採訪／施鑫澤‧文／鄭宜芬‧刊期／2026.9
面對全球供應鏈重組與汽車電子產業快速變化，全一電子將海外產能移回臺灣，並以數位化、智慧製造與資料治理為核心，透過建立以 Data Platform 為核心的數位基礎架構，串聯設備、製造系統、營運資料與企業知識，打造具備即時感知、分析決策與持續優化能力的新一代製造體系。
從第一代臺灣工廠、第二代中國大陸工廠，到返臺建置第三代工廠，全一電子董事長羅三國表示，數位轉型並非單純將產能移回臺灣，而是重新檢視製造能力、管理流程與數位基礎，打造更具彈性與競爭力的新世代工廠。
他認為，企業推動數位轉型不能只是追逐工業 4.0 等技術名詞，應回到實際營運需求，評估投入是否真正改善效率、提升品質與強化競爭力，找到符合企業發展節奏的轉型路徑。
隨著 IT 與 OT 整合日益深化，資訊安全也從 IT 管理議題提升為企業營運風險管理的重要一環。羅三國指出，企業在推動數位化的同時，必須兼顧資安、成本與營運效率，依據自身風險與需求建立適當的治理機制。
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因應車聯網與全球供應鏈 啟動數位轉型
隨著汽車產業朝向智慧化與高可靠度電子系統發展，全一電子也從傳統零組件製造商，轉型為結合智慧製造、品質追溯、資訊安全與全球供應能力的技術型合作夥伴。
全一電子資訊長王志文表示，公司 2018 年響應臺商回臺投資政策，在臺南建置新廠，陸續將原深圳工廠近九成產線移回臺灣，整體投資接近新臺幣 15 億元。2020 年起規劃五年數位轉型發展藍圖，從 ERP、MES、設備聯網與智慧倉儲等基礎建設開始，陸續推動智慧排程、AI 品質分析、供應鏈協同與資訊安全治理。
當時爆發疫情、缺料與人員流動等狀況，設備雖然運回臺灣，工程師卻無法來臺協助安裝，只能由公司工程團隊自行組裝，後續又衍生設備驗收、效能達成及責任歸屬等問題。製造不能依賴紙本、人工與經驗，必須建立可視化、可追溯的數位管理能力。
「我們不是因為未來已經確定才選擇轉型，正是因為未來充滿不確定性，企業更需要具備即時感知、快速應變、持續學習與彈性調整的能力。」全一電子推動數位轉型與 AI 應用的目標，是持續提升客戶最重視的 QCDS 能力。
不過，隨著各系統逐步建置，企業也面臨新的挑戰：資料分散於不同平台，如何讓資訊真正支援管理決策，成為下一階段數位轉型的關鍵。
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Data Platform 打通數據孤島 建立決策共同語言
全一電子的智慧製造，始於建立一致且可信賴的數據基礎。公司原使用鼎新 TIPTOP ERP 已逾十年，近年為配合智慧製造與生產管理需求，透過 API 與資料中介表串接 ERP、MES、WMS、APS 等系統，使訂單、物料、庫存、生產進度與排程資訊能夠相互交換及聯動，建立數位化營運架構。
然而，隨著 ERP 長期運作及各部門持續客製化，系統累積複雜的資料結構與管理邏輯，加上人員異動造成維護困難，使資料整合、定義一致性及治理成本日益提高。
為解決這項問題，全一自 2024 年導入企業級 Data Platform，建立統一的資料整合、管理與應用平台。王志文表示，在導入初期，內部對 Data Platform 的價值並不完全清楚，隨著深入評估後發現，真正需要解決的並非系統串接，而是如何建立一致的資料定義、管理標準及可重複使用的數據模型，讓各部門使用相同的數據語言。
過去各系統資料來源不同，容易造成報表邏輯不一致，也降低管理者對數據的信任。因此，全一導入 Data Platform 的目標，是建立企業共同數據模型，讓不同部門能以一致的資料語言理解營運狀態，降低決策落差。目前全一已建立約 77 個 BI 報表與管理看板，不僅降低資料整理與人工核對時間，也將各部門累積的管理經驗與業務邏輯轉化為可持續運用的數據模型。
王志文表示，企業級 Data Platform 是全一邁向「數據共用、數據治理與數據驅動決策」的重要基礎，也為後續智慧分析、AI Agent 及全球多廠營運奠定數據基礎。
AI 應用邁向企業知識與主動決策
「資料要對，AI才有意義。有BI，才有AI。」王志文表示，Data Platform 不只是支撐報表分析，更是後續AI應用的重要基礎。企業必須先建立可信賴的數據環境，才有利於讓 AI 真正進入營運流程。
AI 創造價值的關鍵在於資料品質與治理基礎，全一電子透過 BI 報表、Data Platform 及各項系統整合，建立企業數據基礎，再依場景選擇 AI、RPA 或 Python 等不同工具，完成 POC 再正式導入。
目前，全一電子已將 AI 應用於日常工作，提升跨國協作效率；在工程與供應鏈場景運用 AOI 影像辨識協助產品瑕疵比對，利用 AI 比對 BOM 版本、辨識料號與規格差異，加速客戶報價；同時蒐集全球原物料價格、市場變化及供應資訊，作為採購、成本分析、報價與供應鏈風險評估的參考。
將個人經驗轉化為企業知識資產
一旦老師傅退休，企業失去的不只是個人，而是多年累積的知識與問題解決能力。
王志文表示，全一規劃透過企業知識庫與生成式 AI，將客戶規格、SOP、BOM、工程變更、測試報告、品質異常、8D 報告、設備維修紀錄、會議紀錄及歷史改善案例整合至企業知識平台，讓系統能快速搜尋相關文件、比對相似案例，並提供可能原因與處理方向。
例如，當工程人員遇到品質異常時，AI 可以協助搜尋過去相同產品、相似材料或相近製程條件所發生的問題；當設備發生故障時，也能快速整理歷史維修紀錄、故障原因及更換零件資訊，作為現場人員判斷的參考。AI 知識庫的價值，在於可讓企業降低對資深人員經驗的依賴，縮短新人培訓時間，也避免相同問題反覆發生。
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AI Agent 邁向主動預警
在代理人元年，全一正進行將 AI Agent 建立於 Data Platform 與企業知識庫之上，讓 AI 在權限與治理框架下調用可信賴數據，協助管理者預測風險與採取行動。
王志文表示，傳統管理往往是在交期延誤、品質異常、缺料或設備停機發生後，管理者才從報表中看見結果；未來 AI Agent 則可結合訂單、庫存、供應商交期、設備狀態、製程參數、品質趨勢及歷史知識，提前辨識潛在風險，並主動提醒使用者採取必要措施。
當 AI 能從「事後看結果」，進一步做到「事前預測、主動提醒並協助採取行動」，並將每次處理經驗回存至企業知識庫，形成持續學習的閉環，才能真正展現 AI 對企業營運的實際效益。
全一也為此擬訂明確的發展路徑：先完成系統串接，建立跨系統數據交換能力；再透過 Data Platform 建立數據共用與治理；將企業經驗沉澱為可持續運用的知識資產；最後以 AI Agent 將數據與知識轉化為預測、建議與行動，邁向事前預警以及人機協作營運模式。
IT 與 OT整合 打造可追溯製造
車用電子產品具有生命週期長、使用環境嚴苛及品質責任重大的特性。王志文認為，高可靠度不能只依賴最終檢驗，必須從材料投入、製程控制、設備管理、測試驗證到產品出貨，建立完整、即時且可追溯的品質管理機制。因此，IT 與 OT 整合成為提升產品可靠度、製造效率與供應鏈韌性的關鍵。
全一電子從設備端產生的製程資料，經由 OT 與 IT 整合匯入 Data Platform，形成從設備狀態、生產效率、品質結果到營運決策的完整數據鏈。透過設備聯網，公司可即時取得設備運轉狀態、生產數量、製程參數、測試結果、異常警報及停機原因，並進一步與工單、產品序號、材料批次、設備及作業站點建立關聯。
當產品發生品質異常時，工程與品質人員可透過數據追溯快速掌握材料批次、設備狀態、製程參數及測試結果，縮短異常分析與客戶回覆時間，同時更精準界定受影響產品範圍，降低品質風險
在製程管控方面，全一透過 MES 建立數位品質閘門，產品必須完成指定檢測並符合要求後，才能進入下一製程；若測試未完成、資料缺漏或判定不合格，系統將限制產品流轉，以降低人工判斷與操作疏漏。
在設備管理方面，公司建立 MTBF（平均故障間隔時間）、MTTR（平均修復時間）、預防保養及耗材管理機制，並將設備運轉時間、生產數量、故障紀錄、維修結果與品質數據納入分析。並進一步結合設備狀態與歷史數據，從預防保養走向預測性維護，提高設備稼動率與生產穩定度。
資安治理 強化全球車用供應鏈信任
隨著生產系統、設備資料、客戶規格、研發文件及供應鏈資訊逐漸數位化，企業必須同時面對資料保護與營運持續的挑戰。
王志文表示，過去資安多半被視為 IT 部門的技術議題，但在智慧工廠環境下，資安已直接影響企業營運，因此公司將資訊安全提升至企業治理與營運風險管理層級，持續強化帳號權限、網路分區、資料備份、災難復原、事件應變及供應鏈資訊安全。
2025 年，全一電子取得 Ford Q1 資格，並完成 ISO 27001 與 TISAX 相關認證及評鑑，從品質、企業資安及汽車產業資訊安全等面向，強化公司參與國際車用專案與全球客戶供應鏈的信任基礎。
王志文認為，IT 與 OT 整合的目的不只是提高自動化程度，更是建立可即時監控、可完整追溯、可提前預警且符合國際汽車產業要求的高可靠度製造體系，讓品質、設備、資料與資訊安全共同成為企業競爭力的一部分。
以臺灣為核心 打造全球協同製造能力
隨著全球汽車供應鏈朝向區域化、多元化與在地化發展，全一電子也由傳統生產代工升級為兼具產品共同開發、RF 技術、製程整合、智慧製造與全球交付能力的技術型合作夥伴，自產品開發初期即能參與客戶專案。
全一電子並將以臺灣作為研發、工程、試製、智慧製造、Data Platform 與營運管理核心，結合海外據點及第三地生產基地，承接區域量產與在地客戶服務，除降低成本，亦可分散地緣政治與供應鏈風險，回應客戶在地化需求，提升全球交付的彈性與韌性。
透過跨廠系統、品質管理與供應鏈資訊整合，管理團隊未來可從共同的營運視角掌握各地訂單、物料、產能、設備、品質及交付風險，並動態調整生產配置，整體提升全球研發、製造與供應網路的能力。
「只有從零件走向模組、從模組走向次系統，再從硬體走向數據與服務，全一才有機會把既有專業轉化為下一階段的成長引擎。」王志文最後表示，全一電子未來將持續拓展無人機、精準定位及高階 RF 通訊等智慧移動市場，透過數據驅動與全球協同製造能力，持續提升國際車用供應鏈競爭力。
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