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AI不再只是數位應用工具，而正逐步改寫製造業的核心競爭邏輯。隨著全球半導體與高階材料需求持續升溫，企業面臨的不再只是產能與成本問題，而是「誰能更快開發出下一代材料」。在這場競爭中，傳統仰賴經驗與反覆試驗的研發模式，正面臨被顛覆的壓力。
日立（Hitachi）指出，透過Informatics技術結合AI，材料開發正從「試錯（Trial & Error）」轉向「預測（Prediction-driven）」模式。其核心平台整合Materials Informatics（MI）、Process Informatics（PI）與Chemical Informatics（CI），能夠從既有實驗與製程數據中建立模型，預測材料特性與最佳製程條件，大幅提升開發效率。
實際導入案例顯示，材料開發週期可縮短50%以上，新材料探索時間更可從過去約3年縮短至2個月。這樣的效率提升，不僅大幅降低試作成本，更直接影響企業產品上市速度與市場競爭力。
值得注意的是，日立並未將AI侷限於數據分析層面，而是進一步提出「Physical AI」概念，將分析檢測設備（如電子顯微鏡SEM）與AI平台深度整合。透過即時取得製造現場的物理數據並回饋至AI模型，企業可持續優化製程條件，實現從材料開發到量產製造的一體化決策機制。這種「設備×數據×AI」的整合模式，正逐步成為智慧製造的核心架構。尤其在半導體、電池與高功能材料領域，產品性能與製程條件高度耦合，Informatics的導入已從選項轉變為必須。
日立先端科技將於AI EXPO Taiwan 2026（展位B07）展示其完整Informatics解決方案，包括從化學結構探索（CI）、材料設計（MI）到製程最佳化（PI）的全流程應用，並結合SEM影像分析與AI技術，呈現AI在製造現場的實際落地能力。展會期間亦將舉辦專場講座，由日本總公司專家分享全球導入Informatics與AI的最新趨勢，並解析其在半導體、電池及高階材料產業的應用案例。
日立先端科技強調，未來製造業的競爭，不再只是比拼設備與產能，而是企業如何透過數據與AI做出更快、更準的決策。在資源與人才日益受限的環境下，Informatics將成為企業建立長期競爭優勢的關鍵基礎。
