員實際需求媒合適合的輔導資源，並全程陪同至現場落地與驗收。
單一窗口
由本會受理、彙整需求並媒合團隊，免除多方接洽成本。
初步診斷會議
先釐清問題與資料範圍，再決定服務項目與導入順序。
共同採購議價
彙整會員算力需求，評估聯合議價、共用叢集或代管節點。
補助資源對接
結合政府數位轉型、智慧製造與人才培訓補助計畫。
適用情境自我檢核
出現下列任一情況，即建議提出輔導申請。
資料分散於不同系統、格式不一致；已有資料庫或報表，卻產不出可用的 AI 應用。
已使用 AI，但停留在問答與文件生成；概念驗證（PoC）完成後無法擴大。
不確定該租雲端或自建設備、不知如何推估規格，或設備已買但使用率偏低。
員工自行使用外部 AI 服務，公司卻無使用規範，不知哪些資料被上傳、由誰負責。
高度依賴少數資深師傅、經驗未文件化；大量工時耗在重複查詢與報表整理。
八項輔導服務
第 1 項為所有申請案的共同起點；第 2～4 項屬基礎工程，建議與應用專案同步進行；第 5～8 項依診斷結果選用。
導入診斷與架構規劃
現況盤點、應用場景篩選與優先順序評估、資料與系統架構建議。
主要產出｜導入路徑圖、優先場景清單、預估效益與投入
資料治理與知識建模
資料盤點分級、品質清理與語意對齊；將既有系統、文件、SOP、維修與異常紀錄整理為可追溯的知識層。
主要產出｜資料分級與權限規範、可查證且可持續更新的企業知識庫
算力基礎設施整合
算力需求推估、雲端／地端／混合部署評估、機房與網路要件確認、成本結構與用量控管。
主要產出｜算力配置建議書、部署方式比較與三年成本試算
AI 治理與風險控管
AI 使用政策、可用與禁用場景界定、人工複核節點設計、模型版本與使用紀錄、廠商合約條款審查。
主要產出｜AI 使用管理辦法、稽核軌跡機制、廠商條款檢核表
領域專家模型建置
將品質判斷、故障排除、製程參數選定、成本分析等專業判斷邏輯，轉為特定領域模型。
主要產出｜限定任務範圍的領域模型與驗證報告
AI 代理人與流程落地
讓 AI 取得資料、呼叫既有系統、依企業規則判斷，並完成標準作業流程。
主要產出｜可執行指定任務的 AI 代理人與稽核紀錄
部門 AI 工作站
依部門場景整合資料、知識、模型、人員權限與流程（品管、工程、生管、財務、客服）。
主要產出｜部門層級可上線運作的作業環境
實體 AI 與設備智慧
視覺檢測、設備狀態監測與預警、加工參數推薦、機器人任務化與整線協同。
主要產出｜單一站點或單一機台的試點方案與量化驗收報告
五階段導入流程
選定高價值問題
以五項判準篩選：重複發生、耗費人工、依賴專業知識、資料可取得、成效可量化。未同時成立者建議暫不列為首案。
資料與知識整備
僅整理該問題實際需要的資料、規則、作業程序與專家經驗，並同步完成資料分級與權限設定。
建立專業能力
確認算力配置，選定模型與架構，完成準確度驗證與人工複核機制。
進入工作流程
與既有系統、權限與作業規範整合，納入 AI 使用管理辦法後正式於現場使用。
複製擴散
將已驗證的做法擴展至其他部門、流程或廠區，並依實際用量調整算力配置。
成功要件
- 問題界定明確，且已議定量化驗收指標。
- 所需資料可實際取得，並有明確的資料維護責任單位。
- 由業務端主管（而非僅資訊人員）擔任專案負責人。
- 資深人員願意參與知識萃取，並取得相應的內部誘因或職務調整。
- 保留人工複核節點，AI 產出可追溯至原始資料來源。
常見失敗原因與對應做法
| 常見失敗原因 | 對應做法 |
|---|---|
| 場景一次設定過大，跨多部門同時進行 | 先以單一流程、單一產線起步，成功後再複製 |
| 資料尚未整理即先建模 | 先完成資料清理與語意對齊，再進行模型建置 |
| 先採購算力設備，之後才尋找用途 | 先確認應用場景與併發量，再決定租用或自建 |
| 僅由資訊單位推動，現場人員不使用 | 由業務端主管擔任負責人，現場人員參與驗收 |
| 未設定驗收標準 | 導入前先議定準確率、時間節省或人工工時等量化指標 |
| 以取代人力為對外訴求 | 定位為擴大既有人員產能，降低知識萃取阻力 |
算力部署方式比較
以三項判準決定：資料是否可離開廠區、用量是否穩定可預期、三年總持有成本。
雲端租用
- 適用情況
- 用量不穩定、以推論為主、資料可離開廠區
- 主要優點
- 無初期設備投資、可快速調整規模
- 主要限制
- 長期用量大時成本較高；須確認資料落地與使用條款
地端自建
- 適用情況
- 製程參數、圖檔等不可外流；用量穩定可預期
- 主要優點
- 資料留在廠內、單位成本隨用量攤提下降
- 主要限制
- 需機房、電力與散熱條件；須自行負擔維運與折舊
混合部署
- 適用情況
- 多數製造業會員的常見狀況
- 主要優點
- 機密資料留在地端，尖峰或大型運算用雲端
- 主要限制
- 架構與權限管理較複雜，需明確界定資料流向
資料治理
- 資料分為公開、內部、機密、限制四級
- 客戶圖檔、製程參數、報價成本列為限制級，不得輸入外部公開服務
- AI 讀取權限不得高於使用者本人
- 資料品質清理與欄位語意對齊，指定維護責任單位
AI 治理
- 訂定 AI 使用政策，明列可用與禁用場景
- 品質判定、報價、契約、法規與職安事項保留人工核准
- 模型、提示指令與知識庫版本留存紀錄
- 使用紀錄與稽核軌跡可供內部稽核與客戶查核
廠商條款審查四重點
- 輸入資料是否用於模型訓練
- 資料儲存地點
- 服務終止後的資料返還與刪除
- 知識資產可否匯出（避免供應商鎖定）
實體 AI（Physical AI）五個層級
將 AI 判斷延伸到機台、設備與產線。以下分層便於評估，非產業標準；不必逐層完成，建議由第一層或第二層起步。
- L1
感測與辨識
自動光學檢測（AOI）、瑕疵辨識、尺寸量測、料號與字元辨識。
導入前提：光源與治具穩定；具備良品與不良品標註樣本
- L2
狀態監測與預警
設備振動、電流、溫度監測；刀具磨耗預估、異常停機預警。
導入前提：感測器可加裝；具備一定期間的歷史訊號資料
- L3
操作與控制建模
加工參數推薦、製程條件自動調整、能耗最佳化。
導入前提：可與 PLC／CNC 交換資料，並保留人工覆寫
- L4
機器人任務化
取放、上下料、組裝輔助、任務規劃與教導程序簡化。
導入前提：完成機械安全評估與人機協作區域規範
- L5
跨機台整線協同
排程與派工、自主移動機器人（AMR）搬運、整線資料回饋與再優化。
導入前提：前四層已有可運作基礎；具備整線資料串接能力
驗收指標建議
- 不以單一準確率驗收，須分列漏判率與過殺率
- 作業指標：檢測工時節省、重工率、設備稼動率、非計畫停機次數
- 穩定性指標：連續運作的表現衰退、換料換線後是否需重新調校
- 視覺應用中，光源、鏡頭與治具穩定度應優先投資
風險與注意事項
資料機密與權限
- 導入前界定可對外提供的資料範圍
- 涉及客戶資料、產品圖檔、製程參數者建議地端部署或先行遮蔽
輸出正確性
- AI 可能產生看似合理但錯誤的結果
- 品質判定、報價、法規與安全事項須維持人工複核
法規與契約
- 個人資料保護法遵循
- 客戶合約保密條款檢視
- 第三方 AI 服務對輸入資料的使用與保存條款
投入預期
- 資料整理與治理通常佔專案時程最大比重
- 屬正常現象，宜於一開始納入規劃
供應商鎖定
- 優先選擇知識資產與資料可攜出的架構
- 可更換底層模型，避免長期受單一廠商限制
申請與洽詢
請填具諮詢申請，並簡述現況問題、可提供的資料範圍及預期改善指標，送本會服務窗口。本會將安排初步診斷會議，評估適合的服務項目與導入順序。