今日主題：實體案例-2

鴻海（智慧製造與全球供應鏈）
策略方向：AIoT + 全球雲端製造平台

短期目標
1.在主要廠區（如深圳、印度、越南）導入 IoT 感測器與即時監控系統，用以蒐集溫度、振動、產能及工時數據。
2.建立 雲端資料交換中心（Data Hub），集中各地生產資料，讓不同工廠能以統一格式交換資訊。
3.啟動資安與設備防護稽核，防止供應鏈攻擊，例如導入 OT Security 平台監控設備通訊異常。

• 落地案例： 鴻海旗下工廠已導入 IoT 平台監控焊接線體運作情形，系統能提前發出異常警報，使停線率下降 15%。

中期目標
1.部署 邊緣運算平台（Edge Computing），在廠區內即時處理影像與感測資料，減少雲端延遲。
2.導入 AI 品質檢測系統，自動辨識瑕疵零件；同時建立預測性維護模型，透過設備振動或電流異常預測停機。
3.整合各地工廠標準化流程與資訊格式，建立統一的製造資料模型（Manufacturing Data Model, MDM）。

• 落地案例： 鴻海在印度設立的智慧工廠利用 AI 檢測手機組裝瑕疵，準確率高達 98%，同時每年節省約 2,000 小時人力。

長期目標
1.建立 全球雲端製造平台（Cloud Manufacturing System），讓全球工廠能根據需求彈性排產。
2.完整實施 ESG 資訊追蹤，結合供應鏈碳排計算與再生能源使用比例，達成國際永續稽核標準。
3.3.成立 AI 中控中心（AI Command Center），統籌全球生產與物流決策，利用 AI 模型預測需求變化並自動調整產線。

• 落地案例： 鴻海若在 2030 年完成全球「虛擬產線排程系統」，可讓墨西哥工廠即時支援歐洲訂單，降低運輸成本 12%，並實現零庫存目標。