當員工離職或退休、技術斷層無聲擴大，你可能不會在第一時間察覺出錯。
在產線的交接班時刻，資深員工熟練地巡視設備、翻閱紙本維修紀錄；而站在一旁的新進工程師，正一邊做筆記、一邊小聲問著：「這一段是什麼狀況？上次也有出現嗎？」
這樣的畫面，每天都在全台各地的工廠重演。
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技術世代斷層與知識傳承的難題
知識傳承，靠的是經驗，更靠的是人。可惜的是，一旦資深員工退休或異動，關鍵 know-how 也常隨之消失。這不只是勞動力短缺的問題，更是製造業在智慧化轉型中最被低估的隱形風險。
製造業主管正在面對的「人才與知識流失」挑戰
以下的人才挑戰，你是否也遇到了呢？
- 資深技術員退休潮來臨，新人留任率低。
- 現場作業標準化困難，經驗傳承多依賴「口耳相傳」。
- 招不到人、培養不起來，導致生產與交期壓力加劇。
- 傳統 SOP 或紙本手冊，更新困難、查詢不便。
延伸閱讀：製造業 AI 轉型實戰：SUPER 8 Studio AI Agent 如何重塑工廠營運效率
什麼是 AI 知識庫 (內部客服 Agent)？如何應用在製造業場景
AI Agent 是具備語意理解、知識庫運用、流程控制與自動執行能力的數位員工。對製造業而言，這樣的客服 AI Agent 若面向內部使用，可以被訓練成為「專屬的技術助理」或「知識查詢員」，成為新人訓練、跨班溝通、標準作業流程傳承的最佳助手。
AI 成功導入在製造業的真實場景
舉例來說：在產線現場，新進工程師不再需要翻找厚重的紙本 SOP 或等待主管有空解答，只需透過手機或平板上的 AI Agent 問一句：「機器出現錯誤碼 E21 是什麼原因？」
Agent 即可回應對應的處理流程與維修紀錄，甚至主動提醒是否需申請耗材或排定技師支援。這背後依賴的是「結構化的知識轉化」，也就是說將原本分散在文件、對話、表格中的 know-how 整理成 AI 可理解、可調用的知識圖譜，並透過自然語言界面呈現。
此類知識庫型 AI Agent，在以下幾種情境中特別能展現價值：
- 標準作業流程即時查詢：客服 AI Agent 協助新進人員快速理解設備操作規範、品保標準與異常處理指引，加速上手、減少錯誤。
- 歷史紀錄與維修案例調用：客服 AI Agent 串接過往維修紀錄、巡檢報表、客訴紀錄，讓前線人員能快速回顧相關背景、避免重工。
- 知識管理制度化：客服 AI Agent 取代人員流動造成的知識斷層，建立一套可持續更新、可被全員調用的企業智慧資產。
- 即時協助與自助服務：透過 LINE OA、Messenger 或內部平台整合，即便是夜班與假日班，也能讓人員即時獲得技術支援。
對製造業來說，AI Agent 像是一個不會疲倦的資深師傅，24 小時輔導新人
AI Agent 正在「補足人才不足」與「接住經驗流失」的空缺，特別在台灣製造業正面臨青年不進廠、資深師傅退休潮的雙重挑戰下，導入 AI 知識庫 Agent (內部客服 Agent) 是企業能否守住核心技術與營運韌性的關鍵策略。
SUPER 8 Studio 幫助製造業打造能落地的 AI Agent
對多數製造業來說，導入 AI 最大的難題在於「內容難整理、場景難定義、使用難普及」。市面上雖有許多號稱 AI 的工具，但多數仍停留在「生成文本」或「問答對話」的層級，無法真正成為現場能用、能依賴的智慧助手。
這正是 SUPER 8 Studio 切入的關鍵差異！
與傳統 BOT、圖文產生器或 FAQ 系統不同，SUPER 8 Studio 的 AI Agent 專為「營運現場」打造，能隨著企業需求調整邏輯與知識架構，真正內化為組織的一部分。提供的是一套從知識整理到 Agent 設計、再到部署與維運的完整服務流程，專為「想要用 AI 解決實際問題的企業」打造。
1. 知識內容結構化與語意轉化
製造業內部累積了大量無法即時調用的文件資產，包括：作業手冊、教育訓練簡報、客訴回覆、維修流程、品質管理表單等。
SUPER 8 Studio 的第一步是將這些內容進行結構化分類與語意轉換，使其轉化為 AI 可以理解並即時引用的「企業知識庫」。對於製造業主管來說，只需要上傳檔案與文件即可調校專屬你的 AI Agent。
2. 依場景設計 AI 對話流程
針對不同部門與使用者需求，製造業可以在 MessageHero 平台上設計不同場景使用的 AI Agent。
- 新人訓練 Agent：從入廠教育、自主學習、操作考核整合於一套對話任務中。
- 維修協作 Agent：由 AI 引導報修、診斷錯誤、調用歷史案例、產出交班紀錄。
- 客訴應對 Agent：AI 協助前線人員了解歷史出貨紀錄與相似案例、提供標準回應流程。
這些對話流程不僅能提升效率，更能幫助不同資歷與經驗的人員維持一致的判斷品質。
3. 部署常用工具，降低使用門檻
為確保高使用率，SUPER 8 Studio 支援將 AI Agent 部署在企業既有的溝通工具（如 LINE OA、Messenger、企業內部網頁），無需額外下載或登入新平台。對前線人員而言，只需像聊天一樣問問題，就能獲得最正確的回答，降低學習門檻、提升使用意願。
同時 Enterprise AI 解決方案亦提供符合資安需求的部署（VPC／On-Premise），適合對機密資料有較高要求的製造產業。
落地場景解析：AI Agent 在製造業的三大應用
在製造業現場，我們觀察到三個最具效益的落地場景，正是 SUPER 8 Studio 的 AI Agent 幫助企業立即解決人才短缺痛點的關鍵：
應用場景一：新人工程師、操作員的知識查詢與訓練
新人進場時最常問的問題是：「這怎麼操作？為什麼這樣設定？」傳統作法是讓學長姐手把手教，但這不僅耗時、還影響產線效率。
SUPER 8 Studio 的 AI Agent 將 SOP 與常見操作問題整理為 AI 對話型指引，員工只要問「F30 機台怎麼調整？」或「打光設定標準是多少？」，就能立即獲得正確答案，甚至搭配圖片或操作影片，可大幅縮短訓練時間，也使得人為教學錯誤大幅下降。
應用場景二：設備維修、問題排除、報修協作
當機現場最怕的是沒人知道發生什麼事。AI Agent 能快速根據錯誤代碼與描述，協助初步診斷，調出歷年相似案例與解決記錄，並將訊息自動轉交至維修單位。
更進一步，AI 也能將維修流程轉為可互動的對話指引，協助一線人員照表處理，不跳步、不遺漏，縮短維修平均回應時間，讓交班紀錄更標準。
應用場景三：業務與客服的即時查詢／知識調用
當客戶詢問出貨狀況、交期變動、退貨流程或技術規格時，過去往往需要跨部門查詢或等主管回覆。現在，業務或客服人員可透過 AI Agent，立即查詢「此批產品哪時出貨」、「Q3 的品質異常解法」、「包裝瑕疵補償流程」等資訊，快速回覆客戶，達到的成效是：提升第一線回應正確率、品牌信賴度同步上升。
這三大場景涵蓋內部訓練、現場維修與對外應對，更重要的是：這些知識、流程與問答，都可以持續更新，成為企業獨有的智慧資產，讓經驗不再隨著人員流動而流失。
AI 不取代人，而是成為機器旁的智能助手
在製造業，人才荒已不是新聞。真正的難題，是留下來的人也正在面對不斷累積的資訊與壓力。與其等著下一位資深員工離開、不如現在就開始打造第一位數位員工。
AI Agent 不是取代人，而是幫助每一位工程師、業務、客服甚至維修人員，快速取得正確資訊、穩定應對日常挑戰。從 SOP 到問答、從交班到報修，企業可以逐步建立自己的知識庫與對話流程，讓新手上手更快、老手更輕鬆、主管更放心。
