By Sursha Wu
隨著全球製造業邁入智慧製造新紀元，品質管理正經歷一場深刻的變革。2025 年的最新數據顯示，智慧製造已成為企業投資的重點：高達 78% 的美國大型製造業高階主管預估，將超過 20% 的整體改進預算投入智慧製造相關計畫，更有 88% 的受訪者預期 2025 財政年度的相關投資將持續增加。（來源：Deloitte. 2025 Smart Manufacturing and Operations Survey）
這股趨勢不僅推動了生產線的自動化，更促使企業在品質管理（QA/QC）、營運效率、持續改善等支援性功能領域進行數位化投資，以提升整體組織的成熟度與競爭力。
傳統上，工廠已導入 MES 系統、CCTV 監控，或安排專人監看高價／精密製程，以確保 SOP 執行。然而，這些做法在夜班或管理資源有限時，仍存在異常無法即時察覺的風險。因此，導入以 AI 為核心的智慧製造解決方案，已顯得尤為關鍵。相較於傳統系統，AI 具備更高彈性與適應力，能有效應對多變的生產場景與複雜問題，進而顯著提升品質管理的效率與準確性。
本文將深入探討 QA 與 QC 在製造業中扮演的角色與面臨的挑戰，並透過最新的AI 品管系統應用案例，揭示其如何為企業帶來突破性的效益。
想直接了解 AI 怎麼協助品管工作嗎？
品管在製造業裡的任務
品管的主要任務包括：
- 制定品質標準：根據產品設計與顧客需求，建立明確的品質標準與檢驗規範。
- 製程內品管：透過統計製程控制（SPC）等工具，持續確保製程穩定性，及早發現異常。
- 執行檢驗與測試：對原材料、在製品與成品進行品檢與測試，確保符合品質標準。
- 分析與改善：針對發現的品質問題，進行根本原因分析（Root Cause Analysis），並提出改善對策，防止問題再次發生。
- 教育訓練：對員工進行品質意識與技能的培訓，建立全面品質管理（Total Quality Management, TQM）
QA（Quality Assurance）是什麼？
QA 工作內容包括：
- 建立與維護品質管理系統（Quality Management System, QMS）：依照如 ISO 9001 的標準制定流程與制度，並持續優化。
- 製程規劃與優化：設計生產流程、SOP 和管控節點，確保生產穩定且具重複性。
- 內部稽核與流程評估：定期執行品質系統稽核，發現改善空間。
- 文件與紀錄管理
- 供應商品質監控
舉例來說，一家電動車大廠在新車型試產階段導入 FMEA（失效模式與效應分析）方法，針對可能造成品質波動的製程進行風險預測，並提前導入對策，避免潛在失效流入量產流程。
QC（Quality Control）是什麼？
QC 工作內容包括：
- 進料檢驗（Incoming Quality Control, IQC）
- 製程品管（In Process Quality Control, IPQC）：在生產過程中設置中控檢查點，確保關鍵流程的正確性。常見檢查項目包括料件是否選用正確、作業人員是否依照 SOP 操作。特別是在封裝、堆疊組裝等「覆蓋即無法再驗」的關鍵工序中，這一站點尤為重要，往往是防止品質缺陷的最後防線。
- 最終檢驗（Final Quality Control, FQC）：產品完成後執行全面或抽樣檢查，常見方式包括功能測試、尺寸測量與目視檢查，確保出貨前達到品質標準。
- 出貨檢驗（Out-going Quality Control, OQC）
- 品質異常溯源：對內部異常或客訴產品執行調查，釐清發生原因，追溯至失效工序，並提出對策，避免問題重演。
QA 與 QC 的角色
QA 與 QC 透過不同方法，在生產的不同階段中防止瑕疵。
製造業品管遇到的難題
電動車組裝大廠為什麼導入 AI 製程品管？
在實際運作中，傳統的品質管理方式面臨多項挑戰。以下整理出製造業常見的問題，特別是在未導入數位化或自動化機制時，容易出現的瓶頸。
AI 視覺能夠同時解決多個人工產線管理產生的挑戰。
挑戰一：數據管理困難與『數據孤島』現象
每一筆檢驗結果、量測數據與異常回報單，都是關鍵的品質資產。然而，許多工廠仍停留在紙本或 Excel 管理階段，缺乏統一的儲存與分析系統。
- 數據分散與難以整合：數據散落在不同班別、人員或系統中，形成難以跨部門整合與應用的『數據孤島』。
- 決策依據缺乏：即使有記錄，格式不一致、缺乏可追溯性與交叉比對能力，使這些關鍵資料難以轉化為有用的決策依據。
以某電子代工廠為例，產線工程師每週需花費數小時手動紀錄作業，再花 2 至 3 小時，從Excel 表單與主管的口頭回報中交叉比對，才能完成產能報表。到了部門會議時，因各單位使用的工具與判斷標準不同，常難以聚焦真正的關鍵問題，使得錯誤可能隨著生產節奏加快而擴大。
在與管理層開會檢討時，如果系統可以給我客觀資料，我可以很快對症下藥。
—— 電子大廠越籍產線工程師
PowerArena HOP 人因作業平台，提供整合性產線數據分析平台，協助管理層聚焦關鍵產線狀況。
挑戰二：製程變異性高與人工巡檢的局限
現代製造流程往往由多個關鍵製程組成，每一道工序都影響著產品品質。特別是在高精密、高單價、高安全要求的產品（如電動車體組裝、半導體封裝測試等）中，一個微小瑕疵就可能造成整批報廢、召回、商譽損失的風險。
然而目前，製程品管多數仰賴人員的巡檢，無法對每一件產品或每一項作業即時掌控。
一個案例出現在電動車體組裝的輪胎鎖付工序中。按照標準流程，應以『星形對角』順序鎖上螺絲，以確保平均受力。但某次作業員改為順時針鎖付，從數據與成品外觀來看毫無異狀，卻可能埋下安全風險
挑戰三：缺乏即時反應能力與『事後補救』困境
實務上，一名品管人員一天需巡查多產線，巡檢間隔時間長，當站點發生作業 SOP 偏離或設備異常時，往往錯失第一時間阻止的機會，導致異常狀況只能在發現缺陷後進行『事後補救』。
以機車前輪支架組裝為例，流程包括在前叉上塗油並進行鎖付。鎖付後，塗油部位會被零件遮蔽，最終檢驗（Final Quality Control, FQC）無法視檢確認，然而塗油卻是保障車輛行駛穩定與安全的關鍵步驟。
像這類問題突顯了製程品管與即時異常偵測的重要性，關鍵步驟若無法在當下即時確認，風險將隨之放大。
面對上述這些長期挑戰，製造商如今已能透過 AI 技術的導入，逐步提升品質控管的效率與精準度。
AI 如何革新品管？關鍵效益與應用案例
效益一：自動化檢測的智慧升級
AI 數位防呆 v.s. AOI 光學檢測效益對比
過去，工廠常以 AOI 自動光學檢測取代人工目檢，用來識別料件缺損。但傳統 AOI 容易出現錯殺率過高的問題，也難以因應複雜、變化多端的產線需求。
現在，透過 AI 視覺的導入，不僅可大幅降低誤判率，還能識別更貼近實際作業情境的異常狀況。例如：判斷料件是否貼有標籤、工具是否正確放置等，突破過去 AOI 的侷限。
HOP 基礎模型
傳統 AI 視覺往往需耗費大量時間訓練模型，是企業導入時常見的挑戰。
PowerArena 建立了專為製造業打造的 AI 基礎模型（Fundamental Model），可識別如印刷電路板（PCB）、螺絲起子、彈簧、載具等常見物件，大幅減少訓練時間，加速部署並擴展應用效益。
效益二：作業行為智慧管理與即時預警
AI 能夠即時偵測產線上人員的作業行為，並同步記錄關鍵產線數據。這項能力確保作業員在正確時間使用正確工具，並嚴格遵循標準作業流程 (SOP)。一旦偵測到異常，系統會立即標註並發送警報至管理層，透過信箱、簡訊或通訊軟體實現快速通知。針對不同料件與工序，AI 模型亦可靈活切換，自動套用適用規範，從容應對頻繁的換線需求，實現從「事後補救」到「事前預防」的轉變。
效益三：整合生產情況分析，實現數據驅動決策
AI 視覺技術結合影像與全天候數據的搜集與分析，提供最完整且即時的產線資訊。
同時，HOP 人因作業平台作為一套整合性數位工具，讓不同部門的管理層能夠透過同一系統，隨時掌握工廠的生產狀況，取得一致且客觀的資訊。此舉有效避免了過去各部門因使用不同工具與管理方法所造成的資訊斷層，並大幅提升跨部門的溝通與協作效率，真正推動生產管理的數位化與透明化
效益四：智慧工作流程與 LLM 報告自動化
LLM 如何在工廠中協助品管？
PowerArena 與 Compal 仁寶電腦合作開發產線專屬語言模型。
在優化產線效率或排除品質問題時，品保品管人員常需撰寫如 CLCA 閉環糾正措施、8D Report 等改善報表。然而，這些作業多半耗時且高度仰賴手動文書處理，若改善紀錄未數位化，還可能導致知識無法傳承、歷史資料難以應用。
透過 Gen AI（生成式 AI）的結合，人員可以透過 LLM（大語言模型）的協助，自動撰寫改善報告，並串接歷史資料與產線紀錄，不僅提升文件作業效率，也讓改善經驗得以保存與複用。同時，完整的數據與報告流程也有助於後續成效追蹤與管理決策。
FAQs
Q1：QC 和 QA 有什麼不同？在製造業裡誰負責什麼？
A： QC（Quality Control）偏向『事後檢查』，強調在產品完成後透過檢驗找出不良品；QA（Quality Assurance）則是『過程管理』，在設計與生產流程中就預防錯誤發生。兩者皆屬品管職能範圍，但 QA 著重於流程設計與制度建立，而 QC 則聚焦在產品檢驗與缺陷排除。
Q2：傳統 QC 有哪些痛點？為什麼很多工廠開始用 AI？
A： 傳統 QC 面臨的主要挑戰包括：人力不足、資料分散、客訴／瑕疵反應延遲與生產透明度不足。尤其在高變異生產中，單靠人工巡檢已無法全面掌控。AI 能自動化檢測、即時示警、數據整合與追溯，有效補足傳統 QC 無法即時反應的管理盲區。
Q3：AI 如何應用在品管流程中？有實際案例嗎？
A： AI 可導入於多個品管環節，例如：
- AI 視覺自動辨識人員是否依規作業（防錯）
- 即時分析生產行為與工序，並自動紀錄產線數據
- AI 視覺＋LLM 自動撰寫品質改善報告（如 8D 或 CLCA）
- 串接品檢紀錄與影像，快速找出異常根因
PowerArena HOP 平台便已成功應用於電子代工、半導體與電動車產線，協助企業提升良率與回應品牌客戶的品質驗證要求。
Q4：AI 是否會取代 QC 人員的工作？
A： 不會取代，但會提升 QC 人員的價值與效率。AI 可處理重複性高的生產狀況記錄與分析，讓品管人員能專注於複雜狀況判斷、改善、流程優化等更具策略性的任務。AI 是品管數位轉型的工具，而非替代品。
Q5：導入 AI 品管系統需要什麼條件？會很困難嗎？
A： 目前 AI 品管系統（如 PowerArena HOP 人因作業平台）已具備可快速部署的基礎模型，可直接應用於常見物件與工序，大幅降低長時間訓練模型。此外，系統可與 MES、CCTV 等現有架構整合，不必大幅更動產線，即可實現人因數據收集、異常示警與生產透明化。
導入 AI 該做哪些準備？給製造商的部署確認事項
Table of Contents
