製造業追求AI轉型 資料標準化為一大關鍵
在全球製造業積極導入AI的浪潮中，許多企業陷入「技術先進、效益有限」的矛盾。問題往往不在AI本身，而在於資料品質與標準化不足。當設備之間語言不通、資料結構不一，再精密的AI也難以發揮價值。正因如此，IPC推動的CFX與HERMES標準，成為串連人機與設備的重要橋梁。資料標準化不僅是智慧製造的基礎，更是台灣製造業邁向全球數位競爭力的關鍵一步。
走進任何一家現代化工廠，都會看到令人印象深刻的AI設備：機械手臂精準運作、視覺檢測系統快速掃描、智慧排程螢幕即時更新。然而，自2004年在亞洲推動電子製造業標準化以來，我觀察到一個矛盾現象：儘管企業投入大量資源發展AI應用，實際的轉型效益往往不如預期。
問題出在哪裡？在與東亞區包括日本、韓國及大中華區的740多家會員企業的交流中，我發現大家都面臨相似的挑戰。以長期專注於電子組裝智慧製造的神達電腦為例，其數位發展中心總監李肇基分享了產業的普遍困境：企業的資料品質參差不齊、結構複雜，但管理層對智慧製造卻抱持著全方位的期待。這段話精準反映了產業的核心矛盾。當企業的資料基礎建設不穩固時，再先進的AI技術也無法發揮真正價值。因此我深信，決定AI轉型成敗的關鍵並非技術本身炫目，而是資料標準化需紮實。
精密製造零容錯 精準AI是關鍵
為什麼資料品質如此重要？專精於數位工程最佳化與全球工程標準的Accuris，以其豐富經驗提出了關鍵見解：電子製造業需要的是能夠精準執行的「正確AI」，而不是充滿創意但可能出錯的「創意AI」。在電子製造的精密環境中，一個錯誤配置可能導致整批產品報廢，一次微小偏差可能引發產線停擺。當AI基於不準確或格式混亂的資料做出判斷時，這些風險將被無限放大。
打破設備與人機間的溝通藩籬才有生產力
目前的製造業正面臨一個根本性挑戰：設備間無法進行有效對話。想像一下，在一場國際會議中，德國代表說德語、法國代表講法語、日本代表用日文，在沒有翻譯的情況下，如何達成共識？這正是當今工廠的寫照。
身為自動測試設備領導廠牌的德律科技，發現了這個問題的具體影響。該公司在實務中遇到這樣的困擾：同一個生產指令，在A設備中為「shift」，在B設備中卻為「OK」，看似簡單的命名差異，卻讓跨系統資料整合變得極為複雜。深耕工業自動化的台達對此更有深刻體會。台達先進營運技術處彭志誠處長指出了一個簡單但深刻的道理：如果沒有正確的資料作為基礎，再多的技術投入都可能白費功夫。在人機協作場景中，操作人員面對多套不同系統介面時，標準不一致的問題更不可忽視。這些挑戰背後，反映的是無數製造業者的共同經驗。
IPC標準：打造跨國設備的共通語言
面對這些挑戰，我們開發了IPC-CFX和IPC-HERMES標準作為系統性解決方案。簡單來說，CFX就像是為工廠設備與系統建立的「國際通用語言」，涵蓋了生產資訊、能源管理、績效追蹤等超過180種標準格式，讓不同品牌、不同類型的機器能夠無障礙溝通。CFX與HERMES聯合應用(圖1)，不只讓設備能夠對話，更讓它們能夠智慧協作，為每一塊電路板、電子組件建立從生產到出貨的完整數位履歷。
圖1 IPC...
2025 年 10 月 29 日
