▋ 引言
在現代化工廠中，技術手冊是工程師和操作人員的重要資訊來源，涵蓋故障排除、零件維修、參數設定、預防維護與安全注意事項。然而，傳統手冊多以紙本或PDF呈現，查詢特定資訊耗時費力，尤其當資料分散於多種格式或文件中，關鍵資訊可能難以快速獲取。即使是經驗豐富的技術人員，面對新設備或升級功能時，仍需投入學習與實踐，進一步影響生產效率(如圖一)。
圖一、說明目前工廠所遇到的問題。
隨著人工智慧（AI）與自然語言處理（NLP）的快速發展，大語言模型（LLM）徹底改變了技術手冊的應用。LLM藉由預訓練與深度學習整合分散的手冊與文檔，提供即時的智慧解答工具。結合檢索增強生成（RAG），使用者可於數秒內獲取精準技術解答。此外，隨知識圖譜（KG）與嵌入技術的應用，LLM能理解結構化關係，更有效回應跨領域問題。
本文將探討LLM及相關技術（如RAG、知識圖譜）的整合如何促進智慧設備管理（Smart DM），提升效率並啟示未來技術應用場景如圖二。
圖二、說明提升管理效率的方法。
▋ 智慧設備管理器（Smart DM）的核心技術
大型語言模型(LLM)技術簡介
LLM在自然語言處理的進展為智慧設備管理器（Smart DM）提供了堅實基礎。這些模型不僅能理解與生成多種語言，還可處理多格式、多來源的資料。透過適當的前處理與標註，LLM可從PDF、Word、HTML甚至圖片和技術繪圖中提取有效資訊。以往技術手冊中的圖表、截面圖、元件示意圖與SOP敘述難以檢索，如今透過OCR與影像理解技術，LLM能將圖片中的文字與標註轉為結構化內容。這種綜合能力使LLM成為知識中樞，整合多種資訊類型，突破傳統文字限制。
技術手冊自動解析的過程
Smart DM的運作流程包含以下步驟：
- 資料載入：
將技術手冊、維修紀錄、培訓教材、故障報告等資料（如 PDF、圖片、CAD 圖紙）載入系統。透過轉檔與解析工具，生成 LLM 可理解的文字與結構化資訊。
- 知識抽取與結構化：
LLM提取技術文件中的關鍵資訊（如零件名稱、參數值、安全閥壓力、維修週期等），並進行標註與索引。結合命名實體識別（NER）與關係抽取技術，可將資料組織為語意網路或知識圖譜，便於檢索與推理。
- 即時查訊回應：
使用者透過自然語言詢問（如「某型泵的最佳轉速？」「壓力偏高如何調整？」），LLM利用知識結構與檢索引擎，即時提供準確且上下文一致的答案(如圖三)[1][6][3][7]。
圖三、將技術手冊轉換為可用數據的過程
▋ 使用案例與效益
案例一:即時操作指引
Smart DM的使用方法如下：
- 建立資料庫： 在知識區中上傳技術文件或建立知識庫,這些文件將保存在本地,不會上傳到伺服器。
- 模型選擇與整合： 用戶可選擇合適的語言模型（如Llama3.2）並將資料庫導入模型。
- 開始對話： 透過與模型的對話框,用戶輸入問題,模型會根據資料庫內容提供即時解答。
說明Smart DM的使用者介面
說明Smart DM建立資料庫的方式。
圖四、說明Smart DM使用資料庫的方式。
現場操作人員面對新設備或不熟悉工序時，需在技術文件中尋找作業程序。Smart DM可透過對話快速提供操作步驟，搭配簡要註解或插圖(如圖四)。例如，技術人員在進行複雜組裝、需調整多個零件時，只需詢問，Smart DM即可整合技術手冊分散段落，生成條理清晰的指引，並提供必要警示（如「鎖緊螺栓前，確認部件X已定位」）。
案例二：問題診斷與解決方案建議
設備運行中可能出現故障，如振動異常、溫度過高或壓力不足。傳統上，技術人員需翻閱手冊查找原因。而透過Smart DM，用戶只需描述故障（如「泵浦運行5小時後異常噪音且出水量減少」），系統即可快速檢索並總結可能原因（如軸承磨損、葉輪失衡、閥門堵塞）及檢修步驟(如圖五)。此外，Smart DM根據維修記錄與標準程序提供最佳解決方案，縮短診斷時間並提升設備可用性。
圖五、Smart DM 故障診斷流程。
效益
- 透過上述應用案例，Smart DM 帶來多重效益 (如圖六)：
- 時間節省： Smart DM 將查詢與診斷時間大幅縮減，相較以往需耗時半小時甚至數小時翻閱手冊，現在使用者可在數秒內獲取資訊，減少查詢時間。
- 學習曲線降低： 新進技術人員無需長時間閱讀繁瑣資料或依賴資深員工指導，透過 Smart DM 即時教學，能快速掌握設備操作流程並獨立作業。
- 提升準確性與效率： Smart DM 結合資料庫與語言模型，減少人為錯誤與資訊遺漏，確保高準確率並優化作業流程。
- 減少人力需求： 自動化查詢與診斷功能降低對專家或技師的依賴，使企業能合理分配人力至更高價值任務。
圖六、Smart DM 實施的好處。
▋ 技術挑戰與解決方案
- 挑戰一：多樣化資料格式的兼容性
技術手冊存在多種格式，如掃描文件、CAD 圖紙、流程圖與維修筆記。為提升 Smart DM 適用性，需建立高效資料預處理流程，包括 OCR 轉換、文本正規化、結構化解析與自動標註，確保 LLM 能處理多格式資料。同時，持續清理與更新數據，保持知識庫即時可用。
- 挑戰二：高準確性與上下文理解
工業查詢需高準確性與專業度。LLM 雖表現優異，但在特定領域達專家級準確度仍有挑戰。Smart DM 結合 RAG 架構與領域特化模型，透過檢索與篩選提升回應上下文準確性。持續微調與指令調適可進一步增強專業性。
- 挑戰三：即時性需求
生產線查詢要求即時回應，數秒內需獲取指引。Smart DM 採用分散式運算與加速推理，並將常用知識緩存在向量資料庫中，確保查詢不延誤生產進度。
- 挑戰四：減少幻覺現象
LLM 可能生成不存在或錯誤資訊，為避免誤導，Smart DM 以 RAG 架構檢索真實文件作依據，對答案進行校對。如發現錯誤，系統自動修正或提示用戶驗證。
圖七、Smart DM 挑戰
▋ 展望與未來發展
- 深度結合IoT與邊緣運算
未來,Smart DM可結合物聯網（IoT）感測器以及邊緣運算平台,使設備本身成為智慧資訊節點。在設備運轉的同時,感測器可即時提供溫度、振動、壓力等運行數據,Smart DM可根據這些動態資訊及技術文件分析,實現即時運轉狀態監控與智慧診斷,達成「智慧巡檢」的概念。
- 提升多領域知識覆蓋
Smart DM的框架並不限於單一產業領域。隨著LLM及知識整合技術的進步,該系統可擴張至教育、醫療、服務業以及金融科技等領域。舉例而言,在醫療設備維修或醫學檢驗儀器操作中,醫護人員可即時查詢設備使用說明與維護步驟。
- 增強人機互動體驗
未來的人機互動將更加自然與直觀。透過語音助手、AR（Augmented Reality,擴增實境）或MR（Mixed Reality,混合實境）技術的整合,使用者可透過口述查詢、手勢操作或穿戴裝置在現場看到設備的即時指引。當操作人員戴上AR眼鏡,在實際設備前即可看到對應的維修步驟與安全指示,這種直覺互動能大幅提升使用體驗。
- 結合知識圖譜應用
知識圖譜能提供更高階的語義理解與推理能力,使Smart DM不只限於回答「如何做」的問題,也能推斷「為何要這樣做」。透過將技術文件中蘊含的邏輯關係、因果關係及條件限制以圖譜形式呈現,Smart DM可協助技術人員在面對非典型故障時,透過追溯原因、比較不同參數組合,以找出最佳的解決途徑。
- 強化模型安全性與隱私保護
隨著LLM技術與企業內部專用模型的整合,未來將更加重視模型的安全性及隱私保護。透過在本地部署模型、對關鍵敏感資料進行加密及使用存取控制策略,企業可確保營運資料不會外洩,同時維持系統的高性能與高可靠性(如圖八)。
圖八、Smart DM的未來發展
▋ 結論
LLM技術的進步正改變傳統技術手冊的使用模式，從靜態參考轉為動態、互動的智慧決策工具。Smart DM結合多格式資料、RAG檢索、知識圖譜與領域微調，讓技術人員迅速獲取準確資訊，大幅縮短維修時間、降低培訓成本並提升產線效率(圖十一)。未來，Smart DM將整合IoT、AR、邊緣運算與安全策略，在更多領域與應用中發揮關鍵作用，推動技術知識與智慧決策的新發展(圖十二)。
圖九、Smart DM的影響
圖十、展示了技術人員在工業環境中使用Smart DM系統進行設備維護的場景。(圖片來源: DALL·E生成圖片)