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歷史雜誌

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領袖觀點|經驗驅動的機器人時代:智慧製造的全球競局

作者 羅元玠 曾鼎中 楊宜哲 鄭誥泓 張馨云

刊登日期:2026/08/01

摘要

在全球製造業加速邁向智慧化的過程中,機器人加工應用是下一階段智慧製造競爭的重要戰場。 相較於搬運、焊接與組裝等較成熟的自動化應用,研磨、拋光、去毛邊與表面處理等加工場景,長期受 限於工件變異及製程經驗,仍高度依賴資深技術人員進行品質管控。面對全球缺工、少量多樣製造與高 品質要求,如何將人工經驗轉化為可複製、可學習、可擴展的機器人系統能力,已成為產業升級的關鍵。 本文以機器人加工應用為核心,探討全球智慧製造競局、國際競爭者發展方向、臺灣在多樣化製造與跨 域人才上的定位,並說明赫侖股份有限公司如何以 HolonOS 與 HolonCloud 建構經驗驅動的機器人核心軟 體,透過多品牌機器人與感測整合、CAD / CAD-free 路徑生成,以及 In-process AI 品質檢測與製程學習, 推動機器人從固定程式執行者,走向能感知、決策、執行與持續學習的智慧製造夥伴。

Abstract

As global manufacturing accelerates toward intelligent automation, robotic processing applications are becoming a critical arena in the next stage of smart manufacturing competition. Compared with mature automation tasks such as handling, welding, and assembly, grinding, polishing, deburring, and surface finishing remain highly dependent on skilled workers due to part variability, process complexity, and the difficulty of quality judgment. Under the pressure of labor shortages, high-mix low-volume production, and rising quality requirements, transforming human process experience into scalable and learnable robotic capabilities has become essential. This article focuses on robotic processing applications and discusses the global race in smart manufacturing, the direction of international competitors, and Taiwan’s opportunity based on manufacturing diversity and engineering talent. It further explains how Holon Robotics builds an experience-driven robotic software system through HolonOS and HolonCloud, integrating multi-brand robots and sensors, CAD / CAD-free path generation, and inprocess AI for quality inspection, process analysis, and continuous learning.

前言

全球製造業正經歷由傳統自動化轉向智慧化自動化的關鍵階段。過去自動化的主要目標,是透過固定設備、標準流程與機器人重複動作來提升產能、降低人工需求並維持品質穩定。然而,隨著產品生命週期縮短、供應鏈重組、全球缺工加劇,以及少量多樣(High-Mix Low-Volume,HMLV)生產模式逐漸成為常態,傳統依賴固定路徑與人工教導的自動化模式,已難以滿足高變異、高品質與快速換線的製造需求。

根據國際機器人聯合會(International Federation of Robotics,IFR)統計,2024 年全球工業機器人安裝量達 542,000 台,已連續 4 年超過 50 萬台。其中,亞洲占全球新部署量 74%,歐洲占 16%,美洲占 9%,顯示機器人應用正持續向全球製造核心區域集中。機器人數量的增加,代表全球製造業對自動化的需求明確上升,但也凸顯另一個更深層的問題:並非所有製程都能單靠機器人硬體導入而順利自動化。

在搬運、上下料與標準組裝等場景中,機器人自動化已相對成熟;但在研磨、拋光、去毛邊、表面處理等加工應用中,仍長期受限於工件變異、材料差異、加工狀態變化與高度仰賴資深技術人員經驗等因素。這些製程往往不是單純依照固定路徑即可完成,而需要依據聲音、火花、觸感、視覺狀態與表面品質進行即時判斷。換言之,智慧製造的核心挑戰已從「讓機器人動起來」,轉向「讓機器人理解製程、適應變異,並持續學習」。

因此,未來機器人產業的競爭重點,將不只是硬體的速度、精度、負載或品牌規格,而是誰能將最依賴人工經驗的製程,轉化為可記錄、可分析、可複製與可學習的系統能力。經驗驅動的機器人時代,正是在此背景下成形。

DOI:10.30256/JIM.202608_(521).0003

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