【數位轉型個案1】規模化AI的祕密：仁寶以「數據PK」與地端部署 引領金仁寶集團智慧製造

全球製造業正面臨數位轉型的關鍵時刻。AI 不再只是實驗室裡的前沿技術，而是逐漸走向產線現場，成為改善效率與品質的重要工具，並進一步支撐企業因應少子化、人力短缺與全球供應鏈變動等結構性挑戰。經濟部產業發展署近年積極推動 AI 導入，透過補助支持前瞻應用的 PoC（概念驗證）研發案，鼓勵企業勇於嘗試創新技術。

圖1：軟體暨AI辦公室陳益昌資深處長分享仁寶AI導入的經驗。
圖片來源：仁寶電腦

2025 年資策會數轉院輔導仁寶電腦，協助推動仁寶與康舒科技進行研發專案合作，有效串聯產業資源，降低企業在導入 AI 初期所面臨的成本與風險，並透過建立示範案例，企業可依據成效評估未來導入的效益及成本估算。仁寶集團自 2020 年起展開的 AI 數位轉型歷程，橫跨多年且持續深化，便是其中最值得觀察、也最具代表性的案例之一。

仁寶與關係企業康舒科技的轉型核心，在於全面推動數位化與 AI 應用。從集團內部技術研發、產品開發到組織文化與人才培育的導入，仁寶展現了將 AI 願景逐步落實於營運現場的堅定執行力，也為製造業 AI 落地提供了可複製的實務經驗。

從質疑到接受

仁寶 AI 的轉型起點，源於 2020 年 QA 揭露的一組關鍵數據：公司內上百台 AOI 設備的誤報率長期居高不下，主要原因在於 CTO 混投模式使產品差異性大幅提高，導致 AOI 參數需頻繁且高度仰賴人工經驗調校，不僅維護成本高，也使產線效率嚴重受阻。這項發現讓管理高層意識到傳統做法已難以因應，必須透過 AI 技術重新設計檢測流程與決策機制，並正式交由共同軟體本部陳益昌資深處長，統籌推動工廠 AI 發展藍圖。

然而，轉型初期的最大阻力出乎意料的，竟然是來自產線現場。第一線人員長期深信人工覆判的誤判與漏失率僅有 0.02%，認為 AI 難以超越人眼判斷，開發團隊內部也對 AI 的技術抱持保留態度，質疑其是否只是短期噱頭。直到資深處長陳益昌下令進行 AI PoC，並從風險較低、規則明確的 Logo 檢測切入，透過實際數據與成果逐步驗證效益，才開始在組織內部累積信任，為後續更大規模的 AI 應用奠定基礎。

真正的轉捩點，來自一場關鍵的「數據 PK」。在同一批樣本、相同條件下，AI 與人工進行交叉比對，結果顯示實際人工誤判率高達 5%，遠高於現場所認知的 0.02%，落差甚至達到百倍之多。這項以數據為基礎的客觀結果，徹底顛覆了產線長期以來對人工判斷的信心，也讓第一線人員首次正視 AI 所具備的價值與潛力，使 AI 的角色從原本「被懷疑」，轉變為「被需要」。

在管理層與產線共識逐步建立後，AI 開始被系統性地導入。隨著模型持續優化與資料量累積，仁寶成功將 AOI 誤報率改善 97% 以上，穩定壓低至 0.5%～1% 的可控區間，同時組裝 AOI 的測試涵蓋率也提升超過 30%，使既有設備真正發揮應有產能與效益。這段轉型歷程清楚展現，數據不僅是技術成效的證明，更是跨越組織慣性、突破文化抗拒、推動 AI 落地的最有力關鍵。

中心輻射的擴散力

仁寶在全球擁有上百條產線，分布於台灣、中國、越南與美洲等主要製造據點。如此龐大的製造規模，不僅有效攤平 AI 系統的開發與維運成本，更在長期運作中累積大量製程資料與模型優化經驗，逐步形塑出 AI 應用的「規模經濟」。隨著導入範圍不斷擴大，單一模型得以跨產線、跨廠區重複使用，並透過回饋資料持續學習與優化，使 AI 應用部署速度更快、判斷更精準、整體成本也更具效率。目前仁寶 AI 團隊已超過六十人，全球導入 AI 的站點數更突破 500 站，顯示 AI 已從專案驗證逐漸走向實際產線營運的使用。

然而，規模並非成功的唯一關鍵，更深層的挑戰在於文化與人才的同步推進。資深處長陳益昌一路見證仁寶從數位化轉型邁向 AI 時代，在仁寶服務 26 年、同時具備研發與工廠單位歷練的他，對公司文化與組織運作有著深刻理解。他坦言，若只停留在技術導入，AI 很容易淪為工具；唯有改變人的觀念與心態，建立跨部門協作與數據決策的共識，AI 才能真正落地並持續創造價值。

仁寶總經理 Tony Bonadero 深知，AI 技術若要真正落地，首要關鍵並非系統或演算法，而是必須先改變人的觀念與決策方式。因此，他主動邀請人工智慧學校，為三百位主管開設 AI 素養營，協助管理階層建立對 AI 的正確認知與實務想像，避免將 AI 視為遙不可及的技術名詞，而是能實際解決營運問題的工具。此舉不僅為後續推動奠定共同語言與理解基礎，也展現高層對 AI 轉型的高度決心。

在組織層面，Tony 進一步指示資深副總王柏堂成立智能資訊中心，作為集團推動 AI 應用與資源整合的關鍵平台。隨後，金仁寶集團管理技術委員會亦邀請陳益昌資深處長，為集團三百多名主管進行線上 AI 經驗分享，透過實際案例與數據成果，加速 AI 思維在集團內部的擴散與內化，為組織注入AI強勁的生命力。

在此基礎上，仁寶逐步形塑出「中心輻射式」的 AI 推動架構：以仁寶為技術核心，向上承接集團戰略方向，向下帶動子公司導入，宛如集團 AI 轉型的「火車頭」。透過建立跨事業體的知識樞紐，並進一步發展「智慧製造多代理人協作系統」，不僅加速 AI 應用落地，也以系統化方式解決製造業長期面臨的經驗斷層與知識傳承難題。

對製造業而言，產線人員流動率長期偏高，新進人員往往需要三到六個月的學習與實作，才能獨立勝任設備操作與維修工作，不僅增加培訓成本，也影響產線穩定度。為解決此一結構性問題，資深處長陳益昌決定發展 Agentic AI，將資深人員多年累積的維修知識、故障判斷邏輯與操作經驗進行系統整理並 AI 化，轉化為可即時支援現場的智慧助手，避免關鍵經驗隨人員流動而產生斷層。此舉不僅使維修品質與效率更加穩定，也大幅縮短新人上手時間，進一步為集團各公司全面導入 AI 奠定可擴散、可複製的基礎。

圖2：仁寶電腦自行研發多AI Agent協作平台。
圖片來源：仁寶電腦
 

當平台逐步成熟後，仁寶隨即協助關係企業康舒科技，進一步導入「智慧製造多代理人協作系統」。該系統由多個 AI 代理人分工協作，能同步處理設備診斷、維修建議與零件判斷等任務，將原本高度依賴個人化的經驗，轉化為可累積、可共享的組織知識，並能快速複製與部署至不同廠區，展現中心輻射式推動架構的實際成效。

在技術策略上，考量製造業對成本控管與資安的高度要求，系統著重避開高昂的雲端 AI 費用與資料上拋雲端所帶來的風險，改採中小型語言模型進行領域知識微調，使 AI 能在地端穩定運行，不僅確保資料安全，也提升即時回應與落地可行性，讓 AI 真正成為產線可靠的智慧助力。

圖3：智能生產技術處陳俊杰經理分享康舒科技AI導入經驗。
圖片來源：仁寶電腦

仁寶與康舒的案例，不僅具體展現 AI 技術在製造業場域中的實際落地與可量化成效，更進一步揭示企業成功轉型的關鍵要素：來自高層持續且明確的支持、以數據為依據的理性決策，以及始終以現場人員需求為核心的服務心態。他們的實踐經驗證明，即使同時面對組織文化與技術導入的雙重挑戰，只要策略清晰、推動節奏得宜，AI 不僅能解決當前營運痛點，更能成為驅動企業邁向智慧製造、實現永續成長的強大引擎，為台灣製造業提供具高度參考價值的轉型範本。

Tips：以數據為基礎的客觀結果，徹底顛覆了產線長期以來對人工判斷的信心，也讓第一線人員首次正視 AI 所具備的價值與潛力，使 AI 的角色從原本「被懷疑」，轉變為「被需要」。

封面圖片來源：以AI輔助生成

參考資料來源：本輔導案推動者為資策會數位轉型研究院智造科技中心林宜樺，文章由團隊協作產出。