因應 AI 浪潮，台灣製造業如何憑藉數位平台、垂直整合與全球布局等優勢，打造產業新成長引擎？在 TechOrange 科技報橘攜手鴻海科技集團共同主辦的「2025 AI 智慧大工廠」新竹場論壇，鴻海科技集團董辦室軟體研發處長郭錦斌聚焦主題「GenAI 賦能的智慧製造」，從鴻海製造經驗，深度解析借力 GenAI 提升產線效率的具體應用。
鴻海邁向智慧製造 3.0，如何通過 AI 與大語言模型賦能工廠智慧流程？
郭錦斌表示，傳統智慧製造以影像辨識、自動化、IoT 為核心，目標將固定規則與確定性流程執行得更快、更準，且明確定義 OK、NG、是否超標等生產狀況。而在新一代智慧製造時代，以 GenAI 為核心，賦予系統語意理解、跨域推理與自動協同能力，將老師傅經驗「數位化」，並可規模複用與持續進化，處理更為複雜的問題，例如「為什麼良率下降？」、「如何排程才能穩健出貨？」等開放式問題。
「未來的智慧工廠樣貌，將涵蓋 Digital Twin Factory、AI Factory、Physical Factory 三個層次，」郭錦斌指出，在 Digital Twin Factory，會藉由虛實產線協同運作、訓練機器人及數位即時監控，確保生產品質符合客戶需求；在 AI Factory，是採集老師傅經驗，轉化為適用於製造場域的大語言模型；在 Physical Factory，則是根據模擬及 AI 調適完成的製造模式，進一步「按圖施工，保證成功」打造實體智慧工廠。
而當工業界歷經 1.0 精實管理、2.0 數位化時代，正邁向 3.0 AI 驅動的智慧化智慧型生產，鴻海藉由導入影像辨識、 AI 檢測等應用優化製造流程，回應市場需求。不過，這也帶來產線數據整合的挑戰，「在這樣的現況下，鴻海運用 GenAI 生成對產線具有實際幫助的解決方案，讓工廠數據能夠發揮最大價值，」郭錦斌強調。
深化「GenAl 成型智能調參」、「SMT FactoryGPT」等關鍵應用
郭錦斌表示，在鴻海的 GenAl 布局，研發 GenAl 成型智能調參、GenAl 賦能的 APS、SMT FactoryGPT、具身 AI 及 CNC 360 工具機智能切削路徑規劃等智慧解決方案，目標利用閉環管理系統推進工廠自主化，並將全球卓越運營模式全面推廣至各地工廠，實現製造快速自進化，以及持續的自優化。
進一步分享場域用例，郭錦斌指出在「GenAl 成型智能調參」部分，鴻海過去依賴老師傅經驗，缺乏系統性數據記錄，導致技術難以跨廠複製。目前，鴻海透過訪談將技術員的知識邏輯化為知識圖譜，使 GenAI 具備專家級的問題解決能力、可提供參數建議，助力廠房人員加快即時調參速度、大幅縮短生產前試模時間。郭錦斌說明，「GenAI 的參數建議已涵蓋約 80% 調整需求，僅需技術人員微調其餘 20%，同時也加快大約前 5 次的測試速度，幾乎無須技術人員介入，便能獨立完成注塑製程。」
在「CNC360 – 工具機代碼生成優化」部分，郭錦斌指出鴻海擁有巨量製造機台，倘若路徑資訊未經過統整，可能在新、舊機台之間發生代碼執行的問題，手動調試 NC 代碼與 CNC 工具機參數，也難以確保精度與一致性。現在，鴻海藉由 GenAI 記錄全流程，不僅快速優化產線，還可基於 GenAI 的自動化參數和 NC 代碼部署建議，最大程度提高製造效率。
在「Agentic Operations AI」部分，鴻海也針對不同工作場景，打造專業分工的 AI Agent。例如扮演協調者的 Agent 可在機器故障時，規劃協同支援的 Agent，包括指派維修 Agent 提供建議的設備維修人員名單、透過實時重平衡 Agent 評估恢復平衡需要採取的舉措，以及調用 CNC 360 Agent 識別能夠加速的代碼段，最後再由協調者 Agent 提議多種模擬場景解決方案，以達成最終出貨目標。
至於在「FactoryGPT」部分，郭錦斌表示 FactoryGPT 可支援產線根因分析、產線模擬、瑕疵處理、缺陷檢視等應用，「我們導入 Omniverse 呈現所有產線流程，當瑕疵發生時，技術人員即可點選告警查找異常機台，再藉由 3D 模型、產品 3D 特寫與 2D 圖像，近距離觀察缺陷，並根據 FactoryGPT 的建議方案，快速解決產線問題。」
鴻海科技集團積極採用 GenAI 與數位孿生技術，不僅全面提升製造效率與品質，也讓專家經驗得以數位化、廣泛複用，解決傳統製造面臨的複雜問題。未來，鴻海將持續以 AI 釋放數據價值，並推動工廠自主化及全球拓展，深化產業數位轉型與智造升級的具體效益。
