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115年度智慧雨林產業創生計畫-智慧製造領域


▶▶ 計畫目的

為落實大南方新矽谷推動方案，115年度智慧雨林產業創生計畫-智慧製造領域(以下稱本計畫)著重於推動製造業朝向智慧化、自主化、互聯化發展，透過AI、大數據與工業物聯網等技術，打造高效能的智慧生產系統，透過聚焦於產線優化、智慧檢測與自動化排程，協助企業降低製造成本、縮短產品開發週期並提升品質穩定度。同時鼓勵跨產業技術整合與解決方案創新，加速AI在製造業的普及應用，推動大南方地區(嘉義、臺南、高雄、屏東)製造產業升級，建構具國際競爭力與擴散效應的智慧製造生態系，進一步引領臺灣製造業數位轉型邁向全球市場。


▶▶ 申請資格

該計畫由製造業者及大專校院及資服業者共同提案，以製造業者為主要提案者。



  • 產業出題：由製造業者提出實際營運痛點與AI應用需求，聚焦產線智慧化升級、設備自主化決策、供應鏈數位化管理，協助企業優化生產流程、提升品質控管及營運效率，並降低人力與管理成本等目標。

  • 技術導入：由資訊服務業者提供可落地之AI解決方案，針對業者之需求進行技術評估、模型開發及系統整合，促進技術商品化與產業AI化之應用，加速AI解決方案之複製及擴散。

  • 人才共育：由大專校院組成跨域研究團隊，媒合具備相關專長之師生團隊，參與專案開發與測試，提升實務應用能力，同時培育具AI應用開發與實作之人才，俾利推動產學研協作。


製造業者：

須符合下列資格與條件：

  • 製造業者應從事物品製造、加工之業務，稅籍登記之營業項目需符合財政部稅務行業標準分類(中類)：

    • C21中類-橡膠製品製造業

    • C22中類-塑膠製品製造業

    • C24中類-基本金屬製造業

    • C25中類-金屬製品製造業

    • C26中類-電子零組件製造業

    • C27中類-電腦、電子產品及光學製品製造業

    • C28中類-電子設備及配備製造業

    • C29中類-機械設備製造業

    • C31中類-其他運輸工具及零件製造業

    • C33中類-其他製造業

  • 依法辦理公司登記、商業登記或有限合夥登記之製造業，須依法辦理工廠登記(依法免辦工廠登記者應檢附主管機關核發之證明文件)，且非屬本國設立及外國營利事業在臺設立之分公司)。


大專校院：

須符合下列資格與條件：

  • 提案之大專校院須為國家科學及技術委員會(以下簡稱國科會)之受補助機構。

  • 計畫主持人須於符合前款之技專校院或私立大學校院內任職，符合國科會補助專題研究計畫作業要點第三點規定，具備推動產學合作相關單位行政主管以上層級經驗者為佳；如無相關經驗者擔任計畫主持人時，應於計畫書中詳實說明其資源整合相關能力或經歷。

  • 當年度同一大專校院之計畫主持人參與本計畫同一產業領域，最多累計主導3案，同系所最多累計2案。

  • 大專校院之計畫共同主持人為符合國科會補助專題研究計畫作業要點第三點規定者，不受前述第(一)款至第(三)款之限制。

  • 須聯合2系所以上(或跨校系)不同領域組成研究團隊共同參與，應包含目標產業領域實務研究及AI或研發所需專門技術之教師，且於計畫書具體規劃所負責項目如何鏈結大南方在地場域之內容，得結合校內產學中心能量共同申請。


資服業者：

須符合下列資格與條件：

資服業者稅籍登記之營業項目，依據財政部稅務行業標準分類，歸屬於以下類別者：J582(軟體出版業)、J61(電信業)、J62(電腦程式設計、諮詢及相關服務業)及J63(資服業者)。


▶▶ 計畫重點

本計畫補助重點係協助製造業、大專校院及資服企業合作，針對製造業在管理、製程、品檢等面向的數位化痛點提出AI應用方案，透過導入智慧決策支持系統、AI排程與製程參數自動化、AI視覺檢測及品質監控與知識庫應用等技術，協助產線與企業營運達成智慧化、自主化與互聯化發展。

計畫將以實證場域為基礎，優化生產流程、強化品質控管、降低營運成本並提升決策精準度，促進製造產業數位轉型與國際競爭力，帶動大南方地區產業聚落升級與形成智慧製造生態系。


▶▶ 提案類別

本計畫包含兩種提案類別，申請單位須擇一類別提出申請

(一)示範案：推動製造業智慧發展與產業升級轉型

提案內容規劃以下三個範疇，包含「智能管理：AI智慧決策與資源優化」、「智慧製程：AI自動化製造與流程優化」與「品質監控：AI智能檢測與預測維護」，各應用範疇說明詳如下表。

應用範疇

智能管理

AI智慧決策與資源優化

智慧製程

AI自動化製造與流程優化

品質監控

AI智能檢測與預測維護

核心目標

以智慧化、自主化、互聯化為核心，推動AI技術全面融入製造業管理、製造、品檢等關鍵環節

適用領域

以金屬加工、車用零組件及南部製造產業高值化轉型(如價值鏈重塑、轉型研發高價值或無人機等高關鍵技術產品)為徵案重點

範疇說明

導入AI技術整合企業生產資料、能源使用與供應鏈資訊，協助管理者進行智能決策分析、產能規劃與資源配置優化，提高營運效率與決策精準度。

透過AI技術應用於生產製程，進行設備參數自動調整、排程優化與製造過程監控，達成高效能、自主學習與彈性化生產，提高生產效率與降低成本。

應用AI與影像辨識、感測數據分析等技術，進行產品品質即時檢測、異常預警與設備預測性維護，確保品質穩定、降低不良率並延長設備壽命。

方案舉例建議

(但不限於)

  • 案例：AI智能管理決策平台

  • 車用底盤零件廠導入AI智能管理平台，整合採購、庫存、物流及財務數據，系統自動生成即時報表並提供決策建議，以此快速掌握營運成本並提升營運效率與供應鏈韌性。

  • 案例：製程參數優化系統

  • 精密金屬製品製造商運用數位雙生平台結合AI排程與製程參數優化，系統可即時模擬產線運作並自動調整溫度、壓力與切削速度等關鍵條件，達到減少人工調校時間與試誤成本，顯著提升良率與能源利用效率，使生產具備高度彈性與穩定性。

  • 案例：AI影像品質檢測系統

  • 表面處理業運用AI生成瑕疵數據建檢測模型，透過高精度影像辨識即時檢測規格偏差，並串聯製程找出缺陷根因改善，強化規格一致性，提升品牌信賴度。

績效指標

一、整體計畫共同須達成指標：

(一)關鍵必要指標(必選2項應用範疇與4項關鍵指標)：

1. 導入至少2項應用範疇(智能管理/ 智慧製程/ 品質監控)。

2. 完成下列4項關鍵指標，包含下列3項必選關鍵指標及自選1項關鍵指標，指標列表及計算公式請參考附件7(含人力缺乏、技術升級、系統整合、國際市場性、其他等五大面向)。

(1) 人力缺乏－單位人均產出提升率達10%以上

(2) 技術升級－良率提升達5%以上

(3) 系統整合－整合至少2套系統資料對接，如API或RPA等

(4) 自選至少1項關鍵指標

3. 衍生投增資額至少500萬元(含額外投入研發經費、自行增資或吸引外在投資，以及因本計畫衍生投資額等)。

4. 大專校院：

(1) 促進產業效益至少2項指標(不含論文發表)如：

  • 促進創新技術/產品/服務開發(項)

  • 改良現有技術/產品/服務(項)

(2) 學界協助產業技術加值(含分工、具體開發規格及預期效益)。

(3) 人才培育規劃：預計培育學生之方式、人數等(包含但不限：修課時數、場域實作、技術認證考照、後續就業銜接及留用機制或規劃)。

5. 資服業者：資服業者達成AI解決方案擴散導入至中小企業驗證場域1案(含)以上合作場域，並建立其服務層級協議(SLA)。

(二)主題案：發展智慧製造高階技術解決方案

聚焦發展智慧製造高階技術，包含「回收料再利用之智慧製造系統」、「製造倉儲物流之智慧機器人」與「智慧製造數位雙生系統」三大應用範疇，說明詳如下表。


應用範疇

回收料再利用之智慧製造系統

製造倉儲物流之智慧機器人

智慧製造數位雙生系統

核心目標

聚焦製造業高階技術

提升產業附加價值與自主能力

適用領域

以金屬加工、車用零組件及南部製造產業高值化轉型(如價值鏈重塑、轉型研發高價值或無人機等高關鍵技術產品)為徵案重點

範疇說明

應用於製造產業之智慧感測與控制軟硬體整合系統。

結合新型材料與創新結構設計，建構高精度剛性底盤，並具備自主導航避障系統。

應用於製造產業之數位雙生系統，實現工廠佈局模擬與產線配置優化、生產流程模擬與瓶頸分析調校、沉浸式培訓與操作演練、預測維護機制強化。

方案舉例建議

(但不限於)

工廠導入AI回收料再利用智慧製造系統，整合生產、檢測、回收及成本數據，透過AI自動分析回收料品質與再利用比例，動態調整製程參數與物料配比，生成即時報表並提供最佳化決策建議。

智慧製造廠導入AI製造倉儲物流之智慧機器人智慧製造系統，結合新型輕量材料與創新結構設計，打造高精度、高剛性的底盤結構。系統運用AI進行結構模擬與應力分析，優化焊接與組裝參數，並整合自主導航與避障演算法，讓底盤具備智慧移動與安全感測能力。

製造企業導入AI數位雙生智慧製造系統，透過虛實整合技術建立完整工廠數位模型，模擬佈局與產線配置以優化動線與設備利用率。系統運用AI分析生產流程瓶頸，提出調校建議並支援沉浸式培訓與操作演練，提升人員熟練度與安全性。同時結合即時感測資料，建立預測維護機制，提前偵測設備異常並降低停機風險。

績效指標

(1) 完成開發回收料再利用之智慧製造系統，減少廢料，兼顧產業與環境永續發展，降低原料成本，確保生產良率，提升產業競爭力，並實際佈署於應用場域實質運行。

(1) 完成開發去紅通用底盤，並應用於智慧製造場域之AMR。

(2) 必要項目:

A. 所開發之機器人需支援ROS2；

B. 機器人所需要的軟、硬、韌體需不含紅色供應鏈成分，且鼓勵採用全本土供應鏈，若無法全部本土自主，應明確說明無法自主之部件；

C. 所開發之機器人需實質應用於物料運輸、工件搬運、自動化裝配、等智慧製造倉儲物流場域

［加分項目］

D. 計畫能促進台灣自主通用底盤之試量產，包含兩種不同規格級別：承重500公斤以上與承重1,500公斤以上，每種規格至少5台

(1) 完成開發應用於製造產業之數位雙生系統，實現最佳化工廠設計與空間配置、進行產線(含生產設備與機器人)模擬、分析產線瓶頸調校生產流程優化產出，沉浸式人員培訓與操作演練，強化預測維護機制，減少停機時間以及避免故障。

三、其他須共同達成指標：

1. 除完成選定應用範疇之績效指標，另須完成下列4項關鍵指標，包含下列3項必選關鍵指標及自選1項關鍵指標，指標列表及計算公式請參考附件7(含人力缺乏、技術升級、系統整合、國際市場性、其他等五大面向)

(1) 人力缺乏－單位人均產出提升率達10%以上

(2) 技術升級－良率提升達5%以上

(3) 系統整合－整合至少2套系統資料對接，如API或RPA等

(4) 自選1個關鍵指標

2. 衍生投增資額至少1,000萬元(含額外投入研發經費、自行增資或吸引外在投資，以及因本計畫衍生投資額等)。

3. 大專校院：

(1) 促進產業效益至少2項指標(不含論文發表)如：

  • 促進創新技術/產品/服務開發(項)

  • 改良現有技術/產品/服務(項)

(2) 學界協助產業技術加值(含分工、具體開發規格及預期效益)。

(3) 人才培育規劃：預計培育學生之方式、人數等(包含但不限：修課時數、場域實作、技術認證考照、後續就業銜接及留用機制或規劃)。

4. 資服業者：資服業者達成AI解決方案擴散導入至驗證場域1案(含)以上合作場域，並建立其服務層級協議(SLA)。


▶▶ 補助經費說明

補助對象

補助來源

補助金額

補助說明

製造業者

經濟部中小及新創企業署

示範案：

以500萬元為原則

1. 申請單位應列明補助款與自籌款兩部分，補助款不得超過提案總經費之50%。

2. 自籌款部分不得超過公司實收資本額，亦即提案業者補助款≦自籌款≦實收資本額。

3. 計畫經費編列限與提案計畫執行相關項目之支出(費用編列及報支原則如附件8)

4. 資訊系統及AI解方開發，得以透過委託研究費，委給共同提案之資服業者。

主題案：

1,000萬至2,000萬元

大專校院

國家科學及技術委員會

500萬元為上限

1.國科會補助款係用大專校院於計畫範圍內之研究開發，並得編列學生參加實作訓練相關費用，補助經費項目包含業務費及研究設備費，依國科會補助專題研究計畫作業要點、補助專題研究計畫經費處理原則(如附件9)規定辦理，得依規定主動增核大專校院主持人及共同主持人研究主持費，本計畫結束如有餘款應繳回。

資服業者

數位發展部數位產業署

150萬元為上限

1. 申請單位應列明補助款與自籌款兩部分，補助款不得超過提案總經費之50%。

2. 經費編列依數位發展部協助產業創新活動補助補助及輔導辦法、資服業者計畫費用編列及報支原則(如附件10)等相關規定辦理。

備註：1.實際補助金額依各部會審查結果核定之；2.由提案智慧製造業者共同於計畫書提出申請，大專校院及資服業者依審查結果由國科會及數產署各別補助之。


▶▶ 計畫申請時間

自申請須知公告日起至115年1月20日17:00前(依線上申請系統收件時間認定，逾時不予受理)。


▶▶ 計畫審查重點與權重

項次

審查重點

內容說明

權重

1

應用創新性

  1. 明確對應大南方製造業痛點，提出具創新性之AI導入應用情境與解決方案。

  2. 能以新技術或新模式突破既有生產流程或管理方式，展現差異化應用價值，並以量化效益佐證對生產效率、品質控管或決策效能的實質提升。

  3. AI加值解決方案相較現況之創新突破之處。

  4. 大專校院提供技術或服務加值能量，結合資服業者既有技術，協力開發具創新性的解決方案，並在現有基礎上展現突破性成果。

20%

2

企劃完整性

  1. 解決方案能明確對應合作場域核心痛點，並提出具體可行的 AI 加值應用模式與落地策略，確保計畫執行具可行性與完整性。

  2. 計畫書具完整性(包含中長期營運計畫及長期合作承諾)。

  3. 計畫預期效益、KPI(各項效益指標應合理訂定)。

  4. 學界產出協助產業技術升級及實作人才培育之預期成果。

  5. 鏈結大南方地區，於大南方設置AI實證場域，強化場域落地應用與在地效益。

35%

3

市場擴散性

  1. 所提出之AI加值應用能結合供應鏈或產業聯盟推動擴散，或可進行複製擴散應用於國內外更多製造產業。 

  2. 場域業者是否提出於計畫結束前，將AI技術模組導入並擴散至上下游供應鏈業者之具體規劃與可行作法。

  3. AI加值應用具長期營運與獲利機制，展現解決方案於製造業的可持續發展與產業帶動效益。 

  4. 學界規劃研發成果擴散產業應用方案。

  5. 資服業者應提出屬性相同或有利於解方擴散的潛在製造業場域，俾利審查時確認AI解方是否得以進行複製擴散。

  6. 資服業者所提之擴散策略(含擴散場域業者選擇、合作模式與推廣方式)及預期成效之可行性與合理性。

  7. 資服業者承諾將其AI解決方案上傳至數產署之AI雲平台。

20%

4

團隊執行力

  1. 計畫主持人經歷、專業足以帶領團隊達成任務。

  2. 計畫執行團隊具備製造產業、智慧科技等實務經驗、實績。

  3. 計畫執行團隊之人力結構及明確列出場域業者、大專校院、資服業者於 AI 解決方案導入場域中的分工角色，以及各自對目標效益達成的責任與成果。

20%

5

經費合理性

  1. 經費配置之合理性及完整性。

  2. 財務計畫及投資報酬之預估合理，並提出AI服務至少兩年以上持續維運規劃，以及團隊合作機制。

5%

▶▶ 更多資訊請參考官網


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