製造業加速導入人工智慧（AI），但面對少量多樣生產趨勢，產品與原料種類快速增加，傳統AI模型往往需要逐項建模，加上資料處理及感測訊號轉換仰賴跨域人才，成為中小製造業導入智慧製造的一大門檻。資策會數位轉型研究院（數轉院）團隊將於2026年9月29日至30日「2026 ITRI ICT TechDay」展出「自適應AI智慧生產決策系統」，整合數據採集、特徵工程及AI建模，讓現場人員無需撰寫程式即可快速建立模型，並應用於庫存、設備與品質等生產決策，降低製造AI落地的技術與成本門檻。
自適應AI跨產品快速建模 從庫存、設備到品質一次掌握
不同於每項產品、原料都需重新建立AI模型的傳統方式，資策會開發的自適應AI技術，透過元學習（Meta-learning）、知識遷移及五大指標分析，讓模型可快速適應不同原料、工件及零組件，僅需14天數據即可建模。系統更將「數據採集、特徵工程、AI建模」整合於智慧診斷盒，支援工業感測器與即時訊號前處理，現場人員可透過無程式碼操作完成資料標記、模型訓練與即時診斷。相較既有方案，其建置成本可由96萬元降至20萬元，進一步提高中小製造業採用AI的可行性。
資策會數轉院林志杰主任指出，製造業導入AI的關鍵，不只在模型精準度，更重要的是能否跟著生產條件變化，快速轉化為現場可用的決策工具。自適應AI的價值，在於面對原料、工件或設備條件改變時，可降低重新蒐集大量資料及反覆調校模型的負擔，並將過去需要資料科學與設備專業人員參與的流程，轉化為產線人員也能操作的工具，讓AI真正進入製造現場。
在實際應用上，系統聚焦「關鍵物料庫存水位預測」、「設備與零組件壽命預診斷」及「工件品質預診斷與肇因分析」三大場域。以庫存管理為例，可針對少量多樣原料進行分析及未來一個月需求預測，並提供庫存過低或過剩警示。設備端則可串接振動等工業感測器，即時採集訊號、辨識異常，降低非計畫性停機風險。根據既有導入成果，合作業者平均降低5%庫存成本、提高良率27.5%，生產參數調整時間平均減少35%，設備非預期故障時間降低50%；自111起到目前為止，資策會團隊已導入46家製造及資服業者，技術授權及工服金額達4,417萬元。透過實際場域導入與技術授權，逐步驗證自適應AI在製造現場的應用效益，也為後續擴大導入不同產業奠定基礎。
值得一提的是，從研發成果走向產業現場，除了技術本身，更需要長期累積研發能量及串接企業實證場域。經濟部技術司持續支持法人投入前瞻產業技術研發，並以產業需求為導向，促成研發成果與企業應用場域鏈結，使創新技術從研發端逐步走向實證、技術移轉及產業導入。資策會也藉此持續深化製造AI關鍵技術，降低企業採用門檻，讓研發成果更貼近臺灣製造業轉型所需。
此次的展出，資策會將透過模擬小型產線、振動感測器、智慧診斷盒及互動介面，完整呈現從感測器快速對接、異常資料標記、一鍵模型訓練到即時AI判定的流程，並以視覺化圖表展示原料需求預測與庫存警示，能夠直觀掌握自適應AI如何協助生產決策。相關技術已於2023、2025年兩度獲世界創新、科技與服務聯盟（WITSA）AI Excellence Award首獎肯定，並投入金屬製品、電子等產業應用。
未來資策會將持續鏈結產業需求，推動AI從單點應用走向可複製、可擴散的智慧製造解方，協助企業降低技術導入門檻、提升生產韌性與競爭力，並讓研發成果從技術突破進一步轉化為產業可用、企業有感的實際效益，落實科技研發與民興利、提升產業效能的核心精神。
展覽訊息：
2026 ITRI ICT TechDay
時間：9/29(二)-9/30(三)
地點：台北國際會議中心TICC（臺北市信義路五段1號）
圖說：資策會開發自適應AI智慧生產決策系統可將「數據採集、特徵工程、AI建模」整合於智慧診斷盒中。
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