生技製藥這幾年並不好走。市場競爭加劇，我們接觸的藥廠也普遍反映，法規查核對資料完整性（Data Integrity）的關注持續升高，從研發到量產的每一步都帶著不確定性。2026 年 6 月 17 日，洛克威爾自動化主辦的 Pharma Day 以「邁向 AI 時代的製藥營運升級」為題，邀集產業專家探討如何在合規、效率與品質之間取得平衡。思渤科技這次以在地系統整合夥伴的身分受邀，並邀請了自家製藥客戶一同到場，現場一起把原廠談的方向對到各廠的實際處境。

為什麼這場討論值得花一天

製藥廠的壓力不抽象。一邊是法規查核對資料完整性的期待，ALCOA+ 的要求落到每一筆紀錄；另一邊是技術轉移與驗證的速度，還有供應穩定。這幾件事彼此牽動，任何一環卡住，後面整條線都要等。2026 Pharma Day 把題目設在「邁向 AI 時代的製藥營運升級」，談的正是這群人每天在處理的事。當天從研發到量產一路盤點，哪裡可以藉由數位化把人力釋放出來，轉去判讀與決策。

數據串聯、AI 輔助、系統整合

◆	數據串聯 把分散在研發、製造各段的數據接成一條可追溯的脈絡，讓決策有共同的事實基礎，不再各憑各的報表。

◆	AI 輔助 以生物製程 AI 與機理模型輔助製程開發與最佳化，把現場累積的判斷逐步固化成可複製、可交班的模型。

◆	系統整合 把製造執行系統（MES）、製程控制系統（DCS/SCADA）與企業端系統串成一致的數位架構，讓合規所需的紀錄與追溯隨流程自然產生，而非事後補件。

當天現場也示範了資料整合平台、MES 與 DCS/SCADA 怎麼把這三件事落到實際產線。整合的幅度各廠不同，依製程與既有資產而定。

當天看到的共同方向

把當天的議程放在一起看，方向其實很一致：生物製程的數據愈來愈多，關鍵在判讀，把數據整理成現場用得上的資訊，AI 才有著力點。MES、製程控制與資料整合，原廠在會中給了方法；哪些適合自家產線、從哪裡開始，是每家廠接下來要各自回答的題目。我們在會中陪客戶一起聽講，把各家在意的議題記了下來，會後會整理成可以逐項討論的內容，再和客戶一起評估哪些值得先做。起步可以小：先從一條線或一個機台級的範圍開始，確認有效再逐步推廣，善用既有資產，不必從零重建。