前言：多廠營運下的數位整合挑戰
隨著製造企業規模持續擴大，多廠區、多產線、多設備的營運模式已成常態。為因應各地廠區、部門及產線的不同需求，企業往往逐步導入多套ERP、MES、WMS等資訊系統。然而，這種「各自為政」的擴張模式，反而帶來了更嚴重的資訊斷層與整合障礙：
- 各廠採用的ERP/MES/WMS系統各異，缺乏串接與資料互通的基礎
- 老舊設備或封閉系統無法提供API，資料取得困難
- 各廠流程各自優化，難以橫向複製與協同
- 人工作業比例高，易產生資料落差與流程重工
這些問題不僅拖慢營運效率，更使企業難以落實數位轉型與智慧製造。本文將深入剖析多廠多系統整合的關鍵挑戰，並提出從流程標準化到AI視覺辨識自動化的實戰解法，協助企業有效拆除資訊孤島，邁向高效協同。
資訊孤島與重工的營運代價
資訊孤島與流程重工帶來的營運損失不容小覷：
- 決策延遲：資料分散、難以即時彙整，管理層無法掌握全局狀況
- 品質不一致：缺乏標準化流程，導致各廠品質參差不齊
- 成本上升：重複輸入、人工抄寫、手動對帳等重工現象普遍
- 數位轉型受阻：資料基礎不穩，難以推動AI、IoT等智慧應用
多廠整合策略為何成為轉型關鍵？
多廠整合是企業數位轉型的基石，具體效益包括：
- 提升決策效率：跨廠即時資料整合，營運調度更即時、準確
- 營運標準化：統一流程與管理架構，促進品質穩定與擴廠複製
- 鋪路智慧製造：流程與資料一致性，為AI/IoT應用打下基礎
- 靈活應變市場：建立標準化整合基礎，轉廠不等於重建
許多企業在多廠整合過程中，常落入以下誤區：
- 只導入同一家ERP就能整合？
實際上，各廠流程邏輯與配置仍各自為政，難以真正協同。
- 各廠自行導入RPA就能自動化？
缺乏共享流程模組，控管與版本管理困難，易產生維運問題。
- 用Excel串接系統數據就足夠？
資料非結構化，維護困難且容易出錯。 - 只靠IT串API就能解決？
成本高、需頻繁維護，對老舊系統更是難以適用。
實戰解法：從流程標準化到AI視覺辨識整合
1. 流程模組化與SOP模板共用
- 建立統一作業邏輯，區分核心流程與廠區差異流程
- SOP模組可快速複製至新廠區，縮短導入時程
2. RPA中控式部署
- 流程自動化規則集中管理，統一維運與版本控管
- 可視化流程邏輯，支援多廠共用與彈性擴展
3. AI視覺辨識整合——Robotiive的關鍵角色
- 不需API、不改系統，直接透過螢幕畫面自動辨識資訊
- 自動執行操作、數據抄寫與資料輸出，徹底解決老舊系統無法串接的問題
4. 數據整合平台與儀表板建置
- 各廠資料自動彙整至BI儀表板，統一監控、即時呈現績效數據
- 為管理決策與AI模型提供完整資料基礎
Robotiive實例：AI視覺型RPA助力多廠流程打通
以某大型製造企業為例，原本各廠採用不同MES與WMS系統，導致生產數據無法即時整合。導入Robotiive後，透過AI視覺辨識技術，無需改動原有系統，即可自動擷取各廠關鍵數據，並同步至中央BI平台。結果不僅大幅減少人工抄寫與重工，還讓營運調度與品質管理更即時、透明。
結語：從AI自動化到數位治理，讓整合不再是難題
多廠整合不再是「花大錢」或「打掉重練」的難題，而是如何善用現有流程與工具，建構低成本、高彈性、快速導入的數位連通架構。 Robotiive以AI視覺辨識與非侵入式整合技術，徹底解決老系統無API的痛點，讓跨廠流程模組快速部署，實現資料串接、報表自動化與作業標準化。
