國內工業電腦大廠研華與電子代工巨頭仁寶近期於數位轉型鼎革獎中獲得多項肯定，展現台灣電子製造業推進人工智慧應用的成果。兩家業者分別將 AI 技術導入前線業務決策支援系統與高速電子組裝產線的自動光學檢測，成功實現經營管理優化與製造品質提升。
研華整合業務數據與市場情報 打造數據驅動決策
工業電腦廠商研華開發出名為 Customer360 的客戶資訊整合平台，解決業務人員過去需頻繁切換客戶關係管理（CRM）與企業資源規劃（ERP）等內部系統的痛點。該公司指出，過往全球超過千名業務團隊中，有三成至四成的工作時間花費在整理資料與搜尋市場資訊，每年累積耗費超過 30 萬工時。
新建置的平台將內部交易歷程、出貨進度、帳款風險，以及外部公開財報與市場趨勢予以集中呈現。在系統導入後，業務人員進行訪前準備的時間從原本的半小時縮短至 5 分鐘。研華表示，在系統驗證期間共進行 5,185 筆商機分析，使訂單成交率提高 20%，目前該平台已在全球 6 個營運區與 27 個國家推開。為防範生成式 AI 產生不實資訊，平台更結合引用來源追溯機制（Citation-First），確保市場數據可供查驗。
仁寶佈署高精度機器視覺 實現產線即時檢測與規模化
另一方面，仁寶憑藉「智造之眼」高精度 AI 視覺辨識平台獲得智造升級類別的肯定。針對筆記型電腦等電子產品在高速輸送帶移動時的取像挑戰，仁寶從光學機構、硬體設施到軟體演算法進行整體優化，能在不中斷產線運作的前提下完成影像捕捉與判讀。
該公司指出，在每 6 至 10 秒產出一台筆記型電腦的高速產線上，該檢測系統每秒可同步執行超過 20 項檢測項目。為了克服電子零件品項繁多的問題，研發團隊將上萬種材料料號重新分類歸納為 80 到 100 種元件類別，再建立通用模型，讓模型建置的工作量大幅減少九成以上。目前這套標準化與可複製的 AI 能力已廣泛導入至超過 500 個生產站點。
產業意義
這兩家企業的轉型經驗，對台灣製造業與電子代工供應鏈具有指標性價值。過去工廠自動化多半聚焦於硬體設備的自動化（如機械手臂取代人力），但隨著市場少量多樣與快速交貨的需求增加，製造業的瓶頸逐漸轉移至「資訊處理」與「品質檢驗」這兩大高人力成本環節。
研華與仁寶的實務案例證實，AI 的應用已經從過往的概念驗證（PoC）階段，走向能大規模佈署並產生具體營運效益的實用階段。不論是前線業務在面對供應鏈波動時的快速應變能力，或是產線對於多樣化零組件的高效檢測，數位工具的深層整合都成為台灣製造業維持全球供應鏈競爭力的重要關鍵。
技術解析
本次獲獎案例涉及兩大核心技術：機器視覺（Machine Vision）與 AI 智慧代理（AI Agent）。
機器視覺技術是將光學攝影機、照明光源與圖像處理軟體結合，讓系統具備如同人眼的判斷能力。在高速運作的工廠現場，物件移動速度極快，傳統攝影機容易產生模糊影像。透過硬體光學觸發與 AI 演算法整合，系統能在千分之一秒內完成拍照、對焦與特徵比對，並依據預設的品管標準歸類異常，大幅減輕人工目檢的負擔與誤判率。
而 AI 智慧代理與決策整合平台，則是將跨系統的資料（如 ERP 裡的庫存資料與 CRM 裡的客戶紀錄）進行串接，透過自然語言處理或機器學習模組自動進行數據比對與分析。當使用者輸入需求時，智慧代理能主動檢索內部系統並摘要外部資訊，扮演「數位助理」角色，讓決策流程從被動搜尋轉變為主動推送。
常見問題
研華的 Customer360 如何縮短業務準備時間？
該平台將過往分散在 CRM 與 ERP 等系統的內部資料與外部市場資訊整合於單一介面，讓業務人員無需跨系統切換即可快速掌握客戶動態。
仁寶的「智造之眼」如何在高速產線上進行品檢？
系統結合光學設計與硬體演算法優化，在每 6 至 10 秒產出一台筆記型電腦的高速輸送過程中，每秒可同步執行超過 20 項瑕疵檢測。
什麼是 AI 應用中的「Citation-First」機制？
這是一種資訊治理機制，要求 AI 產出的外部市場與產業情報必須保留可追溯的引用來源，協助使用者查驗資訊真實性並降低模型幻覺風險。