By Sursha Wu
隨著生產流程日益複雜、產品要求不斷提升，許多傳統的品管方法已難以有效應對現場變異與即時控管的需求。越來越多製造商開始導入 AI 與智慧工廠技術，以提升品質管理的即時性、準確性與效率，進而達成對製程與品質的全面管理。
根據 PowerArena 與多家一線電子製造大廠的交流經驗，目前已有越來越多品牌客戶在供應鏈管理上，明確要求 ODM／OEM 廠商導入 AI 自動化或 AI 相關的解決方案，作為交貨品質達標的保障條件。這不僅代表 AI 正在重塑品管模式，逐漸成為 ODM 間新的競爭門檻，更可能逐漸成為影響品牌客戶在選擇供應商時的決策依據。
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
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。
數據管理困難
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。
當數據分散在不同班別、人員或系統中，就容易形成『數據孤島』，使管理層難以及時整合與應用。即使有紀錄，格式不一致、缺乏可追溯性與交叉比對能力，也使資料難以轉化為有用的決策依據。
人工檢視產線，每項產品需耗費 48 小時進行時間研究
—— 資料來源：AI 視覺幫助全球前五大 EMS 廠提升產能
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。
製程變異性高
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
缺乏即時反應能力
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 可以協助品管處理的關鍵
自動化檢測
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。
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。
作業行為管理
AI 可即時分析作業員行為，確保其在正確時間使用正確工具並遵循標準作業流程。一旦偵測異常，系統立即標註並發送警報至管理層，透過信箱、簡訊或通訊軟體快速通知。針對不同料件與工序，亦可切換對應 AI 模型，自動套用適用規範，靈活因應換線需求。
生產情況分析
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
智慧工作流程
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。
結語
600 位受訪的美國的大型製造業高階主管中，高達 78% 受訪者表示，他們將超過 20% 的整體改進預算投入智慧製造相關計劃。88%的受訪者更預期，2025 財政年度的相關投資將持續增加。
—— Deloitte. (2025). 2025 smart manufacturing and operations survey: Navigating challenges to implementation. Deloitte Insights. https://www2.deloitte.com/insights
隨著智慧製造實際帶來的回報逐步顯現，也促使企業在其他支援性功能領域，如品質管理、營運效率、持續改善與技術發展，進行數位化投資，進一步推升整體組織的成熟度與競爭力。
目前，多數工廠已導入如 MES 系統、CCTV 監控，或安排專人監看高價或精密製程，以確保 SOP 的執行。然而，這些做法在夜班時段或管理資源有限的情況下，仍可能出現異常無法即時察覺的風險。因此，導入以 AI 爲核心的智慧製造解決方案，顯得尤為關鍵。與傳統系統相比，AI 更具彈性與適應力，能處理多變的生產場景與複雜問題，進而有效提升品質管理的效率與準確性。
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