在高度競爭的製造產業中，每一條產線的運作邏輯往往建立在長期累積的工程判斷與現場經驗之上。在導入智慧製造與生成式 AI 應用過程中，企業通常面臨以下三項挑戰：
- 關鍵製程判斷仰賴資深工程師經驗，難以標準化傳承
- 製造數據難以轉化為可即時決策的營運依據
- 全球產線管理缺乏一致性的模型與決策架構
真正能落地的 AI，不只是分析歷史數據，而是在良率異常或製程波動發生時，能即時提供判斷依據與改善方向。杰倫智能 Profet AI 正是在這樣的產業需求下發展出的製造業 AI 軟體平台，深耕電子、半導體與 PCB 等高複雜製造場域，使 AI 能真正進入工程決策流程，而非停留於展示型應用階段。
透過與 HPE 合作推出 Domain Twin™ 架構，Profet AI 將工程師的製程經驗轉化為企業可持續運用的數位資產，協助製造業邁向 AI-Native 的智慧營運模式。
四大策略支柱打造製造業 AI-Native Domain Twin™ 架構
Profet AI 透過 Domain Twin™ 平台，將工程經驗轉化為可管理、可傳承且可擴展的企業智慧資產，使 AI 成為支援產線決策的重要基礎工具。
策略一：AutoML 自主化營運優化提升產線預測能力
Domain Twin™ 透過 AutoML 機制，使產線不再僅分析已發生事件，而能預測即將出現的異常情況。
透過數據導向決策模式，系統可協助第一線人員：
- 提前預判製程異常
- 降低損耗風險
- 改善良率管理效率
讓數據成為產線營運的重要導航依據。
策略二：AI Studio 建立生成式專家知識傳承機制
在製造產業中，工程師的經驗往往是最重要的核心資產之一。
AI Studio 透過整合 SOP 與歷史紀錄，使企業可建立代理式 AI 知識系統，協助新人在關鍵決策時快速取得參考依據，降低人才斷層帶來的營運風險。
透過這樣的知識整合方式，企業可將長期累積的工程經驗轉化為可持續使用的智慧資源。
策略三：AILM 數位資產管理機制建立可治理模型體系
在智慧製造場域中，AI 模型不僅需要準確度，更需要可追蹤與可管理的治理能力。
AILM 機制可將每一次調機邏輯與改善成果完整封裝，使模型應用不再是黑盒運作，而能成為可持續累積的組織資產。
透過標準化管理架構，企業可將個人經驗轉化為可規模化運用的智慧資本。
策略四：RMS 動態經營韌性強化供應鏈決策能力
面對供應鏈環境快速變動，企業需要的不只是資料分析能力，而是能即時調整策略的決策支援工具。
RMS 機制透過系統化風險預判能力，使企業能：
- 提前掌握供應鏈變化
- 強化決策反應速度
- 建立長期營運韌性
協助組織從被動應對變化轉向主動管理變化。
應用成效：從工程直覺走向可複製的企業智慧資產
透過 Domain Twin™ 架構，企業可將原本依賴個人經驗的製程判斷轉化為可長期累積與管理的智慧資產，使工程知識成為可持續運用的決策基礎。
例如，平台可協助企業解決資深工程師退休後經驗流失的問題，將隱性知識轉化為顯性模型資產。同時，也能將總部成功的製程管理模式快速複製至海外工廠，建立跨國一致性的智慧製造管理架構。
透過精準良率管理與效率優化能力，企業可由傳統成本競爭模式轉向 AI 驅動的高附加價值營運策略，提升整體製造競爭力。
此外，Profet AI 已將製造場域實戰經驗導入超過 300 家亞洲領先企業，形成可支援智慧製造轉型的 AI 應用基礎。
HPE 提供企業級 AI-Native 製造運算基礎架構支援 Domain Twin™ 平台落地
在製造業推動 AI-Native 架構過程中，穩定且可擴展的運算平台是支撐模型訓練與推論的重要基礎。
透過 HPE 從邊緣到雲端的運算架構支援，Domain Twin™ 可在確保資料安全與系統穩定性的前提下運行，使製程數據能持續轉化為可用決策資訊。
結合 Profet AI 深耕半導體、PCB 與 IC 設計等產業場域的實務經驗，以及 HPE 提供的企業級算力平台，協助企業建立可長期運行的 AI-Native 智慧製造基礎架構，讓工程經驗真正轉化為可持續增長的數位資產。
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