Pelaburan Baharu Foxconn & Masa Depan AI dalam Pembuatan

Foxconn baru sahaja mengumumkan pelaburan sekitar US$510 juta (T$15.9 bilion) untuk membina ibu pejabat baharu di Kaohsiung, Taiwan – dan angka ini bukan sekadar projek hartanah. Di sebalik bangunan komersial, pejabat dan menara kediaman itu, tersirat satu mesej jelas: pembuatan elektronik global sedang berpindah ke fasa baharu yang didorong oleh kecerdasan buatan (AI), data dan automasi pintar.

Bagi pemain industri di Malaysia – terutamanya dalam E&E, automotif dan semikonduktor – langkah Foxconn ini adalah petunjuk hala tuju masa depan. Syarikat multinasional sedang melabur besar pada infrastruktur yang menyokong smart factory, pembangunan perisian, bateri, kenderaan elektrik dan aplikasi AI.

Artikel ini menghuraikan apa sebenarnya yang Foxconn sedang bina di Kaohsiung, kenapa ia penting untuk gelombang AI dalam pembuatan global, dan bagaimana pengeluar di Malaysia boleh mengambil peluang yang sama, bukan sekadar menjadi pengikut.

Apa Sebenarnya Foxconn Sedang Bina di Kaohsiung?

Foxconn (Hon Hai Precision Industry), pengeluar kontrak elektronik terbesar dunia, mengumumkan pelaburan sekitar US$510 juta untuk membina ibu pejabat baharu di Kaohsiung, selatan Taiwan.

Secara ringkas, kompleks ini akan merangkumi:

• Bangunan komersial dan pejabat bercampur guna
• Menara kediaman
• Hab operasi selatan Taiwan
• Pusat pasukan teknologi utama:
  • Pasukan smart city
  • Pasukan R&D perisian
  • Pasukan R&D sel bateri
  • Pusat pembangunan teknologi EV (kenderaan elektrik)
  • Pasukan perisian aplikasi AI

Kerja pembinaan dijadualkan bermula pada 2027 dan disasarkan siap sekitar 2033. Kerajaan bandar Kaohsiung mendedahkan bahawa pelaburan Foxconn di bandar itu sepanjang tiga tahun kebelakangan telah mencecah T$25 bilion.

Maknanya, ini bukan projek jangka pendek. Foxconn sedang membina “otak” untuk operasi selatan Taiwan – tempat penyelidikan, pembangunan perisian dan integrasi AI dihubungkan terus dengan kilang-kilang fizikal mereka.

Kenapa Pelaburan Ibu Pejabat Penting untuk AI dalam Pembuatan?

Kebanyakan syarikat menganggap ibu pejabat sebagai pusat pentadbiran. Foxconn ambil pendekatan berbeza: ibu pejabat sebagai central nervous system untuk seluruh ekosistem pembuatan.

Inilah kaitan terus dengan AI dan smart factory:

1. AI perlukan pusat data & pasukan perisian
   Anda tak boleh bina kilang pintar tanpa:

   • Pasukan R&D perisian yang membangunkan algoritma, platform dan integrasi
   • Infrastruktur data untuk memproses jutaan isyarat daripada sensor, robot dan mesin

   Foxconn nyatakan secara terbuka bahawa ibu pejabat Kaohsiung akan menempatkan pasukan perisian dan aplikasi AI. Ini menunjukkan strategi mereka: AI bukan lagi projek sampingan, tetapi fungsi teras di peringkat korporat.

2. R&D bateri dan EV bergantung pada AI
   Dalam sektor automotif, hampir semua perkara besar sekarang – reka bentuk bateri, pengurusan tenaga, pengoptimuman rantaian bekalan komponen automotif – sangat bergantung pada simulasi dan AI.

   Algoritma digunakan untuk:

   • Mengoptimumkan komposisi bahan bateri
   • Meramal degradasi bateri dan state of health
   • Menjadualkan pengeluaran mengikut ramalan permintaan pasaran

3. Smart city & smart factory berkongsi DNA yang sama
   Pasukan smart city dan smart factory sebenarnya bermain di gelanggang yang sama: sensor, IoT, analitik masa nyata, dan AI di tepi rangkaian (edge AI). Menyatukan pasukan ini di satu lokasi fizikal mempercepat inovasi silang.

Ringkasnya, pelaburan Foxconn menunjukkan satu realiti: untuk berjaya dalam AI pembuatan, anda perlu melabur dahulu pada brains (data, perisian, R&D), bukan hanya pada muscles (mesin dan bangunan kilang).

Apa Maksudnya untuk Kilang Elektronik, Automotif & Semikonduktor di Malaysia?

Bagi Malaysia, terutama di kawasan seperti Pulau Pinang, Kulim, Shah Alam atau Pasir Gudang, pelaburan Foxconn ini adalah cermin masa depan.

Tiga mesej besar yang saya nampak:

1. AI dalam pembuatan bukan lagi pilihan, ia strategi pertumbuhan

Syarikat seperti Intel, Infineon, Dyson dan pemain E&E lain di Malaysia sudah lama bercakap tentang automasi. Bezanya sekarang, automasi tanpa AI semakin kurang bernilai.

Contoh aplikasi AI yang sedang menjadi arus perdana:

• Visi komputer untuk kawalan kualiti
  Kamera + model AI menggantikan pemeriksaan visual manusia, dengan:

  • Ketepatan lebih tinggi
  • Konsisten 24/7
  • Rekod data imej untuk traceability

• Robotik pintar di barisan pemasangan
  Robot kolaboratif (cobot) yang disambung pada sistem AI boleh:

  • Laras kelajuan ikut beban kerja
  • Kenal pasti pola kegagalan
  • Memberi amaran awal jika ada risiko downtime

• Pengoptimuman rantaian bekalan
  Model pembelajaran mesin meramal permintaan komponen, masa serahan pembekal dan risiko geopolitik, lalu mengesyorkan pelarasan inventory dan jadual produksi.

Syarikat yang masih bergantung pada automasi tradisional tanpa lapisan AI akan bergelut dari segi kos, kualiti, dan kelajuan tindak balas kepada pasaran.

2. Infrastruktur data jadi sama penting dengan mesin SMT dan tester

Pelaburan Foxconn pada ibu pejabat Kaohsiung menunjukkan sesuatu yang ramai pengilang di Malaysia belum betul-betul hadam:

Kilang pintar bukan bermula dari membeli robot, tetapi daripada seni bina data dan keupayaan perisian.

Dalam konteks tempatan, ini bermakna:

• Reka bentuk semula shopfloor supaya semua mesin, PLC, dan sensor boleh menghantar data ke sistem pusat
• Membangun data pipeline berskala industri, bukan sekadar Excel dan SCADA berasingan
• Menstandardkan data model merentasi kilang dan tapak berbeza (contoh: antara kilang di Penang dan Johor)

Foxconn sedang bina tempat di mana semua ini dirancang, diintegrasi dan diselaraskan. Pengilang Malaysia yang serius tentang AI perlu mula memikirkan “mini Kaohsiung” versi mereka sendiri – mungkin bukan bangunan besar, tapi sekurang-kurangnya satu hab data & AI peringkat syarikat.

3. Malaysia perlu naik taraf dari “manufacturing base” kepada “AI-enabled hub”

Ramai pelabur asing datang ke Malaysia kerana tenaga kerja berkemahiran, kos kompetitif, dan ekosistem E&E yang matang. Untuk kekal relevan 5–10 tahun akan datang, reputasi itu perlu berkembang menjadi:

“Malaysia ialah pangkalan pembuatan yang bersedia untuk AI dan smart factory.”

Ini perlukan beberapa perubahan praktikal:

• Peningkatan kemahiran jurutera proses kepada jurutera data & AI industri
• Kerjasama lebih rapat antara MNC dan universiti/TVET untuk modul industrial AI
• Insentif kerajaan yang menggalakkan pelaburan pada infrastruktur data kilang, bukan hanya mesin fizikal

Bagaimana Pengeluar Malaysia Boleh Meniru Strategi Foxconn (Tanpa US$510 Juta)

Tak semua syarikat mampu bina kompleks seperti Kaohsiung. Tetapi pendekatan strateginya boleh disalin dalam skala yang lebih kecil.

1. Bentuk “pusat kecil” AI & data di dalam organisasi

Mulakan dengan pasukan rentas fungsi yang fokus kepada:

• Pengumpulan dan pembersihan data produksi
• Projek rintis AI bernilai tinggi (contoh: visi komputer untuk AOI, predictive maintenance)
• Integrasi data OT (operational technology) dengan IT (MES, ERP, WMS)

Pasukan ini tak perlu besar – 3 hingga 8 orang yang gabungkan:

• Pengetahuan proses kilang
• Kemahiran analitik / sains data
• Kepakaran integrasi sistem

Yang penting, mereka ada mandat jelas dari pengurusan, bukan sekadar projek sampingan.

2. Fikir dalam bentuk “koridor pintar” bukan satu mesin pintar

Foxconn bercakap tentang hab yang menghubungkan operasi seluruh selatan Taiwan. Di Malaysia, konsep mudahnya:

• Jangan sekadar upgrade satu mesin dengan AI
• Bina satu “koridor” atau sel produksi yang lengkap dengan:
  • Mesin yang disambung ke rangkaian
  • Sensor tambahan (vibrasi, suhu, kualiti udara, kamera)
  • Dashboard masa nyata untuk operator, penyelia dan pengurusan
  • Model AI yang berjalan di edge atau cloud

Bila satu koridor berjaya, skalakan ke barisan lain dan ke kilang lain dalam kumpulan yang sama.

3. Mulakan dengan 3 kes guna AI yang sebenar-benar pulang modal

Daripada cuba buat “masterplan 10 tahun” yang akhirnya tak bergerak, saya lebih suka pendekatan ini untuk kilang E&E, automotif dan semikonduktor:

1. Kualiti berasaskan visi komputer

   • Gantikan atau tambah baik AOI sedia ada dengan model AI yang boleh belajar daripada imej baru
   • Sasaran: turunkan false reject dan escape defect, naikkan first pass yield

2. Penyelenggaraan ramalan (predictive maintenance)

   • Pasang sensor pada mesin kritikal (reflow oven, tester, molding, die attach, SMT line)
   • Analisis corak getaran, suhu, arus motor
   • Sasaran: kurangkan unplanned downtime 20–40%

3. Pengoptimuman jadual produksi berasaskan AI

   • Gunakan algoritma untuk menjadualkan lot, menyeimbangkan beban mesin dan mengurangkan changeover
   • Sasaran: tingkatkan throughput tanpa tambah mesin

Bila tiga kes guna ini menunjukkan ROI yang jelas, lebih mudah untuk yakinkan pengurusan melabur pada infrastruktur data dan pasukan AI yang lebih besar – sama seperti yang Foxconn sedang lakukan di peringkat global.

Apa Langkah Seterusnya untuk Pemain Industri di Malaysia?

Pelaburan Foxconn di Kaohsiung bukan peristiwa terpencil; ia sebahagian daripada arus besar di mana pengeluar elektronik, automotif dan semikonduktor sedang menggabungkan AI, perisian dan infrastruktur smart factory dalam strategi jangka panjang mereka.

Bagi syarikat di Malaysia, persoalan utama sebenarnya bukan “perlu atau tidak guna AI?”, tetapi:

• Di mana dalam operasi kami AI boleh memberi pulangan paling pantas?
• Adakah data kilang kami cukup bersih, boleh diakses dan standard untuk digunakan oleh model AI?
• Siapa dalam organisasi yang akan jadi “tulang belakang” bagi transformasi AI pembuatan ini?

Jika Foxconn sanggup menunggu sehingga 2033 untuk melihat ibu pejabat Kaohsiung itu siap, ini menunjukkan transformasi pembuatan berasaskan AI adalah maraton, bukan larian pecut. Syarikat yang mula awal – walaupun dengan projek rintis kecil – akan mempunyai learning curve yang jauh di hadapan.

Untuk pengeluar E&E, automotif dan semikonduktor di Malaysia, masa yang sesuai ialah sekarang, sebelum pelanggan global dan syarikat induk mula bertanya soalan yang lebih sukar:

“Adakah kilang anda hanya automatik, atau betul-betul pintar?”

---

Jika anda sedang merancang inisiatif kilang pintar atau mahu mengenal pasti kes guna AI bernilai tinggi di operasi anda, langkah paling praktikal ialah mula dengan penilaian data dan proses di satu barisan pengeluaran utama — dan bina dari situ.