根據AI統計數據：超過一半的歐洲製造商（51%）正在實施AI解決方案，日本（30%）和美國（28%）緊隨其後。在製造業中，最受歡迎的AI應用案例包括提高維護效率（29%）和提升品質（27%）。另，83%的公司認為AI已經或將會帶來顯著影響，其中27%的人目前已從AI專案中獲得價值，56%的人預期在未來2-5年內會獲得價值。然而，目前不論是在效益還是投入時間方面，約有91%的製造業AI專案未能達到預期。在製造業導入人工智慧所面臨的瓶頸中，人才、數據、成本與效益均為企業前進的主要障礙，考慮到未來在製造業可能出現的大規模人力短缺，產業的AI整合已然成為企業數位轉型過程中不可或缺的關鍵課題。

觀察國際製造業常投資的AI應用場景，包含品質控制、庫存管理、預測診斷、客戶關懷、產品/服務的個性化及資產維護等面向，首要著重於AI實時監控、缺陷檢測和預測分析的能力，減少浪費並最大化利潤。而生成式AI進一步可著力的面向則包含設計和原型製作、客戶關懷與在職培訓等項目，企業可斟酌運算資源做投資佈局。 在台灣，從製造業對 AI 投資金額的角度來看，導入 AI 的前十大原因中……

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