Method

我們怎麼把 AI 真正做進企業。

AI 導入不是一次性的軟體採購,而是企業營運架構逐步升級的過程。我們用 7 個階段推進,不追求「一次做完」,追求「每一步都能被用」。

Fracdigi Pipeline / v1

從流程、資料、系統到 AI 決策

Nodes 00 / 07

01
Business Process
訪談盤點營運流程、決策點與斷點
02
Data Mapping
把 Excel、ERP、LINE、機台資料標記出來
03
Database Architecture
資料模型、關聯、權限與擴展性設計
04
System Integration
報價、CRM、工單、機台、API 對接
05
Automation
把重複性人工流程用工作流封裝
06
AI Layer
LLM / RAG / Agent 接入有價值的節點
07
Dashboard & Decision
把資料變成經營者能立即使用的判斷

Decision Layer

AI Reasoning

以真實資料為前提,提供可解釋的建議與行動

Management Dashboard

Automation

Prediction

Knowledge

Action

Seven Steps

每一步的實際產出

notion.so/fracdigi/diagnose-report

Diagnose 範例

Diagnose Report v1

# 現況痛點
- 報價分散在 4 位業務的 Excel,同一客戶多份版本
- ERP 資料完整,但無法快速回答毛利
- 工單靠 LINE 群組,交期無法追蹤

# 資料位置
- Sales     : Excel × 4
- ERP       : Oracle EBS (11i)
- LINE      : 群組 × 6
- 機台 Log  : Kondia / OKUMA · CSV/日

# 建議第一階段 (8 週)
1. 統一報價欄位 → Cost Engine 定義
2. 建立 quotes / customers / bom 三張核心表
3. LINE 對話同步至 CRM (webhook)

fracdigi.com/apps/ops

Iterate 範例

Ops Retro · 每週回顧

Quote latency2.6h → 42min
報價一致性4 位業務同一邏輯
LINE 對話進 CRM96%
AI 排程建議採用率34% → 51%

下週行動 · 把 AI 排程建議加入業務日報,並收集第一輪拒絕原因。

01
Diagnose
診斷
了解企業真正的 business bottleneck,而不是先討論工具。
Output
關鍵痛點 · 目標 · 預算 · 團隊
02
Map
盤點
盤點 People · Process · System · Data,把現況畫成一張圖。
Output
流程圖 · 系統關係 · 資料位置
03
Architecture
架構
畫出未來的 Data Model、System Architecture、API 與 Pipeline。
Output
架構圖 · 資料模型 · 命名規範
04
Prototype
原型
建立最小可行 prototype,先驗證資料流與最有價值的節點。
Output
可操作的 MVP · 使用回饋
05
Integrate
整合
與 ERP、CRM、LINE、Excel、Database、機台整合,讓資料真正流動。
Output
API / ETL / SSO / Webhook
06
AI
AI
最後才把 AI 接進真正有價值的節點。RAG、Agent、Automation 依需求選擇。
Output
LLM · RAG · Agent · Automation
07
Iterate
迭代
從實際營運資料持續優化,不當一次性專案處理。
Output
Dashboard · Metrics · Retro

Consultation

預約 AI 導入診斷

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我們會用 30–60 分鐘,從你目前的流程與資料狀況出發,提出接下來 90 天可以做的第一步。

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