串聯企業營運數據與 AIoT 設備控制,鼎新 Agent Space 讓 AI Agent 深入製造現場

2026 台北國際自動化工業大展登場,鼎新數智以「Agent Space 實現企業 AI 代理」為主軸,展示 AI Agent 如何深入製造現場,參與異常研判、生產調度、能源與工安管理,並進一步銜接設備控制與現場執行。Agent Space 串聯 ERP、MES 營運數據與 AIoT 設備數據,打通從現場數據採集、營運研判到設備控制的完整鏈路,由指揮官智能體(Agent)調度製造現場各類職能的專家智能體(Agent)協作,依據交期、產能、安全與能源等營運目標,推進跨系統研判、跨職能協作與現場執行。

現場透過「生產節拍異常」、「能源需量管理」與「產線工安異常」三大情境,展現 AI Agent 參與製造營運的完整歷程。不同於僅辨識異常或提出建議的單點 AI,Agent Space 可整合營運數據與現場資訊,評估事件對交期、產能、能源及安全的影響,再由指揮官智能體調度不同專家智能體協作,讓 AI 不只處理眼前異常,更能從營運目標出發,推進後續決策、協作與執行。

製造現場涉及設備、生產、排程、能源與工安等不同領域,所需的專業知識與判斷能力也各不相同。鼎新 Agent Space 並非以單一 Agent 承接所有任務,而是依據不同領域與職能,將所需的專業知識、判斷邏輯與任務技能,建構為製造主管、產線班組長、設備工程師及廠務能源工程師等不同專家智能體(Agent)。

單機異常不擴大為生產停擺,AI Agent 協作維持交付節奏

鼎新數智透過「生產節拍異常」、「能源需量管理」與「產線工安異常」三大情境,展現 AI Agent 參與製造營運的完整歷程。

以「生產節拍異常」為例,當設備出現送料異常徵兆,設備工程師 Agent 可即時偵測並示警,依授權觸發停機防護;指揮官智能體則同步調取 ERP、MES 中的工單、排程、產能與人力資訊,研判事件對交期的影響。如需調整生產計畫,指揮官智能體隨即啟動跨職能協作,由製造主管 Agent 掌握全廠設備狀態與可用產能,提出替代機台及工單改派方案;產線班組長 Agent 接續核對排程及人力配置。方案經確認或符合授權規則後,再由設備工程師 Agent 完成替代機台參數設定,將受影響工單轉移至可用機台。

透過事前辨識高風險機台並及早介入處置,可降低 20% 以上停機率;以金屬加工產線為例, Agent 可協助在 2 小時內完成 300 件產品的排產作業,具體展現 AI 從風險預警、生產調度到任務執行的協作效率。

相較於傳統設備告警後,仍需由人員逐一查找資料、跨部門協調,透過 Agent Space 的智能體協作可將設備異常與工單、產能、人力及交期影響納入同一任務研判,依據交期與產能目標推進生產調度及現場執行。這使現場應變從仰賴個人經驗與人工協調,轉為將專業經驗融入智能體協作的運行機制,讓單一設備異常不擴大為生產停擺,守住產能與交期目標。

調度多元專家 Agent,打造製造現場多智能體協作

Agent Space 以鼎新長期累積的 ERP、MES 流程數據與製造知識為基礎,串聯 AIoT 設備數據與控制能力。當任務發生時,由指揮官智能體理解任務需求,統籌並調度不同專家智能體協作,讓各類專家 Agent 將現場事件放回企業營運脈絡研判,形成從現場數據採集、營運研判、跨職能協作到設備控制與執行的完整任務鏈。

同時,透過權限控管、行為紀錄與任務追蹤,保留判斷依據及操作歷程,確保 AI 參與現場運行的過程可控、可追溯、可查核。

展會期間,鼎新數智專家蘇景峯亦以「OT Agent—IT×OT 的 AI 自主代理人運行現場」為題進行分享。他指出:「工廠導入 AI 的價值,不在於增加另一套監控工具,而是縮短異常發生後查找資料、跨部門確認及追蹤處置所需的時間,讓現場人員能將更多精力投入例外處理、風險研判與關鍵決策。」

將任務經驗封裝為 Skill,持續累積組織能力

任務完成後,鼎新 Agent Space 可將任務過程中的判斷依據、協作流程與執行結果,進一步沉澱為 AI Agent 可調用的 Skill,作為日後處理同類任務的知識與行動基礎,讓分散於人員及系統中的經驗,轉化為可複製、可持續運用的組織能力。

鼎新數智製造事業群副總裁黃昱凱表示:「AI 走進工廠,不是取代人的判斷,而是讓人的經驗得以延續與放大,並將分散於不同職能的知識轉化為組織能力。要讓 AI 真正參與現場運行,更需要軟體、設備與產業夥伴共同協作。」

為使 AI Agent 的決策能直接銜接設備控制與現場執行,鼎新數智此次攜手歐迪爾,串聯企業營運系統、邊緣控制與現場機台,打通從營運判斷到設備執行的關鍵環節。企業無須一次全面汰換既有架構,可從特定產線或關鍵異常情境切入,驗證 IT、AI 與 OT 的串接成效,再擴展至更多產線、設備及管理場景,建立可複製、可擴展的 AI 導入模式,推動 AI 由單點應用走向規模化運行,為智慧製造升級注入新動能。

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