近年來，大家都在談「智慧製造」和「AI 轉型」。但實際上，許多企業導入自動化與 IoT 後，仍然面臨一個核心問題：流程確實快了、準了，但當問題變得複雜，系統還是要仰賴「老師傅」來解決。
鴻海最近在「AI 智慧大工廠」論壇分享的做法，對製造業來說是一個很好的參考。他們把智慧工廠升級到 3.0 階段，核心不是再多買幾套機器，而是引入 AI Agent，讓工廠不只是「自動化」，而能夠「智慧協作」。
為什麼現在的自動化，還不夠？
鴻海觀察到，單純的自動化系統只能回答「對」或「錯」，例如產品有沒有瑕疵、數值有沒有超標。但遇到更開放的問題，例如「為什麼良率下降？」、「怎麼排產才能如期交貨？」就顯得力有未逮。這正是 AI Agent 上場的時候。舉個製造業熟悉的情境：很多關鍵的調整、操作、維修技巧，其實都靠「老師傅」的經驗。這些資深同仁的知識，通常沒有完整記錄在系統裡，而是靠口耳相傳，或者長年累積的直覺。這樣一來，一旦老師傅退休或被調到其他廠，經驗就難以傳承，造成不同廠之間品質不一致，甚至要重新「走一次冤枉路」。
而鴻海這樣世界級規模的科技大廠，即便沒有「知識留不住」的顧慮，也同樣因為跨國工廠眾多，設備世代不一、供應鏈條件複雜，再加上產線同時要處理 IoT、影像、MES、ERP 等龐雜數據，如何讓這些資訊即時整合並轉化成決策建議，成了關鍵課題。
把老師傅的經驗，變成 AI 的能力
想像一個真實場景：產線上某台機器突然出現異常，過去必須緊急找維修人員，然後再人工調整排程，往往耽誤大量時間。現在，鴻海的 AI Agent 會自動啟動協同流程：維修 Agent 提供檢修方案、排程 Agent 重新分配產能、模擬 Agent 預演不同解法，最後由「協調者 Agent」彙整出最佳出貨方案，讓產線能迅速恢復。
這樣的「數位同事」不只發出警告，更能和人員一起解決問題。而除了異常處理，鴻海也在其他關鍵環節應用了 AI Agent：
- 成型調校：AI Agent 提供 80% 參數建議，人員只需最後微調，大幅縮短試模週期。
- CNC 加工：AI Agent 自動修正不同機台之間不相容的 NC 代碼，避免人工反覆調整。
- 產線協同：不同角色的 Agent 能分工合作，確保生產不中斷，並保障交付進度。
- 品質檢測：FactoryGPT 結合 3D 模擬與影像分析，快速鎖定瑕疵來源，避免因停工延誤出貨。
這些場景說明了一件事：AI Agent 不再只是工具，而是真正能和人員並肩協作的數位同事，能把經驗即時化、流程化，並在第一線持續發揮作用。
那其他企業，該怎麼開始？
看到這裡，許多製造業老闆、主管可能會想：鴻海有資源、有研發團隊，其他公司能不能做到？答案是肯定的，但切入點不同。
真正的挑戰不是技術門檻，而是如何把自己的流程、資料與經驗，整理成 AI 能理解並執行的 SOP。這也是多數企業卡住的地方：要嘛開發成本太高、要嘛導入的工具過於通用，最後很難貼近自身的運營需求。
從大廠經驗，到自己的實踐
鴻海展示了 AI Agent 如何成為智慧工廠的成長引擎；而對其他企業來說，真正的關鍵是 如何把這樣的能力，用自己負擔得起、可持續的方式落地。
這就是 AI Agent 的價值：讓企業不用像大廠一樣砸重金，就能一步步開始，把 AI 變成「自己的數位同事」，並透過 SOP 管理逐步推廣到更多部門與廠區。
智慧製造 3.0，不只屬於科技巨頭，而是每一家製造業今天就能啟動的機會。
