COMPUTEX 2026讓全球看見AI基礎設施與應用生態的加速發展；但展會之後，製造業真正關心的是，AI能否從展示場景走進產線，成為改善品質、交期與反應速度的實際能力。
Profet AI與GIS-KY合作約兩年，已完成逾100項AI專案、建立超過1500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，並將AI應用從製造現場的良率、品質與效率改善，推進至跨製程經驗萃取與模型化。透過Profet AI的平台與導入方法，GIS-KY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。以光學顯示薄膜產線為例，GIS-KY透過AI找出關鍵因子並進行製程調整，使過去接近10%的微粒異物污染相關不良率改善至接近歸零。這次案例不只是單一製程改善成果，更說明製造企業如何把資深工程師長期累積的know-how，轉化為可複製、可傳承、可持續優化的AI資產。
GIS-KY業成集團董事長暨策略長周賢穎表示，GIS-KY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。
周賢穎指出，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，協助公司在品質、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，GIS-KY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。這些成果也讓GIS-KY工程團隊重新看見製程改善的可能性。許多看似穩定、已經達標的製程，仍可透過AI與數據分析找出新的優化空間，進一步提升品質與營運效率。
透過與Profet AI的合作，GIS-KY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。
周賢穎指出，AI很大的價值，就是能幫助我們把跨製程關聯找出來，經過模型化、語言化，讓製程改善逐步從靠人，走向靠模型、靠系統。
透過此次合作，Profet AI與GIS-KY業成集團展現製造業AI從專案導入、製程改善到組織能力建構的完整路徑。隨著全球製造業面對供應鏈重組、人才經驗傳承與營運效率提升等挑戰，將現場經驗轉化為可被保存、放大與複製的Domain Twin，正成為企業推動AI落地與長期競爭力升級的重要方向。
2026/06/17 09:27
轉載自中時新聞網: https://www.chinatimes.com/realtimenews/20260617001453-260410
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