五月號 主編輯的話

✎孟憲明 總經理 • 張永佳 教授   |   2026-05-10

       當 AI 與大型語言模型快速滲透各行各業，系統工程的核心思維也正在改變。陳宏毅 總裁在這其中，從敏捷式開發出發，逐步延伸至自適應、自主與自演化系統，描繪出智能化系統的演進脈絡。他整理了系統工程在 AI 時代的新定位，也透過 SpaceX、Google 搜尋與 Tesla 等案例，讓抽象概念具體化。他認為，不應只將 AI 視為單純工具，而是應重新思考「系統如何持續學習與進化」的本質。對工業工程、資訊工程與智慧製造領域的讀者而言，這篇文章不只是技術介紹，更是一種對未來工程方法論的反思與啟發。

       技嘉科技製造事業群 孟憲明總經理根據這兩年在 AI 伺服器的生產經驗，分享他如何看待精實管理在 AI 伺服器產業的運用。AI 伺服器製造因高價 GPU、長測試時間與高度客製化，導致流程複雜、等待時間長與在製品堆積。面對這些挑戰，精實管理透過價值流分析找出瓶頸，並藉由流程分段與延後組裝，降低缺料對整體生產節奏的衝擊。同時，導入拉式生產與看板機制，也有助於控制高價物料，減少庫存與錯料風險。針對測試與 burn in 瓶頸，可採平行化與分段測試以縮短等待時間；搭配標準化與防呆設計，可降低錯誤與重工成本。此外，透過設定 WIP 上限，使問題即時浮現並縮短交期。若再結合 MES 與 APS 等數位工具，可進一步提升決策效率，但前提仍是流程穩定。整體而言，精實管理的核心在於提升流程流動性與系統效率，而非單點加速。

       從課堂中的最佳化模型，到真實工廠裡的排班與智慧製造系統，中間往往存在一段只有親身參與才能理解的距離。國立台灣科技大學工業管理系四年級的 胡博皓同學，以他參與台積電智慧製造工作坊的經驗為主軸，記錄了從演算法設計、競賽發表，到反思系統真正價值的過程。他不僅分享了多種最佳化方法在解人員排班問題方面的應用，更深刻體會到：「真正重要的不只是解出答案，而是理解答案背後代表的意義。」這篇文章展現了工業工程教育中理論與實務接軌的重要性，也讓讀者看見在智慧製造領域中，技術之外更需要問題延伸與系統思考能力。

       東海大學工業工程與經營資訊學系碩士班 林志仰同學分享了赴日本參與 ICIEA 2026 國際研討會，對他而言是首次踏上國際學術舞台的重要經驗。透過論文撰寫、英文口頭發表及與各國學者交流，不僅提升了研究能力與英語表達，也拓展了國際視野。研究內容聚焦於機車輔助駕駛系統，結合影像辨識與擴增實境技術，有效提升駕駛反應時間，展現實務應用價值。會中多場專題演講，從精實生產到智慧製造及即時監控技術，帶來跨領域啟發。此外，與國際研究生的互動，以及日本在系統設計與服務品質上的體現，也深化對工業工程應用的理解。整體而言，此行不僅增進學術能力，更強化持續研究與邁向國際的動力。

       本期的校園巡禮仍由國立清華大學工業工程與工程管理學系 李雨青教授擔任客座專欄主編，她邀請到國立陽明交通大學管理科學系 吳浩庠教授，介紹他的母校，美國華盛頓大學（University of Washington，簡稱為 UW），以及 UW 的工業與系統工程系（Department of Industrial and Systems Engineering，簡稱為 ISE）。位於美國西北部的 UW 共有西雅圖（Seattle）、博瑟爾（Bothell）與塔科馬（Tacoma）三個校區，是美國大學中，公認氣候最宜人、景色最優美的學校之一。這點由吳教授提供的私房圖書館和 Quad 照片，可一窺 UW 媲美名勝景點之美。對於工業工程學子及教授來說，UW 之學術聲名卓著，系內 7 個大型學術研究室交融呈現「資料科學 × 人因工程 × 系統決策」三者跨領域整合，深具研究特色與競爭力。

       在 AI 快速改變產業、教育與工程實務的此刻，工業工程所重視的系統思考、流程改善、決策分析與人機協作，正展現出更深刻的時代意義。期盼本期文章能陪伴讀者從不同角度理解 AI 時代下的工程挑戰與學習機會，也祝福各位讀者在持續變動的環境中，保持好奇、勇於實踐，並在自己的專業道路上穩健前行。

       祝福各位讀者 初夏和煦，萬物繁盛，閱讀時光悠然愉悅！

孟憲明、張永佳 於出刊前