半導體製造導入AI，正從單點預測維修走向可自行控制、處理異常並持續改善的自主工廠。英飛凌科技（Infineon Technologies，法蘭克福證交所：IFX；OTCQX：IFNNY）營運長Alexander Gorski 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，英飛凌新加坡廠已達自主化Level 4，距離最高的Level 5完全自主生產僅差一級；公司在製造及營運端已有逾100項可規模化AI應用正在部署或列入導入計畫，估計節省潛力達數億歐元。 不過，Gorski所稱數億歐元是目前AI專案管線推估的「節省潛力」，並非已全部反映在財報的實現獲利；Level 4也不等於工廠完全無人化，而是多數流程可以自主監控、判斷及調整，人員仍負責治理、例外處理與重大決策。 從零散試點轉為管理階層共同推動 Gorski表示，英飛凌數年前導入AI時，仍是分散在不同部門的零星試驗，後來將AI列為高階管理團隊的優先工作，才開始把能跨廠複製的應用擴大部署。現階段使用範圍涵蓋設備預測維護、製程監控、品質檢測、生產排程與供應鏈管理，目標不只是減少人工作業，也包括縮短反應時間、提高品質及強化供應韌性。 英飛凌對自主工廠的定義，是產線能控制自身狀態、獨立解決問題，並根據生產資料持續改善。新加坡廠被列為Level 4，代表已具備高度自主運作能力，僅次於Level 5的完全自主階段。Gorski說：「新加坡廠展示AI在生產力、品質與速度上能做到什麼。」 同步訓練模型、串接設備資料與建立統一營運標準，是從試點走向量產的主要差異。單一機台即使能預測故障，若資料無法與排程、物料及品質系統連接，改善效益仍侷限於局部；當AI能跨製程判斷瓶頸，工廠才能根據訂單、設備狀況及市場需求重新配置產能。 德勒斯登新廠先用數位孿生規劃，再以AI加速驗證 英飛凌今年7月啟用的德勒斯登Smart Power Fab，也在建廠階段導入數位孿生，預先模擬建築配置與機台布局，再以AI演算法支援系統及製程驗證。新廠並與奧地利菲拉赫廠串成「One Virtual Fab」，讓兩地製程及產品資格驗證可共享資料，加快量產導入。 Gorski指出，AI讓製造營運能更快、更精準地回應市場變化，同時維持品質與韌性。對半導體廠而言，自主化的價值並不只在節省人力，而是當產品組合、訂單與產能快速變動時，能否提早辨識異常、縮短停機時間並提高設備利用率。 英飛凌把AI同時放在產品與生產兩端：一方面供應AI資料中心所需功率半導體，另一方面以AI改善自家工廠。新加坡廠進入Level 4，顯示半導體製造正從人員依儀表板下決策，轉向系統主動提出並執行調整；但要走到Level 5，仍須解決跨設備資料一致性、模型可靠度、資安及異常責任歸屬等問題。
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