關稅變化、供應鏈區域化與客戶在地生產需求，促使製造業重新配置全球產能。企業在不同國家設置產線，可縮短供應距離並分散營運風險，據點增加後，設備配置、製程經驗與管理方式也更難維持一致。「製造業目前面臨的重要課題，是如何將既有廠區累積的製造能力、產線經驗與專業知識，快速移轉至其他生產據點。」台達智能製造軟體新事業發展部處長陳鴻輝表示。
台達今年在 2026 台北國際自動化工業大展中，展出一系列針對跨國設廠的部署與管理解決方案。主展位以軟硬體整合方案與應用成果為核心，以 AI-Ready 的智造架構回應跨域製造與管理的需求，包含：整線級數位雙生、智慧 PCB 噴塗膠協同模擬，以及人工站 AI 視覺工序偵測方案。第二展區則展出電子及半導體等行業專用的智造方案基石，從馬達、伺服驅動、控制器、機器視覺等產品，呈現 IIoT 架構下的完整產品組合。
AI-Ready 智慧製造架構，支援跨廠部署與集中管理
台達將跨廠部署與集中管理列為主軸，建立可供 AI 運用的製造數據環境。陳鴻輝提到，數位雙生、AI 與製造管理平台將成為跨廠營運工具，業者可先透過數位雙生在虛擬環境驗證產線與製程，並藉由管理平台集中整理各廠資料，最後再利用 AI 分析生產狀態。
要讓這套架構發揮作用，第一步是確保現場資料能被整合、辨識與使用，多數產線由不同供應商的設備組成，使用不同通訊協定、資料格式與命名方式，系統也分開運作，若未先釐清產能、良率、交期與成本等管理目標，大量訊號仍難整理成有效 KPI。
跨廠部署同時涉及製程知識的轉譯。設備雖可複製，但工程師的調機經驗與參數判斷很難直接移植，虛擬環境算出的路徑及參數，也未必符合實體設備的控制語言，因此建議企業必須模擬結果轉換成機台可執行的製程配方，才能用於異地產線。
另外，台達智能製造解決方案發展部研發總監楊應龍表示，要讓資料在產線中流動，設備與管理軟體必須使用可互通的介面。台達此次展出的智造方案納入 SMT、DIP 及組裝設備，以標準化、模組化設備執行製程並採集資料，利用 AI 視覺工序偵測方案，讓人工站也能採集完整數據。接著，台達整線管理方案 Line Manager 串聯各工作站、人工站與資訊系統。以模組標準化為基礎，並將標準化範圍擴及設備、產線、通訊協定與資料結構，降低多家硬體拼湊的整合負擔，也能同步製程配方，支援快速換線與混線生產。
台達 Line Manager 扮演 IT 與 OT 之間的溝通樞紐，將設備、工單、產量、良率及人工站資料整理至動態看板，供管理者查看稼動狀況與生產異常；數位雙生用於設備調試及製程驗證，AI Agent 則協助調用資料與分析工具。
另外，台達將跨域集中管理融入製造管理平台，把跨廠製造拆成實物流、資訊流與管理流：實物流是工廠現場，由智能設備與產線執行製程，產生設備、品質及產量資料；資訊流透過工業網路串聯設備、產線與管理平台，讓資料跨系統傳遞；管理流則透過營運管理平台整合各廠資訊。相較以往 MES 等系統儀表板，無法自訂資訊的種類、顆粒度，台達方案的優勢在於，不同職能的管理人員可以自訂介面呈現的資訊，並透過儀表板、移動設備等裝置即時掌握，以敏捷決策因應全球變動。
產線部署前，企業可利用數位雙生進行虛擬調試、測試設備配置、運行路徑與製程配方，再將驗證結果部署到其他廠區，減少現場反覆架線與試產；新工廠運作後，各地設備、品質、產能及異常資料再回傳管理平台，支援跨廠 KPI 比較、原因分析與產能調度。
高擬真數位雙生，加速跨域產線部署與複製
跨廠部署要順利運作，必須先讓製程在虛擬環境完成驗證與最佳化。陳鴻輝以台達自動化展的智慧 PCB 噴塗膠舉例，「如果移動速度快，膠散出去的面積會比較小，噴頭離產品較高，噴幅會變廣，但厚度也會變薄。」。
傳統調機仰賴工程師在現場一邊作業一邊調整、重新試驗。一般設備數位雙生未必能計算膠體如何擴散、無法判斷設備路徑是否合理、會不會碰撞或干涉 PCB 元件。對此，台達整合虛擬機台開發平台 DIATwin、NVIDIA OmniverseTM 函式庫進行協同模擬，AI 自動生成最佳路徑並即時轉換為機台配方，高擬真模擬膠量與擴散軌跡，在虛擬階段即可完成驗證，縮短量產準備週期，更已成功導入泰國廠 AI 伺服器電源產線。
AI 補足人工站數據缺口，Line Manager 串聯人機協同與管理
數位雙生主要處理設備調試與製程驗證，但半自動產線中的人工作業資料仍須透過其他方式補足。台達 AI 人機協同方案針對工站設計，一旦漏裝、裝錯位置或順序不符 SOP，AI 視覺工序偵測方案即時警示異常，並記錄各項動作、工時，將人工站資料轉為可分析資訊。
人工站與自動設備的資料再由台達 Line Manager 整合至產線看板，供管理者查看工序時間、設備稼動及產線平衡，找出生產瓶頸。楊應龍表示，AI 伺服器、高速網通及汽車電子等高階電子組裝目前仍保留不少人工工序，如果只採集自動設備資料，整線分析會出現漏洞。同時以 AI 視覺、智能壓接與整線管理補足數據缺口，使半自動產線也能建立追溯與管理基礎。另外跨廠管理也可納入能源與碳排資料，透過監控平台比較各廠用能、排放與產能，作為成本改善及營運依據。
