製造業 AI 怎麼導入?從報價、工單、庫存到生產排程
製造業導入 AI,不是從機台 IoT 開始,而是從「報價、工單、庫存」這些最花時間的營運流程開始。本文提供一份中小型製造業的實戰地圖。
為什麼多數製造業 AI 導入沒成功?
因為順序錯了。
很多顧問一上來就談「智慧工廠」「機台 IoT」「AI 品檢」。但實際上,大部分 30–150 人的製造業,還沒解決的問題是:
- 報價要一天,客戶已經跑了。
- 工單散在 LINE、紙本、Excel。
- 庫存不準,訂單無法承諾交期。
- 老闆不知道昨天做了多少產值。
先把這些解決,再談 AI 品檢。
製造業 AI 導入的正確順序
Stage 1 · 報價系統(4–8 週)
Mission:報價到收款自動化。
做法:
- 統一 BOM 與成本邏輯。
- 業務輸入需求 → 系統帶出材料 + 工序 + 成本 → 產生報價單。
- 客戶確認後 → 自動建立訂單。
工具:客製化 Web App + 現有 ERP 對接。
Stage 2 · 工單系統(6–10 週)
Mission:訂單直通生產。
做法:
- 訂單自動拆成工單。
- 工單依產線、機台、交期排程。
- 現場師傅用手機更新進度。
- LINE 通知業務、老闆與客戶。
Stage 3 · 庫存 / BOM(4–6 週)
Mission:安全庫存 + 缺料預警。
做法:
- 即時庫存查詢。
- 依訂單 + BOM 自動計算未來 30 天缺料。
- AI 建議採購時機與供應商。
Stage 4 · 機台稼動(6–12 週)
Mission:OEE 儀表板。
做法:
- 機台加裝低成本感測器(或直接讀 PLC / OPC UA)。
- 即時稼動 / 待機 / 維修狀態上傳。
- Grafana Dashboard 給廠長。
Stage 5 · AI Management Dashboard(2–4 週)
Mission:老闆一頁看懂。
做法:
- 讀取以上四層資料。
- AI 每天早上摘要昨日重點。
- 手機一頁,異常自動 alert。
常見的製造業 AI 應用場景
1. AI 報價
歷史類似案件參考 → 材料成本自動帶入 → AI 建議合理利潤 → 業務調整送出。
2. AI 排程
訂單 + 機台稼動 + 交期 → AI 排程建議 → 廠長微調。
3. AI 品檢(進階)
機台或線邊拍照 → AI 判斷瑕疵 → 自動標記 + 建工單。
4. AI 預測維護(進階)
機台振動、電流資料 → AI 判斷可能故障 → 提前排維修。
中小型製造業的預算參考
Starter(單一 Mission):NT$150,000–200,000 例如:報價系統或工單系統擇一。
Department OS(製造完整):NT$400,000–680,000 報價 + 工單 + 庫存 + Dashboard 整合。
Business OS(跨部門):NT$680,000 起 再加上業務、財務、採購整合。
Managed AI Ops:NT$19,800–39,800 / 月
需要換 ERP 嗎?
大多數狀況不用。Fracdigi 常見的做法是:
- 保留既有 ERP(鼎新、正航、文中等)作為財務與帳務核心。
- 在其上建立客製化的營運系統(報價、工單、Dashboard)。
- 兩者透過 API 或 SQL 同步。
下一步
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關於這篇文章,常見問題
需要基本的內網或雲端連線。若機台區沒有網路,可以先做辦公室端的報價 / 工單 / 庫存系統,機台端後續再擴充。
我們建置的系統都優先考慮手機介面,師傅用 LINE 或手機瀏覽器就能更新工單。也可以用平板固定在產線邊。
不會。新系統上線通常會與舊流程並行一段時間,確認穩定後再切換。
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