全球供应链正处于快速重构的时代。从电动车普及、碳排政策趋严，到地缘政治与在地生产的政策压力，制造业的门槛正同步朝「高复杂度、高敏捷度、高可预测性」迈进。产品设计与制程决策也因此变得更加高度数据化与多变因交错，尤其对轮胎这类技术性产品而言更是明显。
在此同时，我们中国制造业面对的外部压力也日益加剧。原料依存度高、能源与人力成本上升，加上环保法规趋严，使企业营运成本持续攀升。根据中国橡胶工业协会统计，2024 年中国轮胎总产量已达 11.87 亿条，年增率达9.2%，显示需求仍具成长动能；然而，随着原物料价格波动与品牌竞争白热化，轮胎企业的平均利润率正逐年下滑。
产业内部也正在重组。根据产业研究机构《中商产业研究院》，中国轮胎产业前十大企业产量占比已超过50%，但利润占比高达 97%。市场集中化的趋势，使中小企业在研发、人力与数据能力上更显吃力。而在全球供应链重组与碳边境税政策影响下，中国轮胎品牌也面临出口竞争与技术转型的双重压力。
在这样高压且多变的环境中，轮胎制造企业开始重新审视竞争优势的来源。传统仰赖经验与师徒制的知识传承模式，在今日规模化、大批量、专线化的生产节奏下已愈发难以为继。现场工程师虽掌握大量制程与检测数据，却难以从中快速得出改善决策。像是配方试错周期过长、余长设定不稳、接地性能异常难以追溯等问题，其实都来自于企业「拥有资料，却无法运用资料」的核心断层。
不只外患还有「内忧」，轮胎工厂的关键难题正在浮上台面
呈上述而言，面对大环境快速变动、产品性能标准日趋严格、生产效率优化压力升高的双重挑战，过去在研发、制程与质量控管三个关键环节，皆长期受限于对经验的依赖与高昂的试错成本。
1. 研发端：
2. 制造端：
案例一：硫化结果延迟影响现场判断
混炼工序对于最终产品质量起着决定性作用。在实际现场中，混炼质量通常要等硫化试验完成后才能反馈，反应时间较长，无法快速辨识生产结果质量好坏。现场实作常因此问题导致异常难以提早预警或追溯，使报废、停机与重复调机的风险持续存在。
案例二：试模频繁，成型工序长期依赖经验
轮胎成型作为关键中段工序，涉及如机台温度、加热时间、成型压力等多项参数设定，实际操作常依赖经验进行调整。不同轮胎规格、胶料类型与环境条件变化，会显著影响成型品质。在新产品导入或换产时，试模频繁，参数设定缺乏稳定依据，容易导致良率波动频繁，现场因变量交错且缺乏可视化逻辑及以数据为本的分析依据，长期仰赖老师傅经验，导致较难快速辨认异常主因。
不只是建模，是让每一条产线都更准、更省、更稳
某家具备研发与量产能力的亚洲大型轮胎制造企业，导入 Profet AI 的自动化建模平台后，该企业成功将过往分散的制程与质量资料转化为可操作的预测模型，并快速落地于研发、成型、质量控管等多个关键环节。这些模型不仅提升判断效率，更实际创造了具体可量化的成效：
研发端：配方模型预测低温模量与 Tg，试错周期减少 22%，原物料浪费降低 7.8%；接地与押出精度提升，不良率预测误差压缩至 ±2%，制程标准差控制在 1% 以内
制程端：不良率降至 2%，减少现场监控人力，提升自动化与标准化；试模次数减少 50% ，良率提升 1~2%，标准差下降至 1% 以下
知识传承：模型嵌入现场流程，新人可快速理解参数逻辑，有效减少经验断链风险
这些成效不仅反映在数据，更深层地改变了整体组织的运作方式。企业不再依赖少数人的经验判断，而是让决策逻辑变得透明、可视化，并内建于每一条产线与每日的例行操作中。过去难以预测的问题，现在可以提前介入；过去靠经验调整的参数，如今可被数据引导优化。这样的转变，让企业从追着问题跑，转为主动掌握制程变化，逐步打造出更稳定、更省能、更具韧性的制造体系。
我们已经协助他们成功，你也可以是下一个
轮胎制造的挑战从不只是设备或人力的问题，而是如何让资料与知识成为工厂可持续发展的底层能力。从配方开发、参数设定到质量控管，这些看似依赖经验的环节，如今都能透过AI建立决策逻辑，提升效率、稳定质量，并降低对个人经验的依赖。
越来越多轮胎制造商将目光转向资料驱动的决策体系。透过自动化 AI 建模平台，现场不需撰写程式码也能依据实际资料建立预测模型，模拟制程参数、预测质量指标，甚至提前发现潜在异常。这不只是效率的提升，更是一场从经验驱动走向逻辑可复制、知识可扩散、决策可标准化的深层转型。
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