「不需要在工廠無法使用的AI。」在4/15(三)-17(五)的〈NexTech Week 2026 春〉展出「貫徹到底」至製造現場產出成果的AI業務改革顧問服務
I.Y.P Consulting將於NexTech Week 2026展示針對製造業的「AI業務改革顧問服務」。為解決生成式AI常停滯於PoC階段的難題，他們將AI的導入直接與工廠KPI及現場落地相結合。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月8日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月8日 09:30
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月20日 17:33（收集後296小時2分鐘）
I.Y.P Consulting股份有限公司（總部：東京都中央區，代表：崔晉豪，以下簡稱IYP）將於2026年4月15日（星期三）至17日（星期五）在東京國際展示場（西展示棟）舉辦的「NexTech Week 2026」中參展。在本次展會中，針對已導入生成式AI但未能在工廠與製造現場取得成果的企業，我們將介紹「AI業務改革顧問服務」，提供從素養培育、目標（To-Be）設計、業務梳理、導入評估，到現場實施與落地的一站式支援（※本次展會介紹的並非特定產品銷售，而是以課題為出發點的顧問服務）。
參展背景：導入進展順利，但在現場卻「無效」
雖然生成式AI（GenAI）的驗證在製造業中日益普及，但跨據點的擴展與現場落地卻相當困難，凸顯出「概念驗證（PoC）雖然有效，但工廠KPI並未改善」的課題。根據勤業眾信（Deloitte）的調查整理，儘管生成式AI的概念驗證啟動率維持高檔，但能成功擴展至整個工廠與網路的比例卻相當有限。
此外，要擴展生成式AI，以數據為中心的路線圖，以及包含治理、KPI、體制在內的「部署機制」被認為是不可或缺的。
IYP的提案：從工廠影響力反推的「AI業務改革」
IYP並非從工具選擇著手，而是將工廠現場的決策（品質判定、異常檢測、條件最佳化等）拆解到「在哪裡、由誰、根據什麼來判斷」，並以直接連結到成果指標（例如：不良率、良率、停機時間、準備時間）改善的形式來設計與實施AI的運用。最終，我們將在連結現場與經營層的同時提供陪伴支援，直到達成AI「持續被使用」的狀態。
## ■ 當天可在攤位諮詢的主題（範例）
- 雖然導入了生成式AI，但工廠的生產力與品質並未提升（使用案例的選擇方法、To-Be設計、KPI設計）
- PoC不斷增加，卻無法做出投資決策與決定優先順序（評估基準、投資回報率估算、路線圖）
- 因對數據、權限、安全性的擔憂而導致現場部署停滯（治理、營運規則、可稽核性）
- 著眼於「可在工廠使用」的準確度、再現性與營運成本的業務專用AI設計（業務需求、營運設計）
參展背景：導入進展順利，但在現場卻「無效」
雖然生成式AI（GenAI）的驗證在製造業中日益普及，但跨據點的擴展與現場落地卻相當困難，凸顯出「概念驗證（PoC）雖然有效，但工廠KPI並未改善」的課題。根據勤業眾信（Deloitte）的調查整理，儘管生成式AI的概念驗證啟動率維持高檔，但能成功擴展至整個工廠與網路的比例卻相當有限。
此外，要擴展生成式AI，以數據為中心的路線圖，以及包含治理、KPI、體制在內的「部署機制」被認為是不可或缺的。
IYP的提案：從工廠影響力反推的「AI業務改革」
IYP並非從工具選擇著手，而是將工廠現場的決策（品質判定、異常檢測、條件最佳化等）拆解到「在哪裡、由誰、根據什麼來判斷」，並以直接連結到成果指標（例如：不良率、良率、停機時間、準備時間）改善的形式來設計與實施AI的運用。最終，我們將在連結現場與經營層的同時提供陪伴支援，直到達成AI「持續被使用」的狀態。
## ■ 當天可在攤位諮詢的主題（範例）
- 雖然導入了生成式AI，但工廠的生產力與品質並未提升（使用案例的選擇方法、To-Be設計、KPI設計）
- PoC不斷增加，卻無法做出投資決策與決定優先順序（評估基準、投資回報率估算、路線圖）
- 因對數據、權限、安全性的擔憂而導致現場部署停滯（治理、營運規則、可稽核性）
- 著眼於「可在工廠使用」的準確度、再現性與營運成本的業務專用AI設計（業務需求、營運設計）