此篇文章以TechOrange科技報橘舉辦的2026 AI智慧大工廠論壇為主軸，探討台灣製造業在AI浪潮下面臨的共同挑戰：如何將老師傅累積數十年的隱性知識轉化為可複製、可傳承的數位資產。隨著資深人才陸續退休、師徒制度逐漸式微，製造業不再只是導入AI模型，而是希望透過生成式AI、多代理（Multi-Agent）、數位孿生及工業數據平台等技術，保存關鍵技術經驗，建立更具韌性的智慧工廠。
此篇文章首先介紹鴻海科技集團提出的智慧製造策略。鴻海認為，製造業升級最大的瓶頸並非AI技術不足，而是老師傅的經驗難以系統化，因此透過Project Genesis智慧製造平台，將現場問題拆解為AI可執行的任務，並導入多代理架構，讓品質、設備及排程等不同AI Agent共同協作，將個人經驗轉化為可持續優化的標準流程，使AI負責繁瑣工作，人員則專注於決策判斷與問題定義，建立人機協作的新型態生產模式。
文章也整理華碩提出的智慧工廠解決方案，包括智慧排程、AI視覺檢測、預測性維護、異常偵測及工業安全防護等五大應用，協助企業改善過去依賴人工判斷與被動維修的管理模式。透過低程式碼甚至零程式碼的設計，企業能更快速完成AI模型建置與部署，有效降低導入AI的技術門檻，加速智慧製造落地。此外，此篇文章也分享金屬工業研究發展中心、杰倫智能及谷林運算的實際案例。金屬中心利用2D影像辨識、3D雷射掃描及機器手臂，建立人本數位孿生，將老師傅的操作經驗轉換為AI模型；杰倫智能提出Domain Twin概念，透過結合機器學習與大語言模型，打造可持續學習的AI學徒；谷林運算則運用感測器與工業數據中台，將老舊機台的電流、溫度、振動等訊號數位化，讓過去仰賴經驗判斷的設備狀態成為AI可分析的資料，進一步累積企業知識資產。
最後，此篇文章指出，製造業的AI轉型已逐漸從追求全自動化的工業4.0，邁向以人機協作為核心的工業5.0。AI的價值不只是提升生產效率，更重要的是協助企業保存珍貴的技術經驗、縮短人才培育時間，並將老師傅的專業知識轉化為可持續優化與跨工廠共享的智慧資產，為台灣製造業建立更具韌性與競爭力的智慧製造新模式。
