在製造業的生產規劃中，「產能排配」一直是一項關鍵又棘手的任務。每當sales端更新預測需求 (SR forecast)，中央AP就必須依據這些資料進行兩項重要規劃：
- M12中長期產能規劃：用於IE線體規劃；
- W13短期三個月生產計劃：作為工廠實際生產的依據。
這樣的規劃聽起來條理分明，但實際執行時卻常面臨許多挑戰。傳統方式的困境：經驗驅動，缺乏衡量依據
在導入AI輔助前，GPC的排配方式主要依賴人工經驗：
- 沒有明確KPI，無法量化排配品質，只能確認各廠是否能順利量產；
- 完全依賴人工經驗，每次排法都可能不同，know-how難以沉澱與傳承；
- 人工作業易出錯，且除錯、確認過程耗時。
這種方式雖然靠著資深人員的經驗仍能運作，但一旦人員異動或需求劇烈變化，整體系統的穩定性便大受影響。AI輔助決策：讓演算法變成最懂現場的「智慧助理」
為了讓產能規劃更穩定、決策更快速，團隊導入了最佳化演算法 (Optimization Algorithm)，協助中央AP找到跨廠間最適的排配方案。這不是要取代人，而是讓AI變成現場專家的「第二雙眼」。
導入過程中，團隊與排配專案的領域專家密切討論，定義出幾項跨廠排配KPI，作為衡量品質的標準。透過演算法分析各廠產能、物料、交期等多維度資料，AI可以在幾秒鐘內提供一組建議排配方案，讓人員只需「一鍵(one-touch)」審視與調整，即可完成過去需要花上數小時甚至數天的工作。從「人決定」到「數據決策」的轉型效益
AI輔助排配帶來的效益十分明確：
- 以Data-driven出發：AI自動提供排配建議，協助產能調整更精準；
- Know-how正規化：將專家經驗轉化為可被量化與傳承的邏輯；
- 建立排配品質評估機制：讓排配結果不再只靠感覺判斷；
- 生產成品降低39.6M/年：代表浪費減少、資源更有效利用；
- 節省人工排配工時47K/年：專家能從重複任務中解放，專注於更高價值的策略決策。
這些成果背後，不只是技術導入，更是組織從「經驗導向」走向「數據導向」的重要一步。關鍵成功要素：讓AI貼近現場，而非脫離現實
AI能否成功輔助決策，關鍵不在演算法多複雜，而在於是否真正理解現場。
- 深入專家流程：演算法設計必須貼近實際操作邏輯；
- 共同定義KPI：與領域專家討論何謂「好的排配」，建立可量化的衡量指標；
數據驅動專業決策：讓AI協助專家把隱性知識正規化，而非單純模仿經驗。結語：AI不是取代人，而是成就更聰明的決策
AI輔助產能規劃的導入，不僅提升了排配效率與準確度，更重要的是讓專家從繁瑣的人工任務中解放出來，把時間投入在策略性、創新性的工作上。
這樣的轉變，正是智慧製造的核心精神──讓數據驅動決策，讓人專注於創造價值。
