在高功能材料与先进制造竞争日益激烈的背景下，制程优化速度与品质稳定性已成为影响企业盈利和资本效率的重要因素。据日立（Hitachi）旗下日立先端科技（Hitachi High-Tech）Solution Business Creation Dept.总经理大南佑介博士在AI EXPO 2026中介绍，随着材料与制程复杂度的快速提升，传统依赖制程参数与最终测试反馈的开发模式已难以有效应对实际量产中的品质波动问题。
大南佑介指出，过去材料信息学（MI）多以制程条件为主要分析基础，但在实际制造中，即使条件一致，最终产品性能仍可能出现显著差异，主要原因在于忽略了材料内部微结构对性能的决定性影响。因此，通过结合精密测量技术，将制程中段的微结构数据纳入分析，并与制程参数一同导入AI模型，可以有效提升预测能力，使开发团队在中途即可判断产品潜力，并提前进行制程修正。
从应用层面来看，这种做法的价值不仅在于提升预测准确度，更在于改变决策时点。相较于传统需完成整个制程后才能验证成果的模式，导入中间分析后，可在早期即进行Go/No-Go判断，避免投入后段高成本工序，有助于降低试错成本并缩短开发周期。同样，此举也有助于提升量产品质稳定性，降低因制程偏差带来的运营风险。
大南佑介进一步表示，单纯的数据分析仍存在限制，工程师在面对庞大的材料与制程组合时，往往受限于既有知识与经验，难以快速找到最佳解。因此，日立引入自主开发的生成式AI架构，结合材料信息学与企业内外部数据来源，建立可同时进行知识整理、制程设计与参数推演的AI系统。通过整合论文、专利等公开数据与企业内部实验数据，不仅能快速整理技术脉络，亦可进一步生成潜在材料组合与制程流程，并输出具备物理与化学依据的参数建议。这也意味着AI角色正从过去的分析工具，逐步转向参与制程设计的辅助决策者，有助于提升研发效率并扩大创新空间。
相关业者认为，随着生成式AI、材料信息学与精密测量技术的整合深化，材料开发流程正由传统线性试错模式，转向可持续反馈与优化的闭环架构。在数据驱动决策逐步落地的过程中，相关技术被视为加速创新导入、强化企业在全球供应链竞争力的重要支撑。
