【好文分享】製造業如何應用生成式AI？這5大場景搶先導入！

隨著市場的主要趨勢與變化，製造業轉型的需求也逐步增加中，
而生成式AI的出現與其相關的解決方案，正是協助產業邁向轉型的重要推力。

近期電價上漲不只影響科技業，包括2022年GDP貢獻3成的台灣製造業，也將面臨營運成本提升問題。
而自工業革命以來，不論是從最初的產線組裝到各項機器的革新，
製造業一直持續找尋新方法來提高生產力，並同時降低營運成本。

如今隨著市場的主要趨勢與變化，製造業轉型的需求也逐步增加中，
生成式AI的出現與其相關的解決方案，正是協助產業邁向轉型的重要推力。

製造業導入AI之必要

供應鏈不穩定甚至中斷等風險因素，對企業營運及利潤造成嚴重的影響。
據麥肯錫研究顯示，未來10年企業年營收估計就因上述原因承受平均45%的營利損失。

此外，觀察近幾年台灣大環境，我們知道許多企業正面臨勞動力短缺的問題，
製造業雖然持續數位轉型，但缺工問題仍然嚴重。

諸如此類的供應鏈管理挑戰，需要新的解決方案，而生成式AI具備實現這些目標的巨大潛力。
其相關技術可以減少停機時間、提高產量、節省成本，
並提高終端使用者、客戶的滿意度。

因此據Google研究指出，目前超過8成（82%）正在考慮或已經在使用生成式AI的組織，
相信它將大幅度地改變自身所在的產業。

憑藉生成式AI能夠處理與理解大量資料的能力，因此其應用範圍相當廣泛；
在此介紹生成式 AI 助力製造業轉型、發揮綜效的五種不同場景。

預測性維護是生成式AI最佳的實踐策略之一，能在設備故障發生之前就辨識並修正潛在的故障問題。
根據 Deloitte調查指出，生成式AI的預測性維護能夠提高25％的工業生產力，
並減少70%的故障發生率，同時降低25%的維護成本。

生成式AI在工作流程和維護方面發揮關鍵作用，它透過解釋設備與機器的遠端測試數據，
幫助製造業業者實現營運最佳化，同時減少停機發生的可能性，
藉此提高營運效率，並最大化設備的利用率。

如果發現問題，生成式AI還可以推薦潛在的解決方案和服務計畫，幫助團隊修正問題。
此外，製造業的工程師可使用自然語言和常用查詢與生成式AI互動，使其易於既有員工使用，
對新員工也具有操作簡便性等方面的吸引力。

客戶對製造業售後服務的要求有越來越高的趨勢。
根據Salesforce數據指出，80%的企業買家希望業者能夠提供即時回應並與他們互動，
且有82%的企業買家表示，業者是否提供個人化的關懷與服務，會影響他們的品牌忠誠度。

為了滿足這些期望，我們發現有越來越多製造業者開始採用生成式A，運用其技術自動化常見的客戶需求與問題，
例如：排除產品故障、訂購替換零件、安排維修、產品資訊及操作等，
　　　並加快解決時間，提供買家有用且具附加價值的客戶體驗。

以下這段影片，便說明生成式AI能為看到警示燈的車主提供即時支援，從而改善汽車製造商的客戶服務。

在製造業中，產品和服務手冊具備一定的複雜度，使得技術人員難以找到修復損壞零件所需要的關鍵資訊。
此外，訂購和報價也可以非常複雜，讓銷售團隊在製作客戶報價單前，通常需要處理與解讀大量的資訊。

在這樣的情境下，生成式AI可以協助快速篩選整個產品生命週期中的相關資料，提取並總結銷售團隊和技術人員所需要的內容。
例如：提供淺顯易懂的維修說明方式，以便技術人員進行作業，也能夠綜整採購訂單並快速地為客戶提供報價，
　　　而無需銷售團隊手動交叉比對電子郵件內容與庫存等情況。

製造業者也能透過使用生成式AI獲得有效的方法，將其需求與他們購買的產品規格進行匹配，並為客戶提供相同的服務。

生成式AI銷售應用程式，可以根據歷史銷售數據、庫存資料、以及主資料等數據，提供銷售建議；
這些建議可以透過擁有連續或即時回饋功能的特殊機器學習演算法來生成，以優化建議結果。

而前述結果也能夠與更多描述性銷售統計數據，以及業務人員所上傳的資訊相結合，使購買流程更加一目了然。

最後，如同我在第一點提到的，在供應鏈風險管理層面，若出現中斷情況，將對製造業者產生重大影響。

而除了潛在風險，隨著ESG正逐漸成為市場標配，業者也越來越需要以更永續的方式經營企業和進行材料採購。
據研究顯示，供應鏈透明度更已成為ESG管理的首要任務之一，台灣內需市場較小，
作為一個出口依存度高的經濟體，面臨來自供應鏈的永續壓力，企業更必須積極作為。

在這方面，生成式AI可以作為供應鏈顧問，在複雜的供應鏈網絡中提供更大的可視性，並根據例如材料清單規格、原料可用性和交貨時程或永續性指標等相關標準，推薦最合適的供應商。

生成式AI擅長使用自然語言處理，從法律和合約文件中提取條款，
有利於提供對供應鏈績效的即時洞察，協助改進相關決策。

導入生成式AI，讓智慧製造版本再升級，能更好地管理供應鏈風險、獲得相關營運建議、更全面的處理數據與資料，
除了減輕自身生產營運成本、最佳化生產流程以外，還能進一步提供客戶更及時且更佳的服務體驗。

除了相較被動地因應全球大環境經濟不確定性，在地營運成本因電價、通膨等因素提升，
台灣製造業夥伴應積極布局生成式AI，在工業4.0的時代下站穩腳步，邁向永續經營！

責任編輯：李先泰

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