許多工廠至今仍依賴手寫紀錄與紙本管理，讓AI無數據可學，導致智慧化應用難以落地。此外，許多傳產設備已使用數十年，缺乏感測與聯網能力，與新技術難以對接，根據財團法人人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，台灣企業導入AI的比例僅約三成，遠低於外界預期。其中，資通訊產業AI發展一路領先，而傳產與政府部門明顯落後，產業AI化的落差大。
AI 助攻傳產突圍！大數據揭曉智慧轉型領航傳產企業
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體
即使AI應用在傳產推動不易，已有企業率先突圍，展現AI的轉型潛力。例如，台灣鋼鐵龍頭中鋼公司運用AI加速數位轉型，導入多項技術，以提高人機協作程度、開發數位助理、導入混合雲架構、產線運用數位雙生4大對策，提高工作效率、加速經驗傳承；台塑企業則利用AI進行智慧監測與數據分析，優化生產流程，大幅提升生產效率與產品品質。這些案例證明，當AI技術真正落地，傳統產業不僅能翻轉劣勢，更能在數位時代中站穩腳步，建立全新競爭優勢。
這些AI轉型的先行者有哪些關鍵作法？《網路溫度計DailyView》根據臺灣證券交易所2023年度國內上市公司營收彙總表，首先篩選出年營收500億以上的傳產企業，接著透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體，盤點出TOP 5 AI應用領先企業，了解這些企業如何運用AI提升效率、突破傳產瓶頸。
AI智慧煉鋼打造永續新時代 中鋼提升效率、降成本
AI應用聲量排名第一的中鋼，自2014年起，開始導入AI，至今已累積325個AI專案，持續優化生產流程。其中，「合金投料AI預測系統」與「AI智慧配煤技術」成功帶起兩個聲量高峰，引發討論；部分網路意見指出「AI不是科技業的專利」；另外，「熱軋工場加熱爐數位智慧溫控系統」的AI應用，更獲得第四屆《哈佛商業評論》數位轉型鼎革獎的肯定，展現中鋼智慧製造成果。
煉鋼過程中，合金投料與配煤決定鋼材品質與生產成本，過去主要仰賴操作員經驗，為確保品質，多採保守策略，不僅增加成本，也造成資源浪費。中鋼的「合金投料AI預測系統」，結合機器學習與操作員數據，依訂單自動計算最佳投料量，並設異常警示強化品質管理；實測結果，AI預測的鋼液成分100%符合訂單需求，一年可節省800萬元合金成本，減少了人為誤差並標準化生產流程。
除了合金投料，煤料搭配也是影響煉鋼穩定度與成本的關鍵。煤料搭配影響焦炭品質與生產成本，中鋼開發的「AI智慧配煤技術」，透過機器學習與AIoT（智慧物聯網）平台，分析煤種特性、回饋生產數據，即時計算最佳配比，輔助操作員調整投料，每年光四階煉焦爐就省下7,500萬元原料成本，提升了經濟效益。
被視為煉鋼「黑箱」的高爐，過去熔煉過程難以監測，品質不易掌控，中鋼在高爐加裝感測器並導入27項AI智慧模組，透過AI即時分析爐內狀況，依溫度、濕度等條件調整製程，確保鋼品品質穩定；智慧高爐技術每年可減少11,347公噸碳排，燃料費節省2億元，不僅提升生產效率，也展現AI運用在鋼鐵製程的減碳優勢。
台塑運用AI強化競爭力 從工安到生產全面升級
聲量排名第二的台灣塑膠工業股份有限公司，隸屬於台塑集團。台塑集團自2017年起便關注AI技術，並逐步將其應用於工安管理與製程優化，同時積極培養具備AI應用能力的團隊。網友表示，「台塑裡頭有一海票人專門研發AI呀」、「台塑喊AI喊好幾年了」；此外，台塑與輝達（NVIDIA）更宣布合作研發生成式AI，進一步導入石化產業，以提升工廠運作效率，推動製造流程的智慧化發展，持續擴大AI應用規模，強化產業競爭力。
在台塑公司部分，已將AI技術帶進工廠，不只是追求效率，更是在工安、營運管理上大幅升級。過去化工廠最擔心的就是高風險區域的安全，如今，台塑開發的「電子圍籬偵測系統」，透過AI影像辨識，能即時監測危險管制區，一旦有人員進入，系統立刻通知相關人員，確保安全無虞；就連員工是否有穿戴防護裝備，也能透過AI自動檢測，避免意外發生。
在營運管理上，台塑的AI生產排程系統讓工廠更有效率，以前，生產排程要考慮產能、訂單、包裝等，安排起來相當複雜，現在AI自動計算最佳排程，不僅提高訂單達成率，節省高達九成的作業時間，還能減少能源浪費。
百萬年薪搶AI人才 台泥虛擬員工「諾亞」掀話題
位居聲量第三的台灣水泥公司，於2024年台灣大學的徵才活動中，推出了首位AI員工—諾亞（NOAH），這位由ChatGPT和Midjourney技術生成的虛擬代言人，與台泥董事長張安平進行了關於「求職者如何提升碳競爭力？」對話，張安平強調，未來十年，不懂碳的人將被淘汰，這番話發人省思，也成功帶起聲量高點，網友認為「每個產業都會導入AI，這不是增長，是不改變就被淘汰」、「這就是AI運用場景，增強競爭力」。
不僅如此，台泥更在2024年首度招募「生成式AI團隊」，提供百萬年薪，希望能吸引AI人才加入；張安平認為，AI技術將成為各行各業的必備能力，甚至在水泥製程中，AI也能發揮關鍵作用。例如，台泥的電池和儲能事業體擁有大量數據，需要透過AI分析以提升效率。 台泥還結合各廠區的大數據資料庫，導入AI進行產品的「生命週期評估」，並研發減碳管理系統，尋找最佳製程比例與減碳方法；他們的智能倉庫透過AI控制流程，減少了87%的工時，進料效率提升了7倍，真正實現了節能減碳。
AI正顛覆傳產遊戲規則，鋼鐵、化工、水泥等傳統產業不再只是試探性地運用AI，而是讓它直接融入生產、管理流程，全面提升效率與競爭力。當AI從輔助工具進化為核心驅動力，傳產轉型將迎來前所未有的突破，為未來產業升級鋪下堅實基石。
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2024年02月09日至2025年02月07日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體。
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1500億以上中文資料的網路社群數據庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『AI應用領先企業』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析軟體，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。
