專欄｜創辦人手記【工業 AI 的地獄級副本，不在模型，而在「現場」】

製造業數位轉型不是缺技術，而是缺場域理解。這是PIMQ創辦人在與 西門子總經理 和 NVIDIA Inception Program 李博 深談之後，更加堅定的體悟。當我們討論語音大模型、NVIDIA NeMo 架構、西門子工業 AI 套件時，大家都很興奮。但最終，所有問題都指向一個地方：數據與現場落地的縫隙，才是真正的瓶頸。

我們看到的工業真相

• 設備老舊，系統碎片

客戶的現場動輒使用 10 年以上設備，系統分散於 MES、Excel、紙本記錄，資料結構混亂、命名方式不一致，導致無法做有效的資料串接與分析。

• 口語知識，難以標準化

一線工程師的需求往往藏在非結構化語言中，例如「這機台怪聲音開始出現後三天就壞掉」，這類經驗知識很難轉譯成可訓練模型的 input。

• 決策語言不一致

現場的 AI 任務常與管理者的 KPI、政策需求、ESG 報告系統脫節：一邊講巡檢節省工時，一邊要填碳盤查數據。這根本是兩個世界的語言與思維架構。

我們選擇走縫隙中的路

PIMQ 不是模型公司，也不是套件供應商。

我們選擇做的是：把 AI 從技術層拉到現場流程，從分析端拉到決策現場。

舉例來說：

• 我們不是「預測機台會壞」，而是讓 AI 提前通知人員：哪裡可能異常，今天該做什麼。

• 我們不是「整合 ESG 數據」，而是讓 ESG 永續管理師能從平台上看到：哪些機台與排放數據有對應關係，哪些設備未達節能標準。

• 我們不是「上平台」，而是讓一線工人每天真的用平台做事，才叫上線。

  
  

這不是「做得出來」，而是「用得起、用得下去、真的有人用」。

AI 工廠平台的下一哩路

很多人問我：你們有做語音模型嗎？有接上 LLM 嗎？

當然有，我們也參與 NVIDIA NeMo 與 AWS Bedrock 框架的整合研究，但重點不是「接哪個模型」，而是「落在哪個場景」。

AI 工廠平台如果不能理解生產現場邏輯、無法對應一線需求、不能被管理者當 KPI 工具使用，終究只是 demo。

而我們要走的，是主動式AI 這條路。

不是反應問題，而是讓工廠像人一樣「會預測、會指揮、會執行」。

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編輯後記｜PIMQ 怎麼做得到？

因為我們從一開始，就不是「做平台」，而是「從現場長出來的平台」。

我們跑過超過 1,000 家製造工廠、導入過 14 個產業、建構過上百組工廠資料字典與決策邏輯。我們的主動式巡檢系統、AI 虛擬領班、ESG 報告生成工具，都是在這些過程中演化出來的。

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