製造業 AI 現場地圖

製造業 AI 自動化導入：十個工廠現場的問題地圖

這個系列寫十個工廠現場卡住的事：報價、排程、舊 ERP、上架。我的判斷只有一個：先把散在人腦、Excel 和舊系統裡的資訊整理成一份共用資料，AI 才接得上。歷史報價、訂單、料號這類非核心資料可以給 AI 讀；核心圖面不直接交給雲端 AI，走地端規劃。

（情境來自我實際訪談的工廠，一個情境是一家公司，細節已去識別化。）

方法與架構

讀這個系列之前，先看哪兩篇？

先看 CCI 那篇，知道我怎麼把現場的說法收斂成一句核心議題；再看地端伺服器那篇，知道哪些資料可以交給 AI、核心圖面該怎麼保護。十篇現場文都建立在這兩件事上。

CCI 之後，我的設計思考流程依序是 SIPOC、客戶服務藍圖、泳道圖、MVP、驗證，各名詞的意思整理在設計思考方法名詞小辭典。

報價｜第 1–6 篇

因為報價是工廠裡最常卡住、也最適合先讓 AI 接手的地方。六家工廠的報價各有各的卡法：規則在幾個人腦中、價格沒有基準、舊案子埋在 PDF、料件沒有共用、報價和訂單接不起來。共同點是過去的報價紀錄沒有變成一份可以查的資料。

第 1 篇｜報價規則在三個人腦中、紀錄散在幾百個 Excel
機構件工廠：把三個人的報價知識整理成一份共用資料，再讓 AI 找舊報價、算草稿。
第 2 篇｜同一個規格，不同客戶不同價（即將推出，2026年11月20日）
接單生產的工廠：把價格拆成材料、尺寸、重量、加工、組合、零件六個子項，報價才有基準。
第 3 篇｜工程案報價都埋在舊 PDF 裡（即將推出，2026年11月27日）
照明工程商：讓 AI 從舊 PDF 抽出施工項目，整理成可以查的選型規則。
第 4 篇｜平板加工件報價沒規則，2D 圖還要標一堆螺絲（即將推出，2026年12月4日）
平板加工廠：用一個小 MVP 從 3D 圖辨識螺絲種類與數量，帶出共用料件。
第 5 篇｜代工報價前的三關評估：共用料號怎麼省庫存（即將推出，2026年12月11日）
代工廠：建料號之前先讓 AI 查有沒有可共用的料。
第 6 篇｜報價單在 Excel、訂單在 Monday、料號事後補（即將推出，2026年12月18日）
接單出圖的工廠：建一個從報價開始追蹤的中台，算出轉換率與要出幾張圖。

排程｜第 7 篇

常見的說法是「生管跟現場要多溝通」，但版本統一了，損失通常還在。砂輪廠這一篇示範怎麼把「兩個版本對不上」這個現象，拆到真正的限制：排程用訂單在排，產能卻是用爐在算。

舊 ERP｜第 8–9 篇

舊 ERP 不是給 AI 讀的，也不一定要馬上換掉。兩家工廠走兩條路：一家每天把資料同步到一份專門給 AI 讀的資料庫，原系統不動；另一家系統完全不能開發，就用 CSV 把舊資料搬到可以延伸的平台。

第 8 篇｜舊 ERP 動不了，先讓 AI 讀得到（即將推出，2027年1月1日）
用舊 ERP 的工廠：每天把資料同步到一份專門給 AI 讀的資料庫，不去碰原系統。
第 9 篇｜舊 ERP 無法二次開發？把 CSV 搬進 Odoo（即將推出，2027年1月8日）
另一家用舊 ERP 的工廠：舊資料用 CSV 匯進 Odoo，在新平台一項一項做分析。
舊 ERP 跑不動、Excel 永遠唯讀？
延伸閱讀：舊 ERP 與 Excel 的資料孤島，怎麼分段改造。

上架｜第 10 篇

因為產品規格沒有先變成一份資料。做圖、填平台給的 Excel、上傳送審，每一步都從頭打一次。這一篇寫平台賣家怎麼先整理規格，再讓後面幾步一路自動帶出。

第 10 篇｜從產品規格到平台上架全自動（即將推出，2027年1月15日）
平台賣家：產品規格先整理成一份資料，圖片、平台 Excel、送審一路自動帶出。

常見問題

情境來自我實際訪談的工廠，一個情境是一家公司，細節已去識別化。不寫公司名、人名、地點，稱呼用「產業＋角色」，只保留產業背景、流程數字和工具名，讓同業讀得懂、但認不出是哪一家。

要看是哪一種資料。歷史報價紀錄、訂單、料號清單這類非核心資料，可以整理成資料庫讓 AI 讀。核心圖面與設計檔不直接交給雲端 AI，要做地端伺服器規劃，把 ERP 資料和圖面管理接在一起，讓 AI 讀得到、權限也管得住。

可以。十個現場的說法都不一樣，過完 CCI 之後卻有同一個根：資訊沒有被整理成一份大家共用的資料。先用 CCI 把你們的問題寫清楚，再挑流程最像的那一篇對照。

報價、排程、舊 ERP、上架，或是不在這十個裡面的問題，都可以從一次 30 分鐘的診斷開始。問題定義不清楚的話，我會直接說。