同業如何用 AI 做出成效？製造業客戶實務經驗分享

AI 的應用聽了不少，真正用在製造業，成效到底如何？

中華經濟研究院 2026 年調查顯示，近七成受訪製造業者已導入、正在評估或規劃 AI。當越來越多企業開始行動，哪些應用值得投入、如何做出具體成效，也成為主管更關心的問題。

這次，我們精選了兩家製造業客戶的實戰經驗：一家讓切片斷線率降低 3.3 個百分點，每年帶來約新台幣 5,600 萬元的綜合效益；另一家將單家供應商風險核查時間，從 2 小時縮短至 5 分鐘。

本場 Webinar 將深入拆解成果背後的做法，從降低生產損耗到供應鏈風險管理，分享企業如何結合 AI、資料與流程改善。也將帶來更多製造業應用案例，幫助你判斷：哪些場景適合自己的企業，又該如何開始？

📩 活動內容搶先看

1. 製造業 AI 用在哪？從日常管理問題找切入點
從生產異常、人工彙整報表到跨系統查找資料，盤點製造業常見痛點，了解 AI 如何協助資料查詢、異常分析、預警與追蹤。

2. 案例一｜斷線率降低 3.3 個百分點，生產改善怎麼做到？
拆解某太陽能製造企業如何整合斷線事件、設備與製程資料，透過 AI 輔助分析異常原因、自動產出日報及推送預警，並追蹤後續處理與改善結果。

3. 案例二｜風險核查從 2 小時到 5 分鐘，供應鏈管理如何加速？
解析某電動車製造企業如何串聯供應商、庫存與物流資料，透過多個 AI 智慧體協作，協助辨識缺料風險、分析交付瓶頸、提出調度建議，並串接業務系統追蹤處理進度。

4. 更多應用靈感｜五類製造業場景，一次掌握
精選客戶案例，介紹 AI 在製程參數優化、客戶流失預警、調價與利潤分析、財務經營資料查詢、銷售業績報告中的應用，找到適合自己部門的切入點。

5. 導入關鍵｜第一個場景怎麼選、成效怎麼看？
從業務需求、資料準備與指標定義出發，分享如何選擇試行場景、安排人員確認與執行，並透過分析工時、異常處理時間及業務指標，評估實際改善成果。

6. 互動交流｜帶著你的問題，一起討論可行做法
針對資料分散、既有系統整合、應用場景選擇與成效評估等問題，交流實際推動時的考量。

👥 適合對象

製造業生產、品質、供應鏈、銷售與財務主管，資訊及數位轉型負責人，以及正在評估 AI、BI 與資料應用的企業管理者。