由杰倫智能科技與群曜數位共同主辦的Crossover Talks高雄場活動，本月25日以「全球變動智造突圍－Domain Twin」為題，邀請多位製造業專家與企業領袖齊聚一堂，探討在關稅戰與地緣政治風險高漲的背景下，如何借助AI技術推動製造業轉型，突破全球挑戰。
本次論壇匯聚前群創光電CIO，現人工智慧科技基金會產業顧問謝禮宗博士、前國巨執行長黃峻樑、南茂科技顧問王敏政及群曜數位總經理亓存志等產業先進，分享企業在異地設廠、技術轉移、組織協作與人才傳承等實戰經驗，並深入探討Domain Twin如何成為製造業因應不確定性的重要解方。
Profet AI執行長暨共同創辦人黃建豪指出，儘管製造業已經推行精實管理多年，仍難抵關稅調升與匯率波動帶來的毛利侵蝕。在此情況下，AI被視為企業突圍的新契機，但從CEO、CIO、廠長到一線人員，對AI的期待與理解落差大，若無法對齊認知，AI推動往往淪為口號。
黃建豪表示：「大家都知道AI的重要性與潛力，但誰能告訴你標準的SOP是什麼？標準的應用場景又在哪裡？」Profet AI致力於協助企業釐清導入動機，並以實務經驗協助不同職位在轉型中找準切入點。
Profet AI執行長特助楊建洲提到，在面對「川普關稅」與生產基地重組的情勢下，企業最關心的問題包括資料外洩風險、人才斷層問題與如何在最短時間內提升營運效率並快速投產。傳統的ERP/MES與自動化導入雖然是必要的，但真正能支撐轉型成功的是員工的知識與經驗數位化。這也是Profet AI 「Domain Twin」的核心價值——將人的know-how轉化為可複製的數位知識，協助企業快速在異地複製並落地。
前群創光電CIO、現任人工智慧科技基金會產業顧問謝禮宗博士，分享他在群創推動數位轉型的實戰經驗。他指出，數位轉型不是一蹴可幾，更不只是導入工具、流程與技術，而是一個從文化、組織到價值觀的系統性變革。
謝禮宗以群創燈塔工廠的推動歷程為例，坦言在轉型過程中難免遇到失敗。他強調：「我覺得這件事情要去允許失敗。你越早失敗、越快修正，其實就越有可能成功。」
他提醒企業，在推動轉型時不要過度追求KPI，而應深入了解問題背後的本質與真實需求。「用KPI來包裝績效，往往會迷失方向。」
他建議企業應從具體問題出發，先做好資料盤點與問題定位，再開始進行AI診斷與規模化部署。而在推動過程中，最常見的落差，並非技術不到位，而是組織內部的認知與文化不同步。「如果組織的文化不能同步改變，轉型再快也只是表面，無法長久。」他更提點企業領導者：「不要只關注技術表現，而要真正想清楚：你為什麼要做這個轉型？你希望它帶來什麼樣的變化？只有想清楚，才能走得久、走得廣。」
曾任國巨執行長、現任峻盛資本創辦人黃峻樑回顧了過去面對金融風暴與全球變局的經驗。他以幽默比喻指出，企業決策就像打棒球，成功率若有三成五就已難能可貴。身為經營者，必須在資訊不完備的情況下做出判斷，而非等答案「百分之百正確」才行動。
他強調：「AI雖然提供的答案可能不夠確定，但透過系統性訓練與深化，它會變得越來越準確。」企業應學會將AI作為不確定性中的決策輔助工具，並善用台灣高精度製造的優勢，將應用從「預防性維護」推進到「預測性決策」。
此外，他特別點出「Domain Twin」的價值——企業未來將比的是誰能建構出結合領域知識的AI Agent，實現真正內建know-how的智慧管理。他提醒企業應為地緣政治與關稅風險預留預算與策略彈性，提前規劃產線、人員與供應鏈布局，「不要假設它不會發生，也不需要假設它一定會發生，重點是你準備好了沒。」
曾任群創大中華總廠長、現南茂科技顧問王敏政指出，在面對高達32% 的關稅壓力時，企業在異地設廠的關鍵，在於如何有效補足當地的人工、自動化與AI能力。他曾參與一間工廠的轉型，一開始透過自動化導入，將人力從6,000人大幅降至600人，隨後再結合AI應用，最終進一步縮編至200人。「這不是為了裁人，而是為了企業能活下來。」
他提醒企業，在異地設廠前應先在本地建立完整標準流程與SOP，否則將在複製時遭遇困難。他直言，AI與自動化的最大挑戰，在於ROI的質疑與內部來自研發、品保及高層的阻力，「推動改革的關鍵，在於那句話：只要打不死我，我就會繼續走下去。」然而，王敏政也直言，真正的挑戰往往不是技術，而是知識傳承與現場落地。他指出：「不論是產線遷移還是數位工具導入，現場知識與經驗傳承始終是最大難題。我們常看到，資深工程師一旦調離崗位，新場域就會出現經驗斷層與執行落差。」
他表示，像Domain Twin這類數位知識協作架構，正是用來解決這樣的痛點。「把know-how模組化、流程標準化，才能讓經驗快速複製到任何一個新據點。」唯有徹底落實經驗數位化與標準化，台灣製造業才能加速新據點成熟，並降低新世代人才培育的難度。
曾任Oracle總經理的群曜數位總經理亓存志指出，企業管理是一個持續變革的過程，特別是在供應鏈管理方面。企業必須強化資料整合與組織協同，才能提升韌性與應變能力。「AI的準確率已經可以達到95%，但對於多代理系統來說，企業要求的精確度甚至要更高。可靠的AI必須結合產業知識，具備可複製性與可控性。」
他補充指出，企業導入AI時，最重要的關鍵在於資料的正確性跟一致性以及生命週期，而這也是許多企業遇到的問題。資料是有價值的，若資料品質不穩，即便技術成熟，也難以支撐有效的決策模型。他表示，許多企業已經建立如ERP等管理系統，開始具備初步的資料完整性概念。他建議企業區分為兩部分：一塊為傳統的「交易系統」，如供應鏈管理、生態系統管理與現場管理；另一為以經驗、知識為核心的智能決策系統，AI即屬於後者。
亓存志強調：「AI在數位經濟中的重要性不僅與MES系統不相上下，甚至可能更為關鍵。」透過Domain Twin等工具，企業能將知識數位化、複製化，有效保留關鍵資產，避免隨人員流動而流失。他呼籲企業導入AI不該只是追求短期回報，而是應放眼長遠，「重構管理體系、累積可複製的知識資產，才是面對未來風險的最佳防線。」
