人工智慧(AI)正推動製造業迎向新一波轉型浪潮。當消費市場逐步走向少量多樣化的需求，製造端需要更具彈性與智慧的解決方案。工業AI(Industrial AI)的出現，讓傳統工廠能藉由資料驅動與智慧決策實現升級。然而，要讓AI真正落地於產業現場，並非僅靠演算法創新，而是涉及資料、網路與資安等基礎建設的全方位整合。
工業AI可被視為人工智慧在製造、能源、物流等產業的專用型實踐。它結合機器學習、深度學習與邊緣運算等技術，透過工業現場的感測器、機器與設備收集大量具場域脈絡的資料，並加以即時分析，提供決策依據或驅動自主作業。舉例來說，AI可協助工廠自動檢測生產異常、預測設備維護時機，甚至在能源管理上進行智慧調度。其核心價值在於以資料為引擎，推動製程最佳化和生產模式創新。
Moxa泛亞暨台灣區總經理林世偉表示，當工業AI在製造場域中越發普及，網路不再只是連接機器、設備的管道，而是 AI 執行效率和成效的即時控管機制。隨著AI應用在智慧製造升級需求劇增等趨勢下，我們可預見網路通訊掌控了AI應用在場域落地的成功關鍵，從統合更大範圍、更細緻的數據收集、到梳整複雜流量模式，以至布建高適應性且具備資安管理功能的網路架構。這涵蓋到公司的OT和IT網路的整體骨幹網路前瞻性規劃和部署。隨著AI導入程度越深，唯有可靈活擴充的強韌網路，才能讓AI在工業製造領域持續發揮其效益。
在製造業高度競爭的環境下，效率與品質往往決定企業存亡。工業AI的導入能帶來提高營運效率、改善產品品質、支援客製化生產、強化安全與永續等多重效益。而且，在少子化與年輕世代的就業偏好明顯轉變的今天，製造業已經很難再像過去一樣，招募到足夠的人力。尤其是就業偏好的轉變，對製造業的影響是非常嚴重的，即便是中國、印度等人口大國，年輕一輩也未必願意進入工廠工作。很多年輕人寧可去送外賣，也不願意去工廠上班。在這個情況下，製造業者想要維持正常營運，導入工業AI已經不是要不要，而是如何做的問題。
雖然工業AI潛力龐大，但落地過程中仍面臨多重挑戰。林世偉指出，真正決定AI應用能否成功落地的關鍵，在於網路通訊基礎建設的完備性，並提出統合資料基礎、支援複雜流量模式，以及提高網路適應性並強化資安三大重點：
統合資料基礎
AI效能取決於資料品質與完整性。製造場域的資料來源廣泛，包含感測層、網路層到應用層，若缺乏統合，將難以支撐AI應用的深度分析與未來擴充。唯有建立統一的資料基礎，才能確保IIoT設備與AI模型的高效整合，實現即時決策。
支援複雜的流量模式
在工業現場，資料流量多樣且龐大。AI應用必須同時兼顧即時性、運算效能與資安需求。邊緣運算成為關鍵角色，它能在設備端快速處理需要即時反應的資料，同時將部分資料交由雲端進行訓練與推論，兼顧速度與成本。如何有效規劃不同層級的資料傳輸模式，將決定AI應用的成效。
高適應性網路與資安布建
隨著AI導入愈趨深入，網路不再只是機器間的連接，而是AI效能的即時管控核心。未來工廠需要高適應性的有線與無線網路，支援更廣的監控與協作場景。同時，資安更是不可或缺的一環。透過IEC 62443等標準，企業需在元件級、系統級到供應鏈層面建立全方位防護，並結合OT與IT網路的資安技術，確保在事件發生時能快速隔離、降低衝擊。
林世偉總結說，工業AI是製造業邁向智慧化與高競爭力的核心驅動力。它的價值在於結合資料、網路與AI技術，打造更高效率、更具彈性且更安全的生產模式。然而，真正的挑戰在於如何讓AI應用不只停留在概念，而能在複雜的工業場域中實際落地。隨著企業持續投入資料統合、邊緣與雲端協同，以及高適應性網路與資安布建，工業AI將逐步釋放潛能，成為產業數位轉型的基石，並引領製造業迎向更具韌性與創新的未來。
