實體ＡＩ進工廠　拚落地應用

隨著實體ＡＩ加速走進製造現場，能否把ＡＩ模型與機器人從模擬環境帶進工廠，並形成可複製的商用方案，正成為業者爭取後續規模化導入的關鍵。

文●呂泰德

八月十九日至二十二日在台北南港展覽館一、二館登場，二○二六台灣機器人與智慧自動化展暨台北國際自動化工業大展，共集結八八六家國內外廠商，使用三五○六個攤位，雙雙創下歷年新高。從工業機器人、ＡＩ視覺、感測與運動控制，到邊緣ＡＩ、工業物聯網及智慧工廠系統整合，本屆展會以人機協作，ＡＩ賦能為主軸，反映ＡＩ正逐步與既有工業自動化架構深度融合。
▲台灣製造業將控制、數位孿生、邊緣AI與機器人導入產線，從場域驗證走向可複製實體AI規模部署。ＡＩ繪圖
實體ＡＩ走進產線

實體ＡＩ的核心價值是讓ＡＩ從數位世界進一步走進實體世界，使機械手臂、自主移動機器人（ＡＭＲ）及其他智慧設備具備感知、推理與採取行動的能力；這也呼應製造業對生產彈性的要求持續提高，尤其電子與高科技製造面臨少量多樣、產品快速切換、新產品頻繁導入與換線時間縮短等需求。西門子即將高混合、低產量（High-Mix,Low-Volume）列為未來電子製造的重要挑戰。

在這波實體ＡＩ走進工廠的過程中，台達電（2308）近年將既有控制、感測與設備資料進一步串接ＡＩ、工業物聯網與數位孿生平台，使原本分散在機台與產線端的資料，能進入更完整的虛實整合架構。台達電的Line Manager主要負責設備監控、生產資料與產線流程管理，DIATwin則透過數位孿生建立虛擬機台與產線環境，兩者並可結合Nvidia Omniverse函式庫進行高擬真模擬與製程驗證。台達電官方指出，Line Manager與DIATwin結合Nvidia Omniverse的智能製造數位雙生方案，已成功導入泰國廠ＡＩ伺服器電源產線；其虛實整合範圍涵蓋產品設計、產線設備、機器人與製程數據，可先在虛擬環境進行協同模擬與驗證，再將經驗證的製程參數、控制邏輯與設備設定部署至實體產線，同時由Line Manager將現場製造數據回饋模型，持續進行優化。