七月號 主編輯的話

✎孟憲明 總經理 • 張永佳 教授   |   2026-07-10

       本期的封面故事是由本會范書愷 理事長所撰寫的〈臺灣製造業的智能體工作流設計策略〉，跟讀者分享他認為製造業導入 AI Agent時可採用的整體架構與治理策略。他指出，企業真正的競爭優勢，不在於擁有最強大的模型，而是在於能否將資料、知識、流程、工具與權限整合成一套可治理、可驗證、可持續改善的智能體工作流，為臺灣製造業描繪出生成式 AI 落地的重要方向。

       同樣關注 AI 落地議題，七號演算法股份有限公司的研發總監陳華，在本期中以〈從工具到場域──生成式 AI 課程的設計、成果與下一步〉為題，跟讀者分享他最近在陽明交大工工管系所開設之「生成式 AI 系統設計與實務」課程的設計想法。課程從 Prompt Engineering、RAG、Agent 到系統整合，逐步引導學生完成可展示、可驗證的 AI 系統原型。他在文章中更進一步提出，AI 教育的核心，不只是教學生使用工具，而是培養將技術真正帶入實際場域的系統設計能力。

       此外，當系統愈來愈複雜，我們需要重新理解「系統」本身，也需要重新思考工業工程的定位。陳宏毅 總監在本期的專欄文章中跟讀者以 INCOSE 系統工程手冊為基礎，深入討論工業工程與系統工程的異同與互補關係。文章提醒我們，工業工程著重讓系統運作得更有效率，而系統工程則確保我們所建構的是正確的系統；兩者相輔相成，共同回應大型、跨域與快速演化系統的需求。

       同樣有工業工程背景的工研院服務系統科技中心的陳慧娟 執行長，多來年在台灣的物流系統有極深的著墨. 本次特別探討「實體互聯網（Physical Internet, PI）」如何透過物流標準化、資訊共享與跨企業協作，突破供應鏈資訊孤島，打造更高效率、更具韌性的物流生態系。PI借鏡網際網路TCP/IP概念，以標準化物流單元、共用倉儲與運輸資源，結合AI、IoT、資料交換平台及供應鏈訂單履行系統（SCOF），實現跨企業最佳化。特過介紹歐盟、日本及臺灣的推動策略，來探討適合的方案。台灣可以採用「先垂直、後水平」方式逐步擴展。在先行實驗的食品與家電產業示範案例效益顯示，可提升作業效率、降低物流成本與碳排放，並改善庫存與配送績效。PI的核心不是單一企業最佳化，而是建立跨企業共享與協作機制，使物流商、供應商與通路商共創價值，並建議政府、產業與學界共同投入標準制定、基礎建設及人才培育，推動臺灣供應鏈朝向規模經濟、永續發展與高韌性邁進。

       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，她邀請到到東海大學朱治垣 教授，為讀者介紹愛荷華州立大學（Iowa State University, ISU），以及愛荷華州立大學的工業與製造系統工程 （Industrial and Manufacturing Systems Engineering, IMSE )。ISU 位於美國愛荷華州的艾姆斯（Ames），剛下飛機的留學生，往往就能感受到與台灣大為不同、無盡的公路、以及大片大豆、玉米田，所帶來的的視覺震撼。朱教授用親切的文筆除了介紹了ISU IMSE的學術研究領域外，也提到多個重大的學生活動，如Picnic、Tailgate、Iowa State Fair等，讓學生們體驗校園生活與美國中西部的獨特文化，促進交流。

       當技術快速演進，工業工程的核心精神並未改變。我們始終關心如何讓複雜系統運作得更好，只是在今天，這個「系統」的邊界比過去更廣、參與者更多、變化也更快。如何在人、流程、資料與智慧科技之間建立新的平衡，將是工業工程下一個世代的重要課題，也是本期希望與讀者共同思考的方向。

孟憲明、張永佳 於出刊前