少量多樣生產增加製造現場對人工操作的依賴，也讓資深人員的經驗傳承成為難題，如何將現場人員操作經驗轉化為可分析、可傳承的數位資產，成為製造業智慧化重要課題。資策會數位轉型研究院（數轉院）研發「多視角高精度人員作業雙生最佳化技術」，利用多台RGB攝影機同步捕捉肢體與手部動作，建立可回放、比對及分析的人員數位分身，協助從製造現場經驗轉為可追溯的作業資料。
這項技術採用無標記3D姿態辨識，不必讓作業人員穿戴動作捕捉設備，即可比對實際操作與標準作業程序（SOP），找出步驟遺漏、順序錯誤、動作偏差或延遲。系統可辨識59至133個人體關節點，以33毫秒低延遲呈現動作；多視角影像則有助降低人員或設備遮擋造成的辨識影響。AI進一步切分動作時序，標記異常片段與發生時間，供管理者檢視熟手、新手之間的操作差異。
多視高精度人員作業雙生最佳化技術架構與應用情境。
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以金屬加工沾漿為例，系統可分析脫漿旋轉圈數，以及吹氣位置、時間與軌跡是否符合要求；應用於檢具檢查時，則可辨識漏檢與操作錯序。資策會目前正與國內金屬加工業者合作驗證，評估技術在作業一致性、品質追溯與教育訓練上的應用，未來也可延伸至精密組裝及半導體檢測等仰賴人工操作的場域。
資策會表示，研發方向將結合人員動作、物件與環境資訊，建立更完整的作業數位雙生架構。這項技術預計於9月29日至30日的「2026 ITRI ICT TechDay」展示影像擷取、AI辨識及SOP偏差比對流程。對製造業而言，關鍵在於把過去難以記錄的操作細節轉為可比較的數據，作為經驗傳承與製程改善的依據。
