智能報價
分析材料、數量、加工方式、歷史工時、刀具耗損、外包成本與成交價格，提供建議報價與風險提示。
02｜金屬加工製造業本地 AI 化
把老師傅經驗、報價、排程與現場進度沉澱成系統能力
CNC 加工與零件製造的核心困難在於報價靠經驗、交期受插單與外包影響、現場進度不透明。AI 化應從實際工單資料出發，協助估算工時、判斷風險與保存加工知識。
圖面工時機台排程品檢報價
AI 能做的事情與方向
工時與交期預測
依機台負載、工序順序、急單、外包時間與歷史延遲紀錄，預估合理完工日期。
現場異常偵測
偵測工單停留太久、產能異常、良率偏低或品檢不穩，讓管理者更早介入。
知識保存
整理加工注意事項、客戶規格、常見問題與老師傅判斷邏輯，建立內部 AI 助理。
太盛昌可提供的服務
- 盤點接單、報價、開工單、採購、加工、外包、品檢與出貨流程。
- 整合 ERP、Excel、紙本與圖面資料。
- 建立報價模組、排程看板、現場回報與主管儀表板。
- 導入本地資料庫、AI 模型、備份與維護流程。
太盛昌會保留人工覆核機制，讓 AI 建議先成為資深人員的判斷輔助，再逐步累積可信度。
軟硬體配合
資料端：ERP、工單、品檢、圖面檔
系統端：API、排程引擎、檔案管理
現場端：平板、條碼、機台狀態回報
部署端：本地伺服器、NAS、備份
初步成效、難關與障礙
可達成效
初期可做到報價參考、工單進度透明、延遲風險提示與加工知識查詢。後續可提高報價一致性與交期準確度。
主要難關
圖面資料非結構化、歷史工時記錄不足、外包交期不穩、師傅經驗難以文字化，是製造業導入 AI 的主要障礙。
導入步驟與時程
- 免費評估與資料盤點：先到場或線上了解作業流程，盤點接單、報價、工單、採購、外包、品檢與出貨流程。
- 挑一個導入點先做：從報價參考與工單進度看板開始小規模試行，避免一次做太大造成現場無法落地。
- 確認畫面後上線：先做出可以操作的畫面給您確認，再正式開發、轉入資料並到場教學。
- 逐步擴充：試行穩定後，再延伸到提高報價一致性與交期準確度。
上線時間依導入範圍而定，實際時程會在免費評估後提供；初期先做提醒、預警這類功能。
常見問題
金屬加工製造業導入本地 AI，最先能做到什麼？
初期可做到報價參考、工單進度透明、延遲風險提示與加工知識查詢。後續可提高報價一致性與交期準確度。
我們是金屬加工製造業，資料很亂也能導入嗎？
可以，這是很常見的狀況。圖面資料非結構化、歷史工時記錄不足、外包交期不穩、師傅經驗難以文字化，是製造業導入 AI 的主要障礙。我們會先盤點接單、報價、開工單、採購、加工、外包、品檢與出貨流程，再逐步把資料、流程與畫面串起來。
金屬加工製造業導入後，資料放在哪裡？會不會外流？
系統採本地部署，資料存放在公司內部的主機，不會離開公司。我們也會建立備份與維護流程。想先知道現有電腦能不能跑 AI，可以用免費的在地 AI 環境偵測檢查。