根据《麦肯锡全球研究院》的调查，超过70%的制造业高层正在导入或试行AI应用，其中尤以品质检测、自动化流程与预测维护为主。
McKinsey & Company 更直指：AI是第四次工业革命的核心推力。在这个新时代里，聪明机器不只是加快生产流程，更成为企业做出更快、更准决策的关键伙伴。
实际数据显示，导入AI后的制造业者在瑕疵率降低、生产品质提升与人力效率方面，都获得显著成效。AI不只是工具，更像是一位「会学习的主管」，协助生产现场做出更快、更准确的判断。
制造业中的AI：到底在做什么？
DaoAI首席技术长陈小川表示：「传统的品管依赖人眼与经验，AI则是让机器拥有『判断力』，能即时辨识瑕疵、记录异常、甚至预测问题可能出现的环节。」
这背后的核心，是一种名为「深度学习」的AI演算法，透过成千上万张影像进行模型训练，让系统能自动识别缺陷、追踪流程异常、并持续优化判断准确度。
AI质检，没你想的那么难
许多工厂仍对AI抱持「门槛高」、「要会写程式」的误解。但事实上，现代AI平台早已做到低程式码（low-code）或零程式码（no-code）介面，能与现有机台整合，从部署到上线只需一周。
此外，AI 质检的好处不只在效率提升，更在「准确率能随时间进化」，让品质管理从过去的经验值，转变为可追踪、可优化、可预测的数据科学。
真实案例：AI如何在工厂里发挥价值？
案例一：电子代工厂，减少35%焊接不良
某大型电子代工厂在 SMT 后段导入AI焊点缺陷检测，取代人工放大镜与抽检。AI模型能准确辨识锡裂、立碑、未沾锡等8大类缺陷，并标记其位置与可能成因。
导入后3个月，整体焊接不良率下降35%，同时将人力由三班制缩减为二班制，节省大量人力与重工成本。
案例二：笔记本电脑组装线，AI减少60%品质异常
某笔电代工大厂在总装产线导入AI组装验证系统，用于检查每一台笔记本的组装是否正确。AI系统会即时比对螺丝数量、排线插接顺序、标签黏贴位置等细节。
在实际导入3个月后，该产线的品质异常率降低了约60%，同时也减少了售后维修与退货风险。AI不只是替代人眼，更是一套能自我学习、持续优化的流程助手。
工厂导入AI的三个建议
- 小步快跑，从一条产线开始试点
别一次就要改造整个工厂。从单一产线、单一工位着手最容易看见效益，也更容易获得内部支持。导入后，再依ROI逐步扩展。
- 储备数据，为未来铺路
即便短期无法导入，也可开始拍摄影像、标注资料，作为日后训练模型的基础。资料愈早累积，未来导入速度愈快。
- 培养AI使用文化，而不是只买工具
AI不是万能机器，而是辅助工具。工厂需同步训练人员了解AI逻辑，才能有效解读系统判断、发挥最大效益。
下一波制造业升级，不是等技术成熟，而是从现在开始布局
AI 正在重塑制造业的每一个细节，从焊点品质、组装精度，到异物识别与流程合规。它不只是提升效率，更改变了决策与管理的节奏——让每一道工序都更透明，每一个决策都更精准。
如 McKinsey 所说，AI 是第四次工业革命的驱动引擎。对于制造业而言，这不再是「要不要导入」，而是「从哪里开始」。
📌 还没开始搜集数据？现在就该启动。
📌 不确定该选哪一条产线试点？从最容易出问题的地方下手。
📌 想知道你的场景能不能导AI？找一个懂产线也懂AI的团队问问。
下一阶段的竞争，不是谁设备多，而是谁的决策快、谁能持续优化。
现在，就是启动AI质检革新的最好时机。