AI「看得見、用得起、跑得動」 Dell AI Data Platform 賦能最佳實踐，開創智造戰略新格局

台灣戴爾科技集團技術副總經理李百飛。

事實上，Dell 在導入 AI 過程觀察到數據治理、破除資料孤島的重要性。因此 Dell AI Data Platform 致力協助製造產業在「製程優化、供應鏈與倉儲、設備維運及品質檢測」四大關鍵領域，利用乾淨可用的數據來跨越 AI 鴻溝，將數據轉化成智慧洞察的驅動力量。

李百飛解釋，「數據的重點不在多，而在於整合與治理。如果製造第一線使用過時數據（Outdated Data）或資料未持續更新，那麼 AI 帶來的就不是生產力提升，而是災難。唯有打好數據基礎並經過精煉，AI 才能真正跑起來，幫助企業在關鍵時刻，做出最好的選擇。」

至於 Dell AI Data Platform 具備哪些優勢？首先是平台可整合多種資料來源與格式，無論是結構化、非結構化或半結構化資料，皆能統一管理與存取，打破資料孤島的窘境。其次是平台內建智慧化 metadata 管理與語意關聯模型，協助 AI 理解不同資料之間的脈絡與關聯，提升推理與洞察能力。最後透過自動化的非結構化資料同步與索引機制，確保資料始終正確、即時，為企業提供可信的 AI 決策基礎。

李百飛以機台故障盤查場景為例：過去工程師要熟悉 6 個獨立系統才能找出產線問題；現在，利用 Dell AI Data Platform 直接向 AI 助理查詢，背後仰賴 Text2SQL、RAG 知識庫的協作，讓製造現場即時找出當機設備，並根據操作手冊獲得排除方案，甚至自動生成維護工單的請求。

打造高可用、高效能AI Factory，提供生產智慧決策追求效益最大化

製造業除了排除設備故障，也期待借助 AI 的洞察能力協助設備預測性維護，也能從維修紀錄中萃取洞察、預測良率走勢，並分析供應鏈風險。NVIDIA 於活動中分享到關於 AI Factory 與傳統工廠的差異，其商業目標都是追求產線效益，但，AI Factory 是以高效能運算與智慧化分析為基礎，能以更高效率與成本效益取得深度洞察，實現智慧化的工廠管理與營運成長。

NVIDIA 資深解決方案架構師吳元懷。

要打造 AI Factory，必須考量設計複雜度、部署成本，因此 NVIDIA 與 Dell 合作打造 Dell AI Factory 全棧式（Full-Stack）解決方案，幫助製造業者循著可複製、可調整的導入路徑，讓 AI 應用從概念階段快速進入實戰並發揮效益。雙方資源互補，NVIDIA 提供運算力、網路技術、開發軟體及應用藍圖，可視為 Dell AI Factory 的技術基礎；而 Dell 作為策略合作夥伴及賦能者，在 Dell AI Factory 方案之中則是提供硬體元素、彈性架構以及數據治理服務。

藉由 NVIDIA 與 Dell 協作的戰略價值，Dell AI Factory藍圖除了加速價值實現時間 (Time to Value)，更重要是推動台灣製造業在國際舞台上持續突圍。兩大龍頭聯手合作，賦能製造業之願景，正巧呼應國立臺灣大學資訊管理學系教授暨臺大創業創新 MBA 執行長李家岩對「智慧工廠」的論述。李家岩指出，「智慧工廠是擁有計算智慧與自學能力，並且能夠自主地優化製造資源和製程的多目標決策導向系統，最終能達成自治（Autonomous）或代理人（Agent）的境界。」

國立臺灣大學資訊管理學系教授暨臺大創業創新 MBA 執行長李家岩。

智慧工廠要實現決策導向，李家岩剖析要經歷五階段發展路徑，分別是：描述性與診斷性分析（包含第一、二階段）、預測性分析、處方性分析、及自主性分析。從基礎數據收集到最高層次的自主性分析，智慧工廠將展現出「資源與流程動態最佳化、邁向自主化決策與代理人系統、虛實整合場景」等關鍵效益。因此李家岩強調，智慧製造的典範轉移，必須重新定義資源，從「以人為中心」轉向「人只是資源中的一環」，意謂AI系統及數據分析將擔任主導任務，而人的功能被重新定位在策略執行與監督的價值。

回顧本次早餐會分享內容，觀察到 AI 不再是選配，而是驅動決策、維持國際競爭力的核心動力，並且要順利建立起 AI Factory，需仰賴「數據治理優化」、「全棧式彈性架構」兩大關鍵戰略。欲站在巨人肩膀上洞悉未來局勢，台灣製造群雄應多善用「看得見、用得起、跑得動」的 AI 應用，方能在變局時代持續彎道超車。