阻擋你報價速度的往往不是技術能力，反而是一個幾乎所有工廠都忽略的結構性問題—圖面知識的斷點。

為什麼「報價晚幾天」早就是競爭劣勢

詢問任何一位製造業的業務，他們都能說出幾個被客戶催促報價的故事。

在現今的市場節奏下，採購端的決策週期越來越短，客戶往往同時向數家廠商詢價，誰先回覆、誰的數字有說服力，誰就能拿到試單的機會。

而多數工廠的報價流程，從詢單進來到報出數字，仍需要數個工作天，甚至還有聽說要好幾周…

這段時間裡，業務在等工程師，工程師在翻圖檔，圖檔可能散落在硬碟中的十幾個資料夾裡，格式混雜著 PDF、DWG、TIFF 與掃描紙本，沒有統一的索引，沒有版本管控，更沒有任何機制能告訴你「這張圖，是不是之前曾經做過類似的貨」。

我們常常聽到業者說「我們花最多時間的不是估算，而是找圖。找到對的圖，報價其實半天就好。」

這不是個別廠商的問題而已，這是整體製造業者在「非結構化圖面資產」上的集體盲點。工廠投入大量資本在設備、模具與人才上，卻對累積了十年、二十年的設計圖資產放任其碎片化，讓它沉睡在儲存空間裡，無法被有效運用。

報價流程的五個斷點

要理解問題的根源，我們必須拆解一張製造業報價單從詢單到出門，究竟經歷了哪些環節，以及每個環節在哪裡容易卡關。

1.詢單接收

客戶傳來設計圖＋規格說明，格式不一。

2.相似圖搜尋

業務／工程師手動翻找歷史案例。

3.工序判斷

資深工程師解讀圖面，規劃製程路線。

4.成本試算

材料、工時、設備折舊逐項估算。

5.報價送出

業務整理後回覆客戶。

從流程中就能看出，第 2 步到第 3 步之間存在最大的時間黑洞。「相似圖搜尋」高度仰賴人力與經驗，找到圖之後，是否能快速對應到歷史工序與報價結構，又取決於權責人員是否有空、是否記得，甚至是否還在職。

這正是圖面知識「人在知識在、人走知識走」的核心危機。當報價的關鍵判斷力集中在少數幾位資深員工身上，企業實際上是在用最脆弱的方式承載最重要的競爭能力。

產業觀察｜少量多樣加劇了這個問題

工業 4.0 趨勢下，製造業的訂單型態正在加速碎片化。每一張新的詢價單都可能是一個全新的變形，即使與歷史圖面九成相似，業務端也難以判斷；即使工程師認出了，也找不到當初的報價依據。每一次重新估算，都是重工，都是成本。

圖面資產的價值，為什麼長期被低估

製造業對「資產」的認知，長期停留在有形資產，像是廠房、設備、庫存等。無形資產的管理意識，雖然在品牌、專利、技術文件上有所提升，但在「設計圖面知識庫」這個議題上，幾乎是空白。

問題一：圖面存著，但很難搜尋

大多數工廠的圖面管理停留在「有儲存」的階段。圖檔確實存在，但沒有結構化的索引，搜尋只能靠檔名關鍵字，而檔名命名規則因人而異、年代而異，搜尋成功率極低。更糟的是，設計圖本身是視覺資訊，即使找到了相近的檔名，仍需人眼去判斷圖面的相似程度。

問題二：歷史報價與圖面脫節

即使找到了歷史圖面，當時的報價資訊往往存在另一套系統——可能是 ERP 的訂單記錄，可能是業務的 Excel 報表，也可能只存在某位同事的信箱裡。圖面與報價的關聯，從來沒有被系統性地建立起來，每次報價都是從零開始。

問題三：知識隨人流失，無法傳承

最核心的問題是：判斷圖面相似度、評估工序難度、決定報價區間，這些能力長期依附在特定的資深員工身上，沒有被系統化留存。一旦人員流動，這些知識便隨之消失，新人需要數年才能建立起同等的判斷力，而在這段期間，報價的準確度與速度都會顯著下降。

當 AI 學會「看圖」，報價流程將如何重構

近年來多模態 AI 技術的成熟，使機器同時理解「圖像」與「文字」成為可能。對製造業而言，這代表一個過去無法想像的能力正在變成可能—讓 AI 系統讀懂設計圖，並將其與歷史圖面、工序、報價資訊自動關聯。

先知科技的 Foresight NexusAI 平台，正是基於這個技術邏輯所建構的產品。其中的圖文通 BlueprintLegacyAI 模組核心架構分為三個層次：

歷史圖面資料庫建立

將現有的 CAD 圖、PDF 設計圖、掃描圖與對應的材料、工序、報價資訊整合入庫，建立可被檢索的圖文知識資產。

圖文混合 AI 模型訓練

結合圖像特徵辨識與文字語義理解，訓練能同時解讀「圖面幾何特徵」與「製程文字描述」的混合 AI 模型。

即時相似度比對與報價回傳

輸入新的詢價單圖面，系統自動回傳前 10 筆最相近歷史案例，附帶報價結構、工序建議與材料資訊，供業務直接參考。

這個流程的關鍵價值，不只是「快速」，還能將企業多年來累積的工藝判斷能力，從依附在少數人身上，轉移為可被全員運用的系統能力。業務不需要等工程師，工程師不需要從頭想，組織的集體知識第一次透過可操作的模式協同運作。

製造業真正的護城河，不只有設備與良率，能不能讓每一次的生產經驗成為下一次競爭的起點也是關鍵。而圖面知識資產化，是這條路上最被低估的一環。

導入前後：流程對比與實際效益

圖文通導入前

• 業務收到詢價單，轉交工程師後等待回覆，平均 2–4 天
• 手動查找圖檔，每次尋圖耗時 15 分鐘至數小時不等
• 無歷史報價對應機制，全憑工程師經驗估算，誤差大
• 資深員工離職即造成知識斷層，新人需重新摸索
• 業務傾向接大量訂單而非高毛利訂單，錯失利潤優化機會

圖文通導入後

• 業務端直接查詢，系統即時回傳相似案例與報價參考，縮短至 1–2 天
• 尋圖時間從 15 分鐘壓縮至 3 分鐘以內，效率提升逾 300%
• 歷史報價結構自動對應，估算有歷程可查，誤差顯著降低
• 知識轉為資產，人員流動不再造成能力斷層
• 辨識高相似度的舊圖，優先接毛利較高訂單，提升獲利品質

以實際導入案例來看（扣件與五金零件產業），廠商在完成圖面資料庫建置後，報價流程效益如下：

報價時間縮短 25–50%

原本要 3–4 天，縮短到 1–2 天。

尋圖速度提升 3 倍

單次從 15 分鐘縮短至 3 分鐘左右。

訂單毛利預估提升 3–8%

歷史圖重用與接單策略優化。

導入評估：哪些企業最適合現在行動

圖文通並非適合所有規模的製造企業，以下幾個特徵，是我們觀察到導入效益最顯著的企業輪廓：

歷史設計圖資產達一定規模（500 張以上）

圖面資料庫越豐富，AI 建模的表現越好，效益越明顯。剛起步的新廠即使導入，初期效益有限。

報價週期長、且以接新客或多樣訂單為主

如果訂單型態高度重複，報價流程已相當熟悉，導入效益有限。反之，每次都在面對新詢價單的業務型態，最能感受到差異。

正在面臨資深工程師人才流失或交接問題

圖文通提供的不只是效率提升，更是知識保存機制。對於擔心「人走知識走」的企業，這是最直接的解方。

希望在不大幅改動現有 ERP／MES 架構的前提下導入 AI

圖文通支援與廠內現有系統整合，採 NexusAI 平台模組化導入，不需要重建既有流程。

5/20 「圖文通」線上產品訓練｜免費報名中

如果你想了解圖文通核心功能、導入流程與 Q&A—

我們將在 5 月 20 日的產品基礎訓練課程中實際展示說明

歡迎帶著你的業務場景與痛點前來參與！

• 2026/5/20（三）13:30 – 16:30
• Google Meet 線上會議 (報名成功後提供連結)
• 免費參加，限額 10 名

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AI 技術走向產業落地的關鍵舞台：TAIA × Secutech AI 論壇

本次頒獎典禮所在的「AI 技術與智慧應用論壇」，結合 Secutech 國際展會資源，聚集了產官學研等領域的專家學者和企業代表共同參與。

論壇聚焦於 AI 技術如何從實驗室走向實際應用場景，主題涵蓋：

• AI 從雲端走向邊緣：高效運算與智慧感知的現場化落地
• AI 賦能安全防護：從工業環境到城市場域的主動防禦
• AI 決策透明化：從感知到可追溯、可解釋的智慧決策

而在精采的論壇主軸下，其中 TAIA AI Award 為台灣人工智慧協會年度重要活動，今年已邁入第四屆。

Best Speaker 獎項主要是針對講者過往參與 TAIA AI Talk、AI Day 及相關論壇、研討會的資歷進行評選，涵蓋 AI 實踐推廣的深度、演講內容的專業性，以及對產業的實質影響力等面向。

同時間也進行了 Best Solutions 的獎項活動，讓現場參與者們了解到各種 AI 解決方案對於產業與市場的影響力。

而先知科技創辦人高季安博士榮獲本屆 「Best Speaker 特優賞」，肯定了其在 AI 應用推廣、產業實戰經驗與技術落地觀點上的卓越貢獻。

這項榮譽不僅代表個人在 AI 領域的專業影響力，更象徵先知科技長期深耕智慧製造、推動 AI 實際落地的成果，獲得產業界的高度認可。

以產業為核心的 AI 方法論

AI 導入不能只從技術出發，而必須回到產業本質：我們不只是做 AI，而是做能在產線真正運作的 AI。」

先知科技自 2009 年成立以來，結合半導體與製造業超過二十年的實戰經驗，發展出以產業需求為核心的 AI 方法論—不只著重技術，更關注如何整合流程、系統與決策。

這也是先知科技創辦人高季安博士，一直以來持續透過專題演講活動所輸出的終極理念。

從榮耀到責任：持續推動 AI 真正走進產業現場

高季安博士此次榮獲 Best Speaker 特優賞的肯定，源自評審對高季安博士長期在產業 AI 落地論述上所留下的具體紀錄。對先知科技而言，這份認可所代表的，是一家企業多年來持續將 AI 技術帶入真實產業場景、不斷累積實戰成果的過程，在夥伴之間被看見與認同。

這也象徵了一個必須承擔的責任—持續推動 AI 技術從概念走向實務，從工具轉化為企業的基礎設施與核心能力。

未來，先知科技也將持續以「AI × 產業 × 系統整合」為核心，協助更多企業在數位轉型過程中，真正找到 AI 的價值與落地路徑。

如果你希望進一步了解 AI 在產業的實際應用，或評估適合你的導入策略，歡迎與我們聯繫，一起探索 AI 帶來的下一波成長機會。

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這三個問題，有機會在一個下午同時獲得解答。

臺南市政府今年積極推動「臺南市產業數位轉型推廣計畫」，首場說明會訂於 115年4月27日（一）13:00–17:00，在新營贏地創新育成基地舉行。先知科技受邀於本次活動進行供應商發表，將在現場說明 Foresight NexusAI 平台 如何協助製造業在最短時間內完成 AI 落地。

為什麼現在是製造業 AI 導入的關鍵時機？

過去幾年，「AI 智慧製造」從原本的趨勢話題，演變為真實的競爭門檻。在半導體、面板、化工、造紙等產業，率先導入 AI 品質預測、設備診斷與知識管理的廠商，已經在良率、生產效率與人力成本上拉開了差距。

但是對中小型製造業者而言，AI 導入的主要障礙從來都不是「技術不夠成熟」，反而是這些關注點：

• 缺乏 AI 專業人才，不知道如何建模與維運
• 客製化開發成本高，投資回報期不確定
• 不清楚政府補助管道，錯過資源挹注

這正是臺南市政府這次推廣計畫的切入點—透過系統性的輔導資源、補助機制與廠商媒合，降低中小企業踏入 AI 的第一步門檻。

這場說明會，你能帶走什麼？

本次活動議程從 13:00 延伸至 17:00，內容涵蓋政策說明、學術觀點、實戰案例與廠商媒合四大層次。

政策資源與申請機制

專案辦公室將完整說明臺南市數位轉型輔導計畫的服務內容，包括數位轉型量表診斷、諮詢輔導流程、技術導入補助與成果展現機制。這是了解政策紅利、評估如何申請的最直接管道。

專家觀點：數位轉型的診斷邏輯

長榮大學管理學院院長林傑毓將以「數位轉型不『首從』──從精準診斷到數位突圍」為題發表主題演講。核心觀點是：企業在導入數位工具前，必須先做好精準的自我診斷，否則工具導入不但無效，甚至會帶來新的管理混亂。這對正在評估 AI 導入的製造業者是高度實用的思維框架。

獲補助廠商的真實分享

億進寢具企業有限公司副總經理柯智正將分享 114 年獲補助後的導入歷程。從同業的實戰案例中，往往能找到比任何簡報都更接地氣的判斷依據。

AI 解決方案廠商媒合

包括先知科技的多家 AI 解決方案供應商在活動下半場進行發表，結束後會進入交流媒合時段，你可以直接與廠商的技術顧問面對面討論你的廠內需求，比線上詢問效率高出許多。

先知科技將在現場帶來什麼？

先知科技的發表時段為 16:00–16:10，我們將聚焦在一個核心問題上：製造業如何在不依賴大量 AI 人才的前提下，快速讓 AI 在廠內真正運作起來？

這個問題的答案，是我們這麼多年來在製造業現場摸索出來的。

Foresight NexusAI 平台：模組化 AI，依需組合

Foresight NexusAI 是先知科技將多年智慧製造經驗平台化的成果，整合多元 AI 智能模組，涵蓋從數據分析、圖像偵測、知識管理到市場預測的完整應用場景。

製造業最常見的三個導入起點：

• 品質問題：天眼通 SkyEyes（AI 視覺偵測）+ AIUPS 數據通（製程品質預測）
• 設備問題：預感通 Future Sensing（設備異常診斷與預測性維護）
• 知識管理：知識通 KnowledgeConnect （企業內部 LLM 知識助理，資料不外流）

三個模組可以獨立啟動，也可以逐步整合成完整的 AI 製造閉環，降低一次性導入的風險與成本。

還有其他模組，像是能夠提升報價效率與工序管理的圖文解析 AI 「圖文通 BlueprintLegacyAI」、能夠輔助決策的市場趨勢預測 AI 「市研通 Market Insight」等，都是能幫助產業優化營運，降本增效的實用工具。

真實案例，可量化的成效

以下不是簡報示意圖上的數字而已。這都是我們長年來在台灣製造業現場取得的實際結果：

• 產品最終不良率降低 33%
• 品質偵查時間縮短 90%
• AI 預測精度提升 80%（造紙廠塗佈量預測案例）
• 冰機節能系統全年節省電費逾新台幣 320 萬元

這些數字背後，代表的是工廠裡真實的流程改變。我們很高興能在當天現場分享這些實務經驗。

給正在觀望的製造業者：幾個值得思考的問題

在決定是否參加這場說明會之前，或許可以先問自己幾個問題：

• 你的廠內每天有多少品質異常，是靠人工判斷、事後追查？
• 你的設備有沒有在「故障前一步」就有提前預警的能力？
• 當資深人員離職，廠內累積的製程經驗有沒有被系統性保存下來？

如果這三個問題中有任何一個的答案是「沒有」或「不確定」，那麼這場活動值得你花時間來了解。

AI 導入的最大成本不是技術開發上的費用，反而是「太晚開始」所帶來的競爭落差。

115年臺南市產業數位轉型推廣說明會活動資訊

• 時間：115年4月27日（一）13:00–17:00
• 地點：贏地-創新育成基地 1F多功能空間（台南市新營區民治路38號）
• 先知科技發表時段：16:00–16:10

點此報名

活動前預約諮詢

想在活動前先了解 Foresight NexusAI 平台是否適合你的產業，或希望當天安排一對一交流時間？歡迎預約諮詢，直接與我們的顧問夥伴聊聊。

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工程師忙著撈數據、產報表，好不容易解決了問題，過兩週同樣的情況卻又換個樣貌出現。

大多數企業不缺數據，缺的是「把數據變決策」的效率，那產線就永遠在「救火」， 如果我們永遠在事後檢討，那有沒有可能做到「預防」？

為什麼累積了這麼多數據，改善良率還是這麼累？

在協助眾多產業客戶數位轉型的過程中，我們發現製造現場的共同痛點：

• 憑直覺調參數： 製程參數上百個，資深工程師靠經驗，新手靠運氣，經驗難以傳承。
• 分析趕不上變化： 當人工分析出結果時，不良品可能已經裝箱出貨了。
• AI 門檻太高： 知道 AI 預測很強，但想到要寫程式、找資料科學家，就覺得遙不可及。

先知科技認為：真正的智慧製造，不該是增加員工負擔，應該是要讓工具去適應人的經驗。

從「事後分析」轉向「事前預測」：數據通 AIUPS 的解方

數據通 AIUPS ，先知科技 AIoT 智慧製造平台-Foresight NexusAI 旗下的數據分析預測 AI 產品模組。

4 月 15 日，我們將透過這個產品模組的訓練課程，讓你了解它的功能與操作，還會帶你進行「良率管理邏輯轉型」的實戰。

課程將分享如何透過 No-Code 方式，讓第一線的製程與品保人員，直接將多年累積的「產業經驗」轉化為「預測模型」：

• 自動找出關鍵： 不再大海撈針，讓系統自動識別影響良率的核心參數。
• 建立預測機制： 在問題發生前，系統就先告訴你「這批產品可能有風險」。
• 標準化決策： 將資深專家的判斷邏輯數位化，讓團隊的分析水準保持一致。

我們會帶著你走過一遍從資料匯入、清理到建模的完整路徑。你會發現，導入 AI 預測良率，其實不需要懂甚麼深奧的技術，只需要懂你的製程。

數據分析預測 AI 「數據通 AIUPS」課程資訊

日期：2026年4月15日 13:30-16:30，Google Meet 線上參與 (成功報名後提供連結)

誰適合參加： 每天被良率追著跑的製程/品保工程師、希望提升決策效率的製造主管、負責推動企業 AI 轉型的數位化專案人員等

「最好的改善，是讓問題根本沒有機會發生。」 名額有限，立即預約你的 AI 轉型實戰席位。

立即報名參加 4/15 訓練課程

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企業也體認到，AI 已經從「觀望」轉向「落地應用」的實戰階段，所以本次知識通的產品訓練課程，我們特別深入剖析 AI 的最新技術趨勢，也透過實際操作，來帶領學員了解如何建構企業專屬的智慧知識庫。

AI 生產力的量化價值與產業轉型

課程一開始我們就點出 AIGC（生成式人工智慧）對現代企業的關鍵意義。AI 早就已經脫離簡單的內容生成目的，進一步成為驅動決策優化與營運效率的關鍵工具。在銀行、生技醫療等高度依賴數據的產業中，生成式 AI 帶來的營業利潤成長潛力極大。

針對「智慧製造」場景，本次課程也分享了 AI 在產品設計、自動化操作及組織經驗傳承中的應用。透過 AI 輔助，企業能有效緩解專業人才短缺與技術斷層的痛點，實現更高效的營運轉型。

解密 RAG 技術，打造精準對話基礎

企業應用 AI 最擔心的事情，應該是「幻覺」問題（AI 產生錯誤資訊）。本次課程重點介紹了核心技術—RAG（檢索增強生成）。透過此技術，AI 能精準檢索企業內部的私有文件庫，並以此為根據回答問題，確保輸出資訊的正確性與安全性，真正讓 AI 成為懂公司的專業助手。

另外也說明了「知識通」優異的技術整合力：

多格式與圖表解析

具備讀取 PDF、DOCX、XLSX 等多種格式的能力，甚至能辨識文件中的複雜表格與圖表。

靈活配置與安全控管

支援包括 Llama 3、Gemini、GPT-4 在內的多種主流大型語言模型，並提供地端與雲端的彈性部署方案，配合嚴密的權限控管機制，守護企業數位資產。

系統實機操作：從文件到智慧對話的極簡流程

在實操示範環節，學員體驗到「知識通」系統的高效與易用性。從建立資料集、上傳文件、自動標籤綁定到對話情境設定，整個流程精簡直覺。透過自動化標籤功能，系統歸納知識能夠更智慧化，讓使用者在對話框中輸入需求時，可以馬上獲得精準答案，大幅減少翻找手冊與文檔的時間。

知識通：開啟企業對話新紀元

本次產品訓練活動除了技術分享，也展示了 AI 深入企業核心流程的可能性。透過「知識通」的應用，企業能將靜態資料轉化為可即時調用的智慧資產，讓組織的知識管理流程更為高效，進而在競爭激烈的市場中保持領先。

想了解如何為你的企業量身打造專屬 AI 知識庫？歡迎預約專家顧問諮詢，開啟你的企業智慧轉型第一步。

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傳統工藝遇上數據決策

功學社（KHS）創立於 1930 年，九十多年來深耕樂器製造，在全球高階手工樂器市場建立了相當的聲譽。但是這個產業有個獨特的挑戰：一把高階手工樂器，從備料到出貨往往需要四個月。這麼長的生產週期，讓供應鏈管理的難度遠比一般消費品高出許多。

功學社近年選擇與我們先知科技合作，踏上智慧轉型之路。他們的策略很務實—沒有一次性押注所有 AI 新技術，反而是先從最痛的問題下手，再一步一步推進。

現階段實績：先知科技「市研通」，建立連老闆都服氣的「預測公信力」

過去，功學社的下單決策很大程度依賴業務人員的經驗判斷。這在市場穩定的時代或許還行得通，但如果判斷失準，四個月後成品出來，市場熱度早已消退，庫存壓力與業績損失便會接踵而至。

為了解決這個問題，功學社導入了先知科技的「市研通」，並採取了一個務實的驗證方法：用過去的歷史數據，預測 2025 年上半年的市場走勢，再拿預測結果與實際數據比對。

結果相當驚人！預測數字和實際營運數據的吻合程度，遠超過他們原本的預期。功學社方面表示，老闆在看到這份驗證結果之後，對這套工具的信心大幅提升。這不只是一個技術導入的故事，更是一個「讓數據說話，讓決策有公信力」的起點。

策略佈局：先知科技「輿情通」，應對全球變局的決策導航

建立了內部對數據的信任之後，功學社正在評估導入「輿情通」，這是市研通的延伸模組，主要功能是監測全球的外部新聞與市場訊號。

這個需求的背景不難理解。功學社 50% 的營收來自美國市場，在關稅議題與貿易局勢持續波動的當下，總部台灣、美國團隊、中國市場三地的訊息來源不同，解讀角度也各異，很容易在決策時產生摩擦。

他們期待「輿情通」能夠把這些分散、主觀的外部資訊整合起來，轉化成相對客觀的數據依據，讓跨國團隊在討論市場方向時，能有一個共同的事實基礎，而不是各說各話。

未來願景：打造 AI 驅動的智慧製造指揮中心

功學社和先知科技的對話，不只停留在眼前的工具導入。他們也一起討論了更長遠的方向。

留住老師傅的腦袋

傳統製造業有個難以迴避的困境，資深師傅退休，幾十年的工藝經驗往往也跟著帶走。功學社希望能透過 AI 建立一套知識庫，把各部門的生產邏輯和工藝判斷系統化，讓這些百年累積的 know-how 變成可以查詢、可以傳承的數位資產。

報價不再曠日費時

高階樂器的客製化需求多，每次要計算成本、給出報價，過去往往需要一個月的人工作業。功學社希望未來能透過 AI 即時生成報價，讓業務在和客戶談判時更有彈性和速度。

跨系統的數據整合

打通各個管理系統的資訊孤島，讓管理層能夠用一個介面掌握全球營運的即時狀況，不需要東拼西湊地收集各系統的數據報告。

專家觀點：AI 是加速的油門，而「規劃」是方向盤

在訪談中，功學社也提到了一個他們自己稱為「雪球理論」的觀察：AI 的確能讓事情做得更快，但如果企業內部的流程規劃還不完善，速度越快反而會讓問題更快浮現，也會造成影響範圍擴大。

這個觀點和先知科技的理解高度一致。工具本身不是解決問題的唯一答案，清楚的經營邏輯才是關鍵。先知科技的角色並不只有提供系統，更是能夠協助企業在導入工具之前，先把那些「不能省的基礎功課」梳理清楚的專家團隊！

「我們追求的是接近真實的數字，因為數字準，決策才會有公信力。」— 功學社 KHS

你的企業也正處於「智慧轉型」的十字路口嗎？

無論是想從需求預測開始建立數據信心，還是想建立全球市場的情報監測能力，歡迎與先知科技顧問團隊聊聊，從釐清問題開始，找到最適合你的切入點。

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3/18 知識通 KnowledgeConnect 產品實戰訓練：帶領企業跨越 AI 知識管理落地鴻溝

在數位轉型的浪潮中，多數企業已完成「資料數位化」，建立了 ERP、MES 或 PLM 等系統。而先知科技在第一線顧問經驗中發現，許多企業正面臨「數位化肥胖症」：擁有海量資料與文件，但決策時卻找不到關鍵資訊；資深員工的知識與經驗，被埋在眾多的 PDF 與 Excel 中。

當生成式 AI（Generative AI）技術成熟，知識管理不只是「資料的儲存與取用」，更需要著重在能夠「互動與萃取」。

為什麼傳統知識管理（KM）正在失效？

傳統的知識管理系統大多基於「關鍵字索引」，這種模式在應對現代複雜的 B2B 產業情境時，存在三個致命傷：

語意理解斷層

搜尋系統不理解「問題」，只會比對字面。當員工問「設備異音如何處理」時，系統可能因為文件標題叫「機台維護紀錄」而找不到答案。

資訊孤島現象

技術文件在 RD 部門，SOP 在製造部，過往案例在維護部。跨部門知識無法串聯，導致資訊割裂、重複犯錯。

知識提取成本過高

員工找到文件後，還要花 10 分鐘閱讀 20 頁的報告才能抓出重點，這在追求效率的工業 4.0 時代已不合時宜。

專家洞察：生成式 AI 導入企業的技術挑戰與應對

許多企業嘗試導入通用型 AI 工具，卻發現很難直接應用在生產現場，關鍵在於：

AI 幻覺（Hallucination）風險

在半導體或精密製造中，一個參數錯誤就會造成百萬損失。

資料隱私與權限控管

並非所有文件都能開放給所有層級的員工，AI 必須具備明確的權限識別能力。

先知科技的知識通 KnowledgeConnect 正是為了克服這些挑戰而生的解決方案。我們採用 RAG（檢索增強生成） 技術架構，讓 AI 僅針對「企業內部驗證過的資料庫」進行回答，確保資訊的準確性與真實性，並完美對應企業原有的資料權限等級，且能夠通用於雲端與地端部屬，確保機敏資訊的保密性。

知識通 KnowledgeConnect 實戰場景：將數據轉化為即時知識力

透過知識通 KnowledgeConnect，企業能實現以下轉型：

智慧技術客服

工程師在現場遇到異常，直接描述問題，AI 立即檢索歷年「維修報告」與「原廠手冊」，提供具體維修步驟。

數位師徒制

將資深技師的口述筆記、專案心法轉化為結構化知識，縮短新人 50% 以上的培訓週期。

跨系統知識中台

打破資料庫藩籬，一站式檢索企業內部所有非結構化資料。

3/18 產品基礎訓練：掌握企業 AI 落地實務

為了協助企業夥伴從「觀望」轉為「實踐」，先知科技將於 3 月 18 日舉辦 知識通 KnowledgeConnect 產品基礎訓練。除了產品的介紹，也是一場關於 AI 落地方法論的分享。

活動資訊

知識通 KnowledgeConnect 產品基礎課程訓練

• 2026 年 3 月 18 日 (三) 13:30-16:30
• Google Meet 線上進行 (成功報名後提供連結)
• 適合對象：企業數位轉型長、IT 資訊主管、知識管理負責人、智慧製造評估小組等

立即報名，開啟企業智慧轉型之旅！

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2026 年第一季「先知論壇」線上研討會圓滿落幕，本次主題聚焦於「產業如何真正用對 AI」。我們邀請了資深技術專家與產業實踐者，從市場洞察、實戰歷程、ERP 戰略三個維度，深度解析企業 AI 成功的藍圖。

如果你錯過了這場精彩的直播，這篇文章將為你整理核心精華，帶你掌握驅動企業長期競爭力的關鍵。

決勝點一：從「經驗導向」轉向「數據支撐」的決策架構

面對海量的市場數據與多變的全球局勢，傳統企業往往依賴「分析師經驗」或「事後財報」。先知科技吳尚倫處長指出，這類方式存在主觀偏見且具滯後性。

量化輿情與預測市場趨勢

研討會中介紹了「市研通」與「輿情通」兩大系統：

輿情通： 透過機器學習將非結構化的新聞、討論量化為情感指標，讓公關危機或市場情緒變為「可管理的數學問題」。

市研通（白箱模型）： 不同於黑盒 AI，白箱模型能解釋「為何會波動」。透過調整參數（如利率、開工率）進行模擬預測，協助採購人員提早鎖定庫存價格。

決勝點二：百年品牌 KHS 功學社的 AI 實戰路徑：從質疑到真正落地

AI 真的能幫助傳統產業嗎？功學社（KHS）林志寬管理師分享了這家接近百年的樂器品牌，如何解決「老師傅經驗傳承」與「長達四個月生產週期」的痛點。

AI 需求預測的成功驗證

功學社透過先知科技的「市研通」AI 市場預測與決策輔助平台進行了 POC（概念驗證）：

數據餵養： 投入 2023 至 2024 年的歷史銷售數據。

準確預測： AI 預測的 2025 年上半年趨勢，與實際營運結果高度吻合，成功建立管理層對 AI 的信任。

減少內部衝突： 以往總部與美國分公司常因下單量吵架，現在透過 AI 算出的數據作為「公信力指標」，大幅縮短決策路徑。

決勝點三：重塑 ERP 戰略角色—它是 AI 的火水來源

艾創點數位總經理蔡孟學強調：「AI 是帆，ERP 是船。」如果數據地基不穩，再強大的 AI 也無法發揮作用。

將 ERP 從記錄工具升級為「戰略中樞」

消滅數據孤島： 許多企業數據破碎且欠缺即時性。ERP 應作為單一事實來源（Single Source of Truth），為 AI 提供高品質、標準化的數據。

數據驅動接班： 透過數據透明化，讓企業二代或高階經理人不再只靠「感覺」管理，而是透過即時儀表板掌握全貌，因應如關稅波動、戰爭等外部風險。

你的企業位於 AI 決勝點的哪個階段？

AI 導入不只是技術升級，更是企業競爭策略的重塑。本次研討會展示了 AI 如何真正的落地，與企業的流程深度融合，並將數據轉化為戰略智慧。

錯過研討會的朋友，想了解更多細節？

【免費培訓預告】： 3 月 18 日我們將舉辦「生成式知識管理平台—知識通」免費線上訓練課程，歡迎報名。

【專業諮詢】： 盤點你的企業數位現況，讓先知科技幫助你精準導入 AI，聯繫先知科技，獲取 AI 轉型專業建議！

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企業如何真正用對 AI？關鍵不在導入快慢或多少

在數位轉型與 AI 快速發展的環境下，企業累積的數據資產已前所未有地龐大。市場報表、銷售紀錄、客戶名單、社群聲量與內部營運數據皆已具備，但是資料的增加並沒有同步帶來清晰的決策路徑。

真正的問題並不是說數據的多或少，反而是擁有的數據能不能成為一條可執行的決策路徑？這才關係到 AI 導入能不能真正成為企業競爭力的一部分。

本次論壇將從市場洞察、導入歷程與戰略落地三個層面，解析企業在 AI 時代下的真正決勝關鍵。

第一層：從市場趨勢與輿情感知出發，建立決策支撐架構

市場變化不再只反映於財務報表，更體現在網路聲量與輿情動態之中。企業若仍依賴定期報告與歷史資料進行判斷，往往只能事後反應。

透過 AI 市場研究與輿情感知技術，企業可將結構化與非結構化資料轉化為可量化指標，即時掌握趨勢、風險與機會，讓決策不再依賴直覺，而是建立在數據支撐之上。

第二層：AI 導入不是想像，真實歷程才是關鍵

AI 在產業中的應用，往往從好奇與期待開始，卻在實際導入時面臨現實挑戰。

流程如何調整？人員如何適應？系統是否可靠？這些議題都影響著最終的結果。

本場論壇將由實際導入 AI 的企業分享完整歷程，從最初的想像與質疑，到逐步驗證與修正，最終形成可運作的應用成果。這不只是技術展示，也是一段關於轉型與決策的真實經驗分享。

第三層：AI 決勝點—重塑 ERP 的戰略角色

在 AI 時代，ERP 不只是資料記錄工具，也能成為企業的數位動脈與決策中樞。

如果資料仍分散於不同系統，數據孤島與技術債務將成為轉型的最大阻力。

真正的升級，在於讓 ERP 承接決策邏輯，消滅數據斷層，讓 AI 與核心系統協作運作，成為可持續的競爭基礎。

當 ERP 從後端工具升級為戰略中樞，企業才能真正建立長期競爭力。

從洞察到戰略重塑：企業 AI 的完整路徑

AI 的競爭，不再只是誰導入得快，而是誰能夠將路徑建構完整。

從市場洞察、導入歷程，到 ERP 的戰略重塑，企業若能建立一條完整的數據整合與決策架構，AI 才會真正成為企業的長期能力，而非一次性的專案工具。

2026 Q1 先知論壇 | 免費線上研討會開始報名

時間：2026/3/4（三）19:30–21:00

Google Meet 線上參與（報名後寄送連結）

僅限 30 名，額滿為止

若您正思考如何讓 AI 不只是導入，而是成為企業決勝的關鍵，本場論壇將提供清晰的戰略觀點與實務經驗。

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計畫成果

• 完成生產管理模組功能擴充，進行現場壓著規格(Recipe)生產前確認，避免報廢品產生。
• 完成8台自動端子壓著機壓接力感測模組安裝與導入，進行每秒1千筆以上壓接力數值收集與分析，有異常立刻警報於產線看板。
• 使用MQTT通訊協定進行資料上報，將資料儲存於後端SMB伺服器。
• 完成刀片保養預警，提前10天預警更換，減少故障停機時間。

廠內面臨問題

• 位於新北市汐止區，員工人數約170人
• 總端子壓著設備約60 台，分散在5 個廠區，目前製一課 8 台自動壓著機已完成機聯網。可計算實際設備可動率以及完工計量。
• 客戶要求產品整體訊號與電源不能因為壓接品質導致產品失效。
• 歐美中日等國製壓接力監控已經是新生產設備的標準配備，但台灣線束設備廠商在20年前移往中國大陸就已經不再研發，反而是大陸急起直追。

計畫效益

• 減少退貨處理成本 : 8台設備每年由6萬降至2萬以下。
• 提高產品良率 : 良率由80%提升至 90%以上。
• 縮短維護設備導致停機時間 : 每台設備每年48小時無預警停機，減少至15小時以下。

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