全球工業製造產業正經歷一段前所未有的重組與轉型期，其中地緣政治與供應鏈安全成為推動變革的關鍵驅動力。同時工業製造與國防戰略及國家韌性的連結也日趨緊密，稀土與先進材料的戰略地位攀升便是一個典型案例，甚至連太空產業也呈現相同趨勢，在地球之外進行製造的構想正迅速從科幻走向現實。根據KPMG最新發布的《2026全球製造業科技趨勢報告》指出，科技是推動上述發展的絕對核心，製造業正積極將人工智慧（AI）等新興數位能力深植於企業營運中，並已取得令人矚目的顯著進展。調查數據顯示，工業製造業在網路與雲端基礎架構方面的成熟度高居所有產業之冠。整體而言，高達87%的工業製造業高階主管深信先進科技將是企業未來競爭優勢的關鍵，且已有近半數受訪者明確表示，其科技投資已獲得顯著的財務回報。
工業製造業的領導者普遍高度重視持續投資科技，藉此全面升級系統、流程與工作模式。數據顯示，76%的製造業受訪者表示其數位技術投資金額已超過5,000萬美元，此比例明顯高於整體產業72%的平均水準。更值得關注的是，這些龐大投資已開始轉化為實質收益。高達49%的工業製造業高階主管表示，企業已積極導入能創造實際商業價值的AI應用，該比例不僅大幅超越跨產業平均的28%，更較去年的42%有顯著提升，約創造了整體數位價值的31%至40%。
製造業積極打造AI布局排名第二
調查顯示，54%的工業製造業高階主管認為，工業製造業在網路與雲端基礎架構方面，具備高成熟度，在各產業排名中排名第二，僅次於消費與零售業（55%）。隨著數位基礎逐步到位，製造業亦持續深化AI布局，並以積極姿態導入各項關鍵技術。進一步觀察AI應用趨勢，68%受訪者表示，預計在未來一年內實現AI規模化導入，並看好它在多元場景中的價值潛力，包括提升營運效率、優化生產流程，以及強化後勤作業的智慧化能力。
近49%的高階主管表示，其企業已積極導入可創造實際商業價值的AI應用，比例不僅顯著高於跨產業平均的28%，亦較去年的調查 （42%）進一步提升，顯示AI已逐步由概念驗證走向規模化應用。從應用場景來看，AI目前主要聚焦於提升生產與營運效能，數據顯示，預測性品質控管 （52%）最為普遍，其次為降低停機時間 （40%），及運用生成式AI進行產品客製化 （38%）。此外，AI亦廣泛運用於預測性維護、大宗商品價格預測、供應商談判輔助，以及透過數據洞察協助後勤與管理部門等多元面向。
KPMG安侯建業工業產業主持會計師吳俊源指出，在這場AI競爭中，數據仍然是關鍵的挑戰焦點，四分之三（76%）的受訪者將「數據可靠性不足」列為未來兩年AI面臨的主要風險之一。如何打破數據孤島、促進資料在組織內部的有效整合與流通，並轉化為可行的決策依據，是企業推動AI應用的關鍵因素。隨著AI逐步由試點走向規模化，企業對資料治理能力的要求也同步提升。目前業界已逐漸形成共識：缺乏高品質且可被信任的數據基礎，就難以支撐高品質的AI應用發展。
給工業製造業的七項關鍵建議
為協助工業製造企業延續發展動能並進一步透過科技加速業務成長，KPMG提出以下七大具體戰略行動：
- 強化資料基礎：標準化、串接並治理OT/IT設備資料。這是一項關鍵的基礎投資行動，可與其他轉型專案並行推動，並能有效支援AI應用、深化商業洞察、大幅提升營運效率及強化整體法規遵循。以資料基礎為核心的數位策略，正是所有企業導入與擴展AI技術能力的絕對起點。
- 設計人機協作：全面提升員工能力並重新設計職務角色，確保現場操作者、工程師與後台AI系統能夠進行無縫且高效的協同運作。企業應主動提供優質的AI使用環境並積極鼓勵實作，同時明確定義未來營運模式並向各團隊清楚溝通。建立如AI Champion等專責推動機制，將有助於組織順利過渡至新時代的工作模式。
- 將AI應用於高價值且已驗證的使用場景：初期應精準聚焦於預測性維護、品質檢測與製程最佳化等關鍵場景，並將其成效直接連結至整體設備效率（OEE）、產品良率與製造成本，藉此快速建立早期成果與組織內部信心。同時也應在財務、法務與採購等非製造領域，積極識別具備快速成效的自動化應用機會。
- 以平台化推動AI規模化落地：企業應將單點式的AI試點專案，迅速轉向由強大共享平台（如Databricks或Azure Fabric）所驅動的系統性發展架構，藉此全面支援跨工廠、跨產品線與跨部門的規模化實際應用。
- 以安全與信任為AI發展核心：鑑於AI與其他新興技術勢必帶來全新的隱形風險，企業應強制將資安工作流程納入AI發展的生命週期中，並深度結合信任與倫理的檢視觀點。在系統正式上線前，必須進行極度嚴謹的測試，並堅持以人為監督相關過程，確保能進行關鍵的商業判斷與極端風險控管。
- 推動策略夥伴關係：以極度明確的戰略眼光精準選擇生態系夥伴，將過去單純的軟硬體交易關係，全面轉型為具備戰略深度的策略性共創合作。此舉將大幅提升企業營運靈活性、促進系統整合互通並加速創新速度。同時必須建立與生態系夥伴合作的標準指引與作業流程，將其無縫納入全新的營運模式之中。
- 強化人才能力：持續投入資源培育所有員工參與數位轉型，並系統性地強化其專業技能，使全體員工都能夠充滿自信且安全地運用AI工具，進而深度參與各項智慧應用專案的開發與落地。
資料來源：
- 2026/6/1，KPMG：「2026全球製造業科技趨勢報告」。
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