雙方合作2年來，已完成逾100項AI專案，並建立超過1,500個AI模型，涵蓋製程改善、品質分析與異常預測等多項製造場景。透過Profet AI的平台與導入方法，業成不僅將AI應用於單一產線問題解決，更逐步把 AI 轉化為工程團隊持續改善與決策的工作方法。
業成董事長暨策略長周賢穎表示，業成啟動AI導入，除了看見AI技術快速發展，也與客戶對品質、交期與反應速度的要求密切相關。面對高階消費電子供應鏈競爭加劇、全球供應鏈分散與營運韌性需求提升，製造企業必須持續強化自身營運能力，才能維持長期競爭力。而AI 導入不只是追隨技術趨勢，更重要的是能不能真正進入公司的營運，協助我們在品質、交期與反應速度上持續改善，進一步提升對客戶與供應鏈的服務能力。
在實際成果上，業成透過AI重新檢視過去被視為已接近極限的製程數據，找到更多改善空間。以其中一條光學顯示薄膜產線為例，過去微粒異物污染相關不良率曾接近10％，經由Profet AI協助建立模型、分析關鍵因子並進行製程調整後，該項不良已改善至接近歸零。另一項塗膠製程中的氣泡問題，過往不良率約0.3％至0.4％，經AI分析與改善後降至約0.2％，降低約一半。
透過與Profet AI的合作，業成將各站點累積的製程數據與know-how進一步轉化為模型，協助工程團隊找出跨製程之間的關聯，讓製程改善逐步從仰賴個人經驗，走向可透過系統持續累積、複製與傳承的能力。
2026/06/17 10:53
轉載自中時新聞網: https://www.chinatimes.com/realtimenews/20260617001964-260410
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