精密製造業數位轉型
ทลายช่องว่างข้อมูล การตัดสินใจด้วย AI!
เชื่อมต่อ CRM/ERP/MES ด้วย Agentic AI สำหรับการเสนอราคาเร็วและการวิเคราะห์ Supply Chain เปลี่ยนจากการตอบสนองแบบ Passive เป็นการคาดการณ์เชิงรุก
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。
ความท้าทายและจุดเจ็บปวดในการดำเนินงาน
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

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。

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。

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。

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。
十二大核心智慧功能
從接單到交付,AI 全程介入的精密製造數位戰情室
螺絲視覺辨識
上傳螺絲圖/照片,AI 自動辨識品項與規格
規格自動解析
料號、材質、螺紋、公差、認證一鍵結構化
RAG 智慧報價
比對歷史成交,秒級試算最佳報價
毛利最佳化建議
AI 建議單價與毛利率,兼顧競爭力與獲利
報價可解釋反推
哪些因素影響成本、各影響多少錢,邏輯透明
動態接單紅綠燈
產能與交期風險即時控管,綠/黃/紅燈提示
ERP/MES 即時連動
物料庫存與產線負荷即時連動接單決策
交期風險預警
偵測瓶頸,自動建議分批交貨或重新議價
全通路商機收整
AI 語音助理精準萃取客情,不漏接商機
規格盲區破解
破解 840 萬種規格組合,找到對的產品
ML 模型持續訓練
學習歷史成交,報價邏輯可疊代、越用越準
跨部門即時副駕
報價/排程/客訴卡片化,主動推播異常風險
Visual AI จดจำน็อต → การเสนอราคาอัจฉริยะ
上傳一張螺絲工程圖,AI 自動解析規格、比對歷史成交、生成最佳毛利報價建議
① AI 解析規格
② RAG 比對歷史成交(相似度)
基於 3 筆航太級鈦合金歷史報價分析,考量 Ti-6Al-4V 原料成本、AS9100/NADCAP 認證製程溢價與訂單量折扣,AI 建議報價 €1.34/顆,兼顧航太客戶競爭力與合理毛利。
RAG การเสนอราคาอัจฉริยะ · แยกปัจจัยต้นทุนแบบ Real-time
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
โมเดลราคา AI · กระบวนการฝึกทั้งหมด
โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลการซื้อขายประวัติ ค้นหาปัจจัยใดที่มีผลต่อต้นทุนต่อหน่วยและมีผลมากแค่ไหน — ทำให้ตรรกะการเสนอราคาย้อนหา อธิบายได้ และปรับปรุงได้
- สร้างข้อมูล
- Feature Engineering
- ฝึกโมเดล
- ตรวจสอบการทำนาย
| หมายเลข | วัสดุ | ปริมาณ(หมื่น) | ลูกค้า | ราคา€ | กำไร |
|---|
M6 × 1.0 · AlMg3
ปริมาณ 2 ล้านชิ้น
ลูกค้า BMW AG
คำถามที่พบบ่อย
การเสนอราคาน็อต/สลักเกลียวใช้เวลานาน AI เร็วแค่ไหน?
จะหาสินค้าที่ถูกต้องจาก 8.4 ล้านชุดสเปกได้อย่างไร?
จะกำหนดกำไรการเสนอราคาอย่างไร? จะขาดทุนจากการรับคำสั่งซื้อไหม?
การรับคำสั่งซื้อจะเกินกำลังการผลิตหรือกำหนดส่งไหม?
โมเดลราคาจะแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ ไหม?
96 %
ลดเวลาเสนอราคา
30 +
ปัจจัยผลกระทบต้นทุนที่ย้อนหาได้
<5 %
ความคลาดเคลื่อนการประเมินต้นทุน
Contact US

-
อีเมล|[email protected]
- โทรศัพท์|02-55687660