面對 AI 時代技術迭代的挑戰，傳統製造業不應將 AI 視為解決所有問題的唯一途徑，而應將其定位為眾多工具中的一種，並優先聚焦於解決「困擾許久、過往難以解決」的痛點。以台中精機為例，該公司在導入 AI 時，並非為了用而用，而是先評估技術適用性，若傳統方法（如 AOI 自動光學檢測）能更低成本且高效地達成目標，便會優先採用傳統技術，避免陷入過度追求技術指標的陷阱。[4]
轉型策略：從自動化邁向智慧化
製造業的數位轉型應從「自動化」進階至「智慧化」，並將數位力視為市場競爭力的核心驅動因素。緯創資通的經驗顯示，數位化不僅能實現工廠的聰明生產，更是一種責任與競爭優勢。企業應透過以下步驟推動：
- 建立數位賦能平台：如同緯創資通的做法，引進物聯網、人工智慧、容器化及資料科技，打造可協作的賦能平台，藉此協助落實智慧工廠，並透過雲端化架構打破內部 IT 能力與預算的限制。[3]
- 聚焦客戶核心需求：轉型解方不能只追求「有作用」，更要對準客戶的業務績效。台中精機在開發 AI 預判設備健康功能時，發現客戶更在意的是「加工良率」，因此將專案主軸調整為提升良率，成功連結客戶的實際業務需求。[4]
- 推動綠色製造：結合 AI 監測工廠碳排放並優化能源使用，這不僅符合全球減碳趨勢，也能提升在國際市場的競爭力。[6]
組織心態：業務領導人主導，而非外包給 IT
AI 轉型不是一場有起訖日期的 IT 專案，而是一場持久的能力建設戰。根據麥肯錫的觀點，企業應避免將轉型外包給 IT 部門，因為這常導致 IT 建錯工具或採用率低落。業務領導人必須親自投身流程再造，並對績效結果負責。[1][5]
