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🚀 超越自動化！群崴推動「營運韌性」革命，Emulate3D 虛擬調試技術，縮短 30% 建置週期

作者：小編於 2026-01-22

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2026 年全球製造業進入「營運韌性」競賽，群崴國際憑藉 AI 與數位孿生技術，助企業由「事後搶修」成功轉型為「計畫性保養」。面對人才短缺與突發停機的高昂成本，群崴導入洛克威爾自動化之 GuardianAI，利用變頻器電流分析預測設備異常，實測降低非計畫性停機逾 40%。此外，LogixAI 模組讓機器學習嵌入控制器，大幅降低對資深人員經驗的依賴，提升製程穩定性。

針對高精密產業，群崴推動 Emulate3D 智慧模擬，透過數位孿生達成「虛擬調試」，在實體產線建置前排除邏輯錯誤，顯著縮短建置週期。面對系統孤島，PLEX 雲端平台整合 IT 與 OT 數據，為汽車與食品業提供透明化管理。群崴全方位布局 AI 預測、數位模擬與雲端整合，不僅強化企業韌性，更協助達成 ESG 節能減碳目標，成為 2026 數位轉型下半場的關鍵戰友。

🚀 超越自動化！群崴推動「營運韌性」革命，Emulate3D 虛擬調試技術，縮短 30% 建置週期

📑 快速導覽目錄

引言：數位轉型下半場——營運韌性與 AI 的終極賽道
🛡️ 【資安與韌性】AI 革命的新課題：效率與防禦的雙重進化
👁️ 【預測維護】GuardianAI 黑科技：如何透過「變頻器」預知設備未來？
🧠 【智動控制】LogixAI 機器學習：告別對資深人員經驗的過度依賴
🏗️ 【數位孿生】Emulate3D 智慧模擬：實體產線運作前的「無風險」實驗
☁️ 【雲端整合】PLEX 平台：打破系統孤島，實現全製程數位可視化
📊 數據對比：傳統維護 vs. 群崴 AI 預測維護方案效益表
💡 專家建議：半導體、食品與汽車業如何佈局 2026 數位轉型？
結論：群崴國際——企業強化韌性、落實 ESG 減碳的最佳戰友

🚀 一、引言：數位轉型下半場——營運韌性與 AI 的終極賽道

1.1 2026 製造業的「韌性奇點」

進入 2026 年，全球製造業的競爭焦點已從單純的「擴大產能」轉向「穩定產能」。在過去的十年中，企業瘋狂追求自動化與數位化，但在 2026 年的今天，我們發現純粹的自動化已不足以應對極端天氣、地緣政治波動以及日益頻繁的資安威脅。

1.2 群崴國際的戰略角色

群崴國際深耕數位化轉型多年，其核心價值在於協助企業跨越「技術孤島」。透過導入 AI 預測維護、數位孿生技術及雲端管理平台，群崴不僅是設備供應商，更是企業的「營運教練」。其協助半導體、食品及汽車零組件等多元產業邁向智慧化，核心目標只有一個：將不確定的「事後搶修」轉化為精確掌控的「計畫性保養」，這在毛利競爭激烈的 2026 年，是決定企業盈虧的關鍵。

🛡️ 二、【資安與韌性】AI 革命的新課題：效率與防禦的雙重進化

2.1 2026 年智慧工廠的「安全悖論」

在 2026 年的智慧工廠中，連網設備（IIoT）的數量呈現指數級成長。雖然數據透明化帶來了前所未有的效率，但也讓工廠的控制層（OT 層）暴露在比以往更多的資安風險中。營運韌性不再只是「機器壞了能修好」，而是要在面臨勒索軟體攻擊或電力不穩時，系統仍具備**「預見風險」與「快速恢復」**的能力。

2.2 嵌入式 AI 的安全優勢

群崴國際與洛克威爾自動化合作，推動「控制層 AI」架構。其戰略意義在於：

減少暴露面： 透過邊緣端運算，數據不必全數回傳雲端，降低了數據截流的風險。
自主決策： 當網路中斷時，本地端的 AI 模型仍能維持設備的穩定運行與異常偵測，確保生產線不會因通訊中斷而陷入混亂。

👁️ 三、【預測維護】GuardianAI 黑科技：預知設備未來

3.1 為什麼傳統監控已然失效？

過去，製造業依賴「人工聽音」或「定期換件」。這種模式要麼導致設備在保養間隙突然壞掉，要麼造成還能使用的零件被浪費。

3.2 GuardianAI 的物理學邏輯：無感測器技術

群崴協助客戶導入的 FactoryTalk Analytics GuardianAI 是 2026 年預測維護的巔峰之作。

電流特徵分析 (ESA)： 每一台馬達在運轉時，其產生的電流頻譜就像指紋。當軸承出現微小裂紋、潤滑不足或轉子不平衡時，電流會產生極細微的諧波變化。
PowerFlex 變頻器的雙重身份： 在群崴的方案中，變頻器不再只是驅動器，它本身就是最強大的感測器。這省去了在惡劣環境（如高溫、高濕的食品廠）中安裝外部感測器的維護困擾。

3.3 經濟效益：降低 40% 非計畫性停機

根據群崴實測數據，某大型汽車零組件廠在導入後，成功將原本每年平均 20 次的突發停機降至 12 次以下。這節省下來的「隱形成本」包括：

停線罰款： 針對車廠延遲交貨的鉅額罰金。
報廢成本： 因停機導致正在加工中的半成品損壞。

🧠 四、【智動控制】LogixAI 機器學習：告別資深人員經驗依賴

4.1 解決 2026 年的人才斷層

少子化導致的「技師荒」在 2026 年達到巔峰。群崴推動的 LogixAI 模組 將老師傅的「直覺」量化為「演算法」。

4.2 控制器內的「智慧特工」

LogixAI 的特點在於它是一個實體硬體模組，直接插在 PLC 背板上：

即時建模： 它能持續掃描製程中的變數（如：化學反應釜的溫度曲線、流體壓力波動）。
異常預判： 傳統系統是「超標才報警」，而 LogixAI 是在「數值即將偏移軌跡」時就發出警示。這對於半導體刻蝕等精準度要求至奈米級的製程至關重要。

🏗️ 五、【數位孿生】Emulate3D 智慧模擬：實體產線前的「無風險」測試

5.1 2026 年的「試錯成本」高昂

在 2nm 製程或高度客製化的食品包裝線中，一次設計錯誤可能導致數個月的進度延遲與數億元的資金損失。

5.2 Emulate3D：將風險鎖在螢幕裡

群崴推動的數位孿生方案，核心在於 Emulate3D 智慧模擬平台：

虛擬調試： 在機器還沒買進來之前，工程師就已經在虛擬環境中寫好了控制邏輯，並進行了壓力測試。
VR 沉浸式驗收： 客戶可以戴上 VR 眼鏡，走進尚未動工的工廠，確認設備擺放與動線是否符合人體工學與生產效率。
縮短 30% 建置週期： 因為邏輯錯誤已在虛擬階段排除，實體產線安裝後只需進行簡單校正即可上線，大幅提升了企業的競爭效率。

☁️ 六、【雲端整合】PLEX 平台：打破系統孤島，達成全視角管理

製造業轉型最怕「各部門各有一套系統」，導致數據無法流通。群崴推動的雲端執行製造系統 —— PLEX 智慧製造平台，正是為了解決系統孤島問題。

6.1 跨產業的靈活模組

針對不同產業，PLEX 提供量身打造的模組：

汽車零組件： 著重於 IATF16949 規範的合規性與追溯性。
食品飲料：著重於批次管理與品質控管，確保食安無虞。
PLEX 成功串接底層設備製造（OT）與上層管理系統（IT），達到智慧製造的最佳化效益。

📊 七、數據對比：傳統維護 vs. 群崴 AI 預測維護方案

評比項目	傳統保養模式 (事後/定期)	群崴 AI 預測維護方案	效益提升
停機性質	突發性停機、非計畫性中斷	預測性告警、計畫性停機	顯著改善
維護成本	備品庫存高、急診式維修費昂貴	精準採購、預算化保養費用	節省 30% 以上
停機次數	高 (依設備老化程度)	降低 40% 以上非計畫性停機	提升產能
數據應用	僅供歷史查看	即時分析異常趨勢、自學習	決策智慧化
人員技能要求	高度依賴資深人員經驗	系統化告警、降門檻化管理	傳承數位化

💡 八、專業建議：半導體、食品與汽車業如何佈局 2026 數位轉型？

🎯 給半導體業者的建議

強化「數位孿生」比重： 在 2 奈米以下製程競爭中，利用 Emulate3D 進行無風險模擬，是縮短產線調試期的必經之路。
部署邊緣 AI： 透過 LogixAI 實現在地端的高頻數據偵測，確保製程穩定。

🍎 給食品與飲料業的建議

導入雲端 MES (PLEX)： 確保生產履歷 100% 透明化，應對日益嚴苛的國際監管與 ESG 減碳要求。
利用變頻器監測： 食品廠環境潮濕，使用 GuardianAI 無感測器監測法，能大幅降低感測器故障率。

✅ 九、結論：群崴國際——企業強化韌性、落實 ESG 減碳的最佳戰友

2026 年的「AI 革命」不僅是技術的更迭，更是一場關於營運思維的翻轉。群崴國際透過 GuardianAI、LogixAI、Emulate3D 與 PLEX 等全方位數位化工具，不僅協助企業省下龐大的非計畫性停機成本，更在「低碳化、數位化」的浪潮中，為台灣製造業建立起穩固的營運韌性。

在這個追求「計畫性保養」的時代，選擇一個懂 OT（自動化）又懂 AI（數位化）的技術夥伴，將是企業能否在下一個十年脫穎而出的關鍵。

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