邁特電子成立於 1986 年，長期深耕車用電子與網路通訊領域。隨著市場結構與客戶需求快速變化，製造業的競爭焦點已逐漸從規模與成本，轉向交付彈性、品質穩定性與系統整合能力。對我們而言，如何在高度客製化與快速交期的條件下，維持可預期的營運表現，成為企業持續投入的核心課題。

為因應這樣的挑戰，邁特逐步調整製造與營運模式，並於 2016 年成立「Mighty Net 邁特創新基地」，作為技術整合與應用驗證的平台，補足從產品概念、系統設計到量產導入之間的能力銜接。

▮ 少量多樣製造模式下的管理現實

少量多樣的製造型態，意味著產品組合高度變動、製程條件差異大、排程調整頻繁。這類型的生產環境，若僅仰賴傳統 ERP 與人工紀錄，往往難以及時反映現場狀況，也容易造成資訊斷層，影響管理判斷。

因此，我們在推動智慧製造時，並未以特定 AI 應用為起點，而是先聚焦於一個更基礎的問題：

企業是否具備可被整合、可被追溯的製造數據結構。

▮ 從製造現場建立可用的數據基礎

智慧化升級的第一步，從製造現場開始。我們將工廠針對產線設備運作狀態、製程節奏、排程變動、維護紀錄與能耗資訊，進行系統性整理，逐步建立跨系統的資料整合能力。

透過設備聯網與即時可視化，管理層得以降低資訊延遲，讓排程調整、產能配置與風險判斷建立在即時數據之上，而非事後回溯。這樣的管理模式轉變，使決策從被動反應，轉為主動預判。

目前已有近半數設備完成聯網，並逐步延伸至供應鏈端，讓整體製程透明度與協作效率同步提升。

▮ 智慧化不只是內部優化，而是供應鏈能力

在高度客製化的製造體系中，主廠與供應商之間的協同能力，往往決定交付穩定度與風險承受能力。基於這樣的判斷，我們參與「以大帶小製造業低碳及智慧化升級轉型補助計畫」，攜手供應鏈夥伴共同推動數據化與可視化管理。

透過共同導入設備監控與雲端分析架構，供應鏈夥伴得以逐步建立對製程數據的理解與應用能力，並以量化指標討論改善方向，而非僅依賴經驗判斷。這樣的合作模式，有助於縮短中小企業導入智慧化的學習曲線，也提升整體供應鏈的應變能力。

1. 即時監控與數據分析：從經驗導向走向可量化決策

以華俊機械模具為例，過往製程高度仰賴資深技師的經驗判斷，雖能維持品質，但在排程彈性、效率評估與問題回溯上，存在明顯限制。透過導入 CNC 車床與銑床的運行數據監控，並將加工數據上傳至雲端進行分析，華俊逐步建立起以數據為依據的管理方式，使生產決策不再僅依賴個人經驗，而能透過量化指標進行判斷。

在這樣的架構下，華俊不僅提升了整體經濟效率，也有效降低模具試錯所帶來的成本與時間損耗。對企業而言，最大的改變不在於單一數字的提升，而在於決策準確度與可預期性明顯提高，使管理層能更有信心進行排程與資源配置。

2. 從設備聯網到流程優化：松合懋的實務轉型經驗

松合懋實業則從設備聯網與即時警示系統切入，針對加工設備進行全面數據蒐集，涵蓋稼動率、能耗、運行與停滯狀態。透過雲端平台與即時警報機制，管理人員得以在設備異常發生的第一時間採取行動，而不必等到影響產能或交期後才進行處理。

這樣的即時性，顯著縮短了非預期停機時間，也讓設備維護與生產排程更具彈性。更重要的是，相關系統同時完整保留歷史運行與用電資料，使企業能進一步分析製程瓶頸與能源使用效率，為後續的流程優化與節能管理提供依據。

在邁特電子的協助下，松合懋不僅完成設備感測與資料採集的技術導入，也同步進行人員教育訓練，確保現場團隊能實際理解並使用系統，而非僅停留在「有裝設備」的階段。

▮ 智慧製造的價值，在於資訊透明與決策一致

在實際推動過程中，我們逐步確認，智慧製造的關鍵不在於系統多先進，而在於資訊是否透明、決策是否有一致的依據。

當資料能被即時取得、被理解、被信任，跨部門與跨企業之間的溝通成本自然降低，協作效率也隨之提升。這樣的基礎，才能支撐更進一步的自動化與 AI 應用，而非反過來由技術主導流程。

面對 AI 與智慧工廠技術的快速演進，不急於定義終極解方，而是選擇先建立穩定的資料品質與流程架構，確保未來能隨著技術成熟，逐步導入合適的應用。

對我們 Mighty Net 而言，這次智慧製造升級並非單一專案，而是一項長期能力建設。其目標，是讓企業在面對市場變動與技術更迭時，能保有足夠的彈性與韌性，支撐下一階段的成長。

（本智慧製造升級專案由經濟部產業發展署支持）