製造業 AI 解決方案
製造業正面臨知識斷層與數位轉型的雙重壓力。LargitData 透過 RAGi 企業 AI 知識庫與 QubicX 地端 AI 平台，協助製造業將散落在各部門的技術文件、SOP 與專家經驗轉化為智慧知識管理系統，有效傳承關鍵知識並提升營運效率。
產業挑戰
製造業在邁向工業 4.0 的過程中，知識管理與營運效率是最迫切需要解決的問題：
- 知識孤島嚴重：設計圖面、製程參數、品質規範、設備維護手冊等關鍵文件分散在不同部門與系統中，工程師查找資料時需跨多個系統搜尋，耗時且容易遺漏。
- 專家知識流失風險：資深工程師與技術人員退休或離職時，大量存在於個人經驗中的隱性知識（如故障排除技巧、製程調校經驗）難以有效傳承。
- 設備故障排除效率低：當生產線設備異常時，維修人員需翻閱厚重的設備手冊或等待資深工程師到場指導，導致產線停機時間過長。
- 品質管理文件龐大：ISO 品質管理系統、客戶稽核文件、FMEA 分析報告等文件量龐大，品管人員在準備稽核或處理客訴時查找困難。
- 供應鏈資訊整合不足：供應商規格書、來料檢驗報告、合約條款等資料分散管理，採購與品管團隊難以快速比對與查詢。
解決方案
LargitData 為製造業提供以知識管理為核心的 AI 解決方案：
RAGi — 製造業智慧知識庫
- 將技術文件、設備手冊、製程 SOP、品質規範等整合為 AI 驅動的企業知識庫。
- 工程師透過自然語言提問即可快速查找技術資訊，如「CNC 加工中心主軸異常震動的可能原因與排除步驟」。
- AI 自動從相關文件中擷取答案並標註出處，確保資訊的可追溯性。
- 支援將資深工程師的故障排除經驗與製程調校知識數位化，建立永久性的企業知識資產。
了解更多：RAGi 企業AI檢索增強生成引擎
QubicX — 工廠地端 AI 部署
- 所有 AI 運算在工廠內部伺服器執行，機密的製程參數與設計圖面不會外流。
- 即使工廠網路環境受限或隔離，AI 系統仍可獨立運作，不依賴外部雲端服務。
- 支援整合工廠既有的 MES（製造執行系統）、ERP 與 PLM 系統，無縫融入現有 IT 架構。
- 可依據工廠規模彈性擴展，從單一產線到多廠區部署皆可支援。
了解更多：QubicX 地端 AI 平台
應用場景
場景一：設備故障智慧診斷
某半導體封裝廠將所有設備的維護手冊、歷史維修紀錄與故障排除經驗匯入 RAGi 知識庫。當產線設備出現異常時，維修工程師在現場即可透過手機或平板以自然語言描述故障現象（如「Wire Bonder 第三軌道送線不順，偶爾斷線」），AI 即時從知識庫中比對歷史案例並提供排除步驟建議，將平均故障修復時間（MTTR）縮短了 45%。
場景二：新進工程師快速養成
一間精密機械加工廠面臨資深師傅陸續退休的知識斷層危機。工廠將師傅們數十年的加工經驗、刀具選用原則與製程參數調校要訣整理後匯入 RAGi 知識庫。新進工程師在操作過程中遇到問題時，可隨時向 AI 知識庫提問，如同有一位虛擬的資深師傅隨時在旁指導。
場景三：品質稽核文件快速查詢
某汽車零組件供應商將 IATF 16949 品質管理文件、客戶特殊要求（CSR）、PPAP 文件與歷次稽核紀錄匯入 RAGi 知識庫。當客戶進行供應商稽核時，品管人員可即時查詢「Ford Q1 評鑑中關於不良品管控的具體要求為何？」，AI 快速從相關文件中彙整答案，大幅提升稽核應對效率。
場景四：供應商資訊統一管理
採購與品管團隊將所有供應商的規格書、材料安全資料表（MSDS）、來料檢驗報告與合約條款匯入 RAGi 知識庫。當需要尋找替代供應商或比對材料規格時，只需以自然語言查詢即可獲得跨供應商的比較資訊，取代過去逐一翻閱紙本或電子檔案的低效方式。
場景五：製程標準化與最佳實踐分享
跨國製造集團將各廠區的製程 SOP、改善提案（Kaizen）紀錄與最佳實踐案例匯入統一的 RAGi 知識庫。A 廠區的工程師可以查詢「B 廠在相同產品上如何解決表面粗糙度不良的問題」，促進跨廠區的知識共享與製程標準化。
預期成果
- 設備故障修復時間縮短 40-50%：AI 知識庫讓維修人員即時取得故障排除建議，大幅減少產線停機損失。
- 新人訓練週期縮短 30%：AI 助手隨時提供技術指導，加速新進工程師獨立作業的速度。
- 知識資產永久保存：將資深員工的隱性知識轉化為數位知識庫，避免因人員異動導致的知識流失。
- 稽核準備時間減少 50%：AI 快速彙整品質文件與歷史紀錄，大幅提升稽核應對效率。
- 製程資料安全有保障：QubicX 地端部署確保機密的製程參數與設計圖面留存於工廠內部，杜絕資料外洩風險。