桃市推動AI智慧製造 助產業將經驗知識封存為永續數位資產

國立東華大學企業管理學系馬綱廷助理教授簡報計畫執行成果。國立清華大學人工智慧製造系統研究中心

桃園市政府近年全力協助在地產業升級轉型，推動「桃園市產業智慧製造深度輔導委託專業服務案」並委由國立清華大學智慧製造與循環經濟研究中心執行，延續國科會「Dr.Fab桃園產業升級與數位轉型健檢中心專案」，引進學研團隊能量協助桃園企業導入智慧製造所需技術。

本計畫於6月16日期末成果發表會發表六案不同產業的智慧製造導入實例，國立東華大學企業管理學系馬綱廷助理教授執行「智慧紡織染色品質優化與穩定化系統導入計畫」，協助東欣實業建構具備雙演算法架構與人機協作機制的AI色彩預測決策支援系統，加速紡織染整產業數位轉型的戰略目標。

突破傳統經驗調色盲區  精準數位傳承老師傅手感

紡織染整產業長期深耕高機能性與客製化布料，但染色流程多半依賴經驗調整染料配方，缺乏系統化的數據分析。實務上常發生實驗室小樣表現良好，但量產階段卻因染缸設備差異、升溫條件變異而出現色差偏移，進而引發重工、返修與交期延誤，使傳統機器學習在色彩預測上面臨極大限制。

為解決上述挑戰，本計畫開發出結合機器學習與結構化資料分析的智慧決策模式，透過兩大AI運算模型將資深師傅的調色經驗數位化，並從歷史紀錄中篩選出最合理的製程與染助劑配方規則，命中率高達97.71%；接著結合AI預測模型，在染色前精準計算出預估色差。實測證實此技術能有效克服複雜的製程變異，在最容易失準的灰黑色系中，可將人眼感知色差穩定控制在0.4以下，紅色系更低至0.168，性能遠優於傳統方法。

獨創虛擬調色盤介面  實踐永續發展與產線人機協作

本次開發的智慧決策模式在導入實務場域時，特別強調現場操作人員的協作體驗。系統在運算邏輯中設計了關鍵的程式斷點與使用者自訂限制功能，可根據當前庫存或特定客戶需求手動設定各色系染料的濃度與助染劑。

系統在推導參數及產出初步配方時會暫停運作，允許資深人員憑經驗進行手動微調與再驗證，將職人直覺轉化為模型的修正參數。在平台整合方面，也開發出互動式虛擬調色盤介面，將目標標樣設為3D座標基準，只需滑動滑桿調控三原色染料濃度，便能即時運算並顯示於介面上。

本計畫也將環境指標納入後續優化範疇。由於系統能顯著提升首染成功率並降低試染與重染次數，未來將配合廠商紀錄導入前後的試染次數、重染比例與單位訂單用水量，轉化為評估數位化改善效益的ESG營運指標，落實節能減碳與環境永續。

導入AI技術精準品質控制  將產線經驗數位傳承

本計畫智慧紡織染色品質優化與穩定化系統的成功落地，透過資料拆分與雙演算法整合技術，攻克了染整製程多重變異的痛點，成功將傳統依賴師傅經驗的調色製程，轉化為數據驅動、人機協作的精準品質控制與經驗數位傳承，為桃園在地紡織染整產業注入強大的AI轉型動能。