PTC 工程設計的 AI 代理指南

工程團隊面臨日益沉重的壓力，不僅必須加快創新，還須因應日益複雜的產品、持續增加的法規要求，以及不斷成長的設計資料量。

AI 代理提供了因應這些挑戰的新能力。

不同於依循預設規則運作的傳統軟體工具，AI 代理能夠理解情境、分析並推理任務、提出建議，並在各項工程工作流程中採取行動。

隨著組織積極採用 AI 驅動的產品開發方式，這些智慧系統正成為工程師的重要協作夥伴，協助工程師更有效率地工作，並專注於更高價值的創新。

在 PTC，AI 功能通常以建議(Advise)、輔助(Assist)與自動化(Automate)三大面向 AAA 架構進行說明：

• 建議功能可協助工程師探索資訊、識別風險，並做出更佳決策。
• 輔助功能可協助工程師更有效率且一致地完成各項任務。
• 自動化功能可在明確治理機制和管控規範下，自動執行經核准的操作與工作流程。

本指南將說明 AI 代理的定義、其在工程設計流程中的應用方式、所帶來的效益，以及組織在評估相關解決方案時應考量的事項。

什麼是用於工程設計的 AI 代理？

工程設計 AI 代理是一種智慧軟體系統，能分析資訊、做出決策，以不同程度的自主性並執行任務，協助完成各項工程活動。

實務上，工程領域 AI 代理已用於需求審查、產品文件搜尋、測試資料生成，以及服務洞察分析等工作。PTC 產品組合中已的多項解決方案，已展現 AI 代理逐步發展的應用成果。Windchill's Document Vault Agent 與 ServiceMax's Knowledge Access Agent 可協助使用者探索資訊與洞察（建議）。Codebeamer 's Test Case Writing Agent 與 Creo's Design Advisor Agent 可協助工程師更有效率地完成任務（輔助）。隨著組織的 AI 導入策略日益成熟，便能在維持適切治理機制與工程監督的同時，有選擇地導入工作流程自動化。

現代工程組織在整個產品生命週期中會產生大量資料，包括需求、CAD檔案、模擬分析結果、物料清單、服務記錄及製造資訊。AI 代理可協助串聯並解讀這些資訊，讓工程師能更快做出更完善決策。當 AI 代理可存取涵蓋需求管理、軟體開發、設計、產品結構、製造及服務等領域資訊時，其效能將大幅提升。這種串聯產品全生命週期資訊的 Digital Thread提供必要的情境資訊，讓 AI 代理產生更可靠的建議並採取相應行動。

AI 代理並非取代工程師，而是透過協助團隊搜尋資訊、完成工作任務，並在適當情況下自動執行經核准的流程，進一步提升人類專業能力。

現今各工程組織導入 AI 的成熟度個不相同。有些組織從提供建議的 AI 功能開始，有一些則導入能協助執行工作的 AI 輔助工具。隨著 AI 導入策略日益成熟，組織可逐步、有選擇地將符合條件的流程自動化，同時確保工程監督、可追溯性與責任歸屬機制完善。

PTC 的 AI：將產品資料轉化為產品驅動的智慧

瞭解我們如何協助您全面提升產品資料價值。探索 PTC 全系列產品組合中的 AI 創新與技術進展。

立即開始

哪些工程設計工作流程最適合導入 AI 代理？

雖然 AI 代理可廣泛應用於工程領域，但在需要大量資訊處理、重複性分析或持續監控的工作流程中，更能充分發揮其價值。

高一致性工作流程

AI 代理特別適合處理需要高度準確性與標準化執行的重複性工程任務。例如需求驗證、工程變更審查、設計檢查及文件生成等活動，都能透過智慧化自動化，協助確保成果一致，同時減少人工投入。

這些工作流程通常可可透過 AI 功能獲得助益可透過 AI 功能，例如提供品質改善建議，或執行重複性工程任務。例如，Codebeamer's Requirement Quality Agent 可依據最佳實務，持續且一致地評估需求，協助團隊提升規格文件的品質，同時避免不同審查人員之間評估標準產生差異。

大量資訊工作處理流程

許多工程決策需要團隊從大量的產品、設計及產品生命週期資料，快速找出所需資訊。AI 代理能分析需求、3D 模型、工程文件、模擬分析結果及 PLM 系統中的資訊，更有效率地提取相關洞察，協助工程師更快做出更充分且有依據的決策。

這正是「建議」功能發揮重要價值之處。Windchill's Document Vault Agent 可協助工程師在大量文件資料庫中快速搜尋相關技術內容，減少搜尋產品資訊所花費的時間。

高成本工作流程

涉及大量工程資源、專業知識或冗長審查週期的工作流程，非常適合導入 AI 輔助。AI 代理可藉由加速調查並協助在開發流程早期識別問題，支援法規遵循驗證、設計最佳化、模擬研究及風險分析等活動，確保成本效益。

工程組織通常投入大量資源於驗證、疑難排解及技術調查。Creo 的Design Advisor Agent 可協助在流程早期識別潛在問題並建議後續處理步驟，在保留人員主導決策的權限同時加速工程分析。

在工程領域使用 AI 代理有何效益？

導入 AI 驅動工程功能的組織，日益著眼於自動化以外的效益，以提升整個產品生命週期中的品質、協作與創新。

提升品質

AI 代理可透過持續檢視需求、文件及工程資料，協助工程團隊及早識別問題。團隊無須完全仰賴人工審查，而可使用 Requirement Quality Agent 等代理，在問題流入後續流程前識別模糊之處、不一致性及資訊缺漏。

設計合規性

AI 代理可協助組織確保需求、文件與產品記錄之間的一致性。透過監控整個產品生命週期中的資訊，團隊可更早掌握潛在的合規風險與可追溯性缺口。

加速產品上市時程

工程師需花費大量時間搜尋資訊、撰寫文件、驗證需求及審查變更。AI 代理可協助團隊更快找到資訊、產生支援文件與資料，並在做出決策時及時提出相關洞察，從而減少所需投入的時間和精力。

工作流程自主性

AAA 架構中的「自動化」階段不僅止於提供建議，更能讓經核准的工作流程自動執行。例如，AI 驅動的服務代理可同時維持完善治理機制與人工監督，並協助識別更新項目、提供行動建，或觸發後續流程。

持續性預防與監控

工程團隊往往在排定的審查、測試作業或服務事件之後才發現問題。AI 代理可持續監控工程與營運資料，協助更早識別潛在風險。例如，ServiceMax 的 Service Insights Agent 可協助識別隱藏於服務歷式紀錄、工單及資產資料中的模式並提出建議，讓組織能更早掌握新興問題。

更專注於創新研發

或許最重要的效益在於，AI 代理可讓工程師減少搜尋資訊及執行重複性任務上的時間。當 AI 代理處理例行作業時，工程師便能專注於解決具挑戰性的問題、改善產品，以及開發創新解決方案。

AI 代理應負責多少設計工作？

AAA 架構強化了一項重要的工程原則：並非每項任務都應自動化。

許多組織會從取得洞察與建議的 Advise 建議功能開始。隨著信心提升，便擴展至可協助工程師更有效率完成任務的 Assist 輔助功能。完全 Automated 自動化工作流程通常保留給具備既定治理與核准機制、明確定義的流程。

最有效的方法通常結合以下幾種方式：

• 運用人類專業知識進行策略性決策
• 由 AI 輔助進行分析與執行
• 透過治理確保監督與責任歸屬

組織應針對以下事項制定明確指導準則：

• 哪些決策需要人工核准
• 代理可自主執行哪些操作
• 如何驗證建議的有效性
• 如何維持工程可追溯性

目標並非實現完全自主的產品設計。相反地，成功的組織會運用 AI 代理來強化工程團隊、提升效率，並在整個產品開發過程中支援更完善的決策。

PTC 對產品生命週期中 AI 應用願景

深入瞭解 PTC 的 AAA 架構，以及我們對於 AI 如何貫穿產品生命週期的願景。

立即開始

選擇用於工程設計的 AI 代理時，應評估哪些要素？

組織不僅應評估基礎 AI 模型，也應考量 AI 代理可取得的工程脈絡。最具價值的工程 AI 代理，應以產品資料、生命週期關聯、需求、文件及企業工作流程為基礎，而非僅依賴彼此孤立的資料集。

工程情境

系統應能理解工程專業術語、產品結構、需求、組態及生命週期關係。

存取可信賴的產品資料

AI 代理的效能取決於其可存取的資訊。解決方案應能串接工程系統，同時確保適當的資料治理與資訊安全。

工作流程整合

工程組織會使用多種工具，包括 CAD、PLM、ALM、模擬分析、需求管理及製造系統。AI 解決方案應能跨這些不同系統環境偕同運作，而非形成更多的資料孤島。

可追蹤性

工程決策需要具備可追溯性與明確的責任歸屬。組織應能瞭解建議的產生方式，以及產生這些建議所使用的資訊。

安全性與治理

產品資料是極具價值的智慧財產。AI 解決方案應支援企業級安全性、存取控制及符合企業的治理需求。

擴充性

隨著 AI 應用範圍擴大，組織需要能支援多個團隊、不同專業領域及複雜工程環境的解決方案。最重要是，組織應評估 AI 代理是否能協助提升整體工程成果，而不只是將個別、獨立的自動化。

PTC 解決方案如何協助企業運用 AI 代理滿足工程設計需求？

有效的 AI 代理不僅需要大型語言模型(LLM)，還必需能夠存取可信賴的工程資料、掌握產品生命週期脈絡及業務流程。

不同於專注於單一任務的單點式 AI 解決方案，PTC 正在工程、軟體開發、服務營運及服務供應鏈流程中提供 AI 代理。PTC 透過其 Digital Thread 和 產品生命週期管理 (PLM) 技術提供此基礎，串連需求、CAD 模型、產品結構、工程文件、服務資訊及變更流程。

這種整合式基礎架構，讓 AI 代理能夠在具備完整脈絡的情況下運作，而非僅依賴孤立的資料。目前， PTC 公開提供 AI 代理涵蓋多個工程專業領域，包括：

• Windchill Document Vault Agent – 從大量產品文件中提供深入洞察。
• Creo Design Advisor Agent – 在設計作業過程中提供洞察、改善建議及疑難排解指引。
• Codebeamer Requirement Quality Agent – 審查需求內容並找出可改善需求品質的方向。
• Codebeamer Test Case Writing Agent – 協助產生並驗證測試涵蓋率。
• ServiceMax Service Insights Agent – 從服務歷史紀錄、工單及資產資訊中發掘關鍵洞察。
• ServiceMax Schedule Management Agent – 協助最佳化排程與服務執行流程。
• ServiceMax Knowledge Access Agent – 從技術文件與服務內容中尋找解答。
• ServiceMax SFM Agent – 依業務規則識別交易並執行更新。
• Servigistics Spare Parts Planner Agent – 支援供應鏈與服務零件規劃決策。

這些功能共同展現組織如何逐步從建議與輔助邁向更高程度的自動化，同時確保工程治理、可追溯性與責任歸屬。

隨著 AI 技術持續演進，組織應著重建立互聯整合的工程基礎架構，使未來的 AI 功能得以順利導入，並確保應用過程的可靠性與信心。PTC 持續擴展其 AI 產品組合，協助製造商將 AI 應用於設計、軟體工程、產品生命週期管理、服務營運及供應鏈流程等領域。