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精密製造業數位轉型

打破資訊落差,AI 預測決策!

以 Agentic AI 串接 CRM/ERP/MES,實現快速報價與供應鏈分析,從被動反應轉型為主動預測

精密製造業營運痛點情境

全球領先的精密緊固件與硬體製造商。在全球供應鏈重組的浪潮下,歐美客戶下單趨勢逐漸轉為「少量、多批次、急單」。面對高達數百萬種的規格組合與極端的交期考驗,傳統仰賴「人工經驗導向」的營運模式已達極限。

如何在充滿變數的國際市場中,從「被動反應」徹底轉型為「AI 預測決策」,是該企業鞏固全球領導地位的核心關鍵。

面臨挑戰與營運痛點

  • 歷史數據斷層,迭代知識流失:複雜的報價高度仰賴資深業務的個人經驗。隨著人員異動,珍貴的報價邏輯與客戶經營歷程隨之流失,導致 CRM 累積的龐大紀錄淪為無法活用的資料。

  • 成本波動失控,侵蝕實質毛利:國際原物料價格、匯率與委外加工變數難以標準化。憑經驗的人工估算極易誤差,導致「報價過高錯失商機,報價過低接單虧損」的兩難。
  • 產銷資訊落差,交期承諾風險高:業務端與生產端資訊斷層,報價時未即時同步 MES 產線負載與 ERP 庫存,常「先承諾交期再發現產線滿載」,引發延遲交貨與信譽損害。

解決方案與技術亮點

為了徹底解決產銷脫節與報價瓶頸,我們為客戶量身打造搭載 Agentic AI 技術的「AI 企業大腦」。透過無縫串接 CRM、ERP 與 MES 系統,建構具備感知與預測能力的決策中樞。

四大技術亮點

全通路商機收整

亮點一|全通路商機收整:AI 語音助理精準萃取客情

整合 LINE、WhatsApp 等多渠道通訊。業務僅需語音輸入,AI 即自動「語音轉文字」並精準萃取對話中的「需求規格、客戶預算、急單屬性」等關鍵商機指標,自動打標籤並同步至 CRM,防止商機遺漏。

AI 視覺解析與 RAG 報價引擎

亮點二|AI 視覺解析與 RAG 報價引擎:破解 840 萬種規格盲區

面對高達 840 萬種規格與委外變數,系統導入 AI 視覺技術自動掃描解析客戶工程圖紙(造型、尺寸…),結合 RAG(檢索增強生成)即時調閱歷史相似成交紀錄與供應商成本,自動生成具最佳毛利區間的報價建議。

動態接單控管機制

亮點三|動態接單控管機制:產能與交期的「風險紅綠燈」

即時連動 ERP 物料庫存與 MES 產線負荷。業務準備接單時 AI 自動控管:綠燈(產能充足,立即接單)、黃燈(存在瓶頸,建議分批交貨)、紅燈(產能滿載,建議婉拒或重新議價),確保每筆訂單如期交付並維持獲利。

即時綜觀:跨部門協作的最強副駕駛

亮點四|即時綜觀:跨部門協作的最強副駕駛

以 Copilot 理念為核心,提供高階主管即時完整狀態。將報價審核、排程規劃與客訴處理「卡片化」,AI 自動彙整各部門進度並主動推播異常風險,建立以數據為基礎的對話式決策機制。

親自體驗 · INTERACTIVE DEMO

螺絲視覺 AI 辨識 → 智慧報價

上傳一張螺絲照片,AI 自動解析規格、比對歷史成交、生成最佳毛利報價建議

螺絲視覺辨識
M6 × 1.0
AlMg3
∅9.0 ±0.1
L = 18mm
Slightly Oiled
ISO 2768-m
辨識信心 94%
📷 點下方按鈕,模擬上傳螺絲照片
① AI 解析規格
料號PATTA-RN-HXT-M6-AL
材質AlMg3(鋁鎂合金)
螺紋規格M6 × 1.0
外徑 / 長度∅9.0mm / 18mm
產品HEXATOP Rivet Nut 沉頭拉帽
② RAG 比對歷史成交(相似度)
96%BMW AG · M6 AlMg3€0.077
89%Tesla Inc · M5 AlMg3€0.068
82%Volkswagen · M8 AlMg3€0.096
✦ AI 報價建議
0.078建議單價 / 顆
30.5%建議毛利率
€0.054預估單位成本

基於 3 筆高度相關歷史報價分析,考量 AlMg3 原料微幅上漲 3.2%、客戶等級與訂單量折扣,AI 建議報價 €0.078/顆,兼具市場競爭力與合理毛利。

親自體驗 · RAG 智慧報價系統

RAG 智慧報價 · 成本因子即時拆解

拉動規格,即時看見每個因子如何影響單位成本,並由 RAG 比對歷史成交生成報價

💡 客戶一次詢價常達 上百個品項,傳統人工逐項核算報價需 3–4 天;RAG 智慧報價 1–2 小時 完成整批,並能反推每個因子對成本的影響。
調整規格參數
單位成本拆解(即時運算)
預估單位成本0.000
RAG 檢索 · 從 12,847 筆向量資料庫查詢:—
→ 加權 3 筆相似成交,推得建議毛利 30%
✦ AI 建議報價
0.000建議單價 / 顆
30%建議毛利
0整單金額
⚡ RAG 即時運算 1.2 秒 · 傳統人工約 30 分鐘 / 項

AI 報價模型 · 訓練全流程

模型學習歷史成交,找出哪些因素影響單位成本、各影響多少錢 — 讓報價邏輯可反推、可解釋、可疊代

  1. 資料生成
  2. 特徵工程
  3. 模型訓練
  4. 預測驗證
① 訓練資料生成已生成 0
料號材質量(萬)客戶單價€毛利
點下方按鈕開始
② 成本影響因子(模型學到的權重)可反推
等待資料生成…
③ 訓練損失曲線就緒
訓練 Loss驗證 Loss
Epoch
0/50
驗證準確率
0.0%
MAE
0.0086
等待特徵工程…
④ 即時預測驗證RAG + 回歸
輸入規格
M6 × 1.0 · AlMg3
訂單量 200 萬顆
客戶 BMW AG
0.078
AI 預測單價
對照實際成交 €0.077 · 預測誤差 1.3% · 建議毛利 30.5%
等待模型訓練…

96 %

報價工時縮短

百項品項報價:傳統人工 3–4 天 → RAG 智慧報價 1–2 小時完成

30 +

成本影響因子可反推

材質、尺寸、表面處理、供應商等因子對單位成本的影響皆量化可反推

<5 %

成本預估誤差

AI 成本模型回測,預估單位成本與實際採購成本之平均差距
*以上為實際導入專案統計之示意數據,依產品線與導入範圍而異。
藥廠解決方案
企業解決方案
電商解決方案

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