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機械工業雜誌
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控制與管理程式AI 生成技術
作者
陳羿銘、張有彤、董建辰
刊登日期：2026/11/01
摘要
面對智慧製造發展、少量多樣生產及人力短缺等挑戰，控制與管理程式開發效率已成為自動
化建置的重要關鍵。本研究提出「控制與管理程式AI 生成技術」，結合大型語言模型 (LLM) (Large
Language Model)、檢索增強生成 (RAG) (Retrieval-Augmented Generation)、GraphRAG 及設備知識，建
立自然語言驅動的控制程式生成架構。使用者僅需輸入生產需求或設備操作指令，即可自動完成控制流
程解析、管理邏輯規劃、控制腳本生成及程式驗證，大幅縮短程式開發時間並降低整合成本。此技術
可應用於智慧製造、自動化產線及機器人控制，提升系統建置效率，加速製造業智慧化與數位轉型。
Abstract
With the rapid growth of smart manufacturing, high-mix low-volume production, and labor shortages,
improving the efficiency of control and management program development has become increasingly important.
This study proposes an AI-Driven Control and Management Program Generation Technology that integrates
Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), GraphRAG, and domain-specific
equipment knowledge to establish a natural language-driven programming framework. By describing production
requirements or equipment operations in natural language, users can automatically generate control logic,
management workflows, control scripts, and program verification results. The proposed approach significantly
reduces programming effort, shortens development time, and lowers system integration costs. It can be applied to
smart manufacturing, automated production lines, and robotic control systems, improving deployment efficiency
while accelerating the digital transformation of the manufacturing industry.
前言
近年來，全球製造業正加速朝向智慧製造、工業 4.0 及數位轉型發展，透過人工智慧（Artificial Intelligence，AI）、工業物聯網（Industrial Internet of Things，IIoT）、數位雙生（Digital Twin）及機器人等技術，提升生產效率、製造品質與營運韌性。而在智慧工廠建置過程中，設備控制程式與生產管理程式的開發仍高度依賴自動化工程師進行 PLC（Programmable Logic Controller）程式、設備控制邏輯、通訊介面及管理流程設計，不僅開發流程繁瑣，且跨設備整合與後續維護成本高，已成為智慧製造推動的重要瓶頸。
大型語言模型（Large Language Models，LLM）快速發展，使生成式人工智慧（Generative AI）具備自然語言理解、程式生成及知識推理能力，為自動化程式開發帶來新的契機。然而，製造業控制程式涉及設備控制規範、工藝流程、通訊協定及場域知識，僅依賴通用大型語言模型容易產生錯誤或不符合現場需求的控制邏輯，因此如何結合場域知識與 AI 模型，建立符合製造應用需求的程式生成技術，已成為智慧製造的重要研究方向。
本研究提出「控制與管理程式 AI 生成技術」，整合大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）及 GraphRAG 等技術，建立結合設備知識、製程流程及控制規範的智慧化程式生成架構，透過自然語言輸入即可自動完成控制流程解析、管理邏輯規劃、控制程式生成及結果驗證，降低程式開發門檻，縮短系統建置時程，並提升程式一致性與可維護性。此技術可廣泛應用於智慧製造、自動化產線、機器人整合及設備管理等領域，提供製造業更具效率與彈性的智慧化解決方案，加速生成式 AI 於工業自動化之落地應用。
無人搬運車與彈性自動化模式
目前工廠常見的機械手臂大多固定安裝於特定工作站，負責取放、組裝、檢測或機台上下料等作業，而無人搬運車（Automated Guided Vehicle，AGV）則主要負責物料搬運與工件配送，雖然兩者皆具備自動化能力，但多數工廠仍採分離式運作模式，當物料送達加工設備後，仍須由人工完成取放料或設備上下料，使搬運與加工流程無法無縫銜接，不僅增加人工作業負擔，也限制整體產線自動化程度。
隨著少量多樣生產、客製化製造及快速交期需求日益增加，傳統固定式自動化已難以滿足智慧工廠對彈性製造的需求。當產品切換、製程調整或設備重新配置時，往往需重新規劃搬運路徑、修改控制程式及調整設備配置，造成系統建置時間增加，並降低產線對突發訂單及設備異常的應變能力。
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2026年11月號
(單篇費用：參考材化所定價)