把資料記清楚
訂單、BOM、庫存與工單，建立一致的資料基礎。
DIGITAL TRANSFORMATION / AI AGENTS
讓營運資料，
成為下一步的決策依據。
鞋業數位轉型，從 ERP 流程延伸到 AI 智能體。讓生管、採購與管理者用日常語言釐清異常，把缺料、產能與交期放在同一個脈絡中判斷。
AI 智能體導入方案規劃 · 實際能力依資料與整合評估確認
未來兩週要交貨的訂單，哪些需要優先處理？
- 01看見風險
對照訂單、備料與進度
- 02釐清依據
標示來源、日期與待確認項目
- 03比較方案
評估催料、調度與排程影響
- 04交由決策
由授權人員確認下一步
缺料風險
可用量是否能在開工前到位？
產能限制
針車、組底是否都能完成？
01 / CONNECT THE DOTS
從數位化，走向有脈絡的協作。
ERP 留下作業紀錄，APS 計算排程可行性，AI 協助理解問題、整理證據與解釋結果。
把限制算進去
對照物料到位、製程路線與產能，模擬可行安排。
把下一步說明白
整理異常與可能原因，提出可追溯、可審核的建議。
02 / SIX WAYS TO START
從管理者每天會問的問題開始。
選擇場景，查看建議需要哪些資料、可以輸出什麼，以及哪些決策仍需人員確認。
管理者提問 / 訂單交期
哪些訂單可能來不及交？
查詢未來 14 天應交訂單，分析缺料、產能與生產進度的風險。
↗ 先處理影響交期的異常建議資料基礎
訂單與首次承諾、工單進度、到料確認、APS 排程。
預期規劃輸出
- 依交期排列待關注訂單
- 列出受影響雙數與資料依據
- 提出責任部門與建議處理順序
決策控制點
保留首次承諾；預估日期與正式答交分開記錄。
管理者提問 / APS 排程
插入急單，原有訂單會受影響嗎？
新增急單時，比較現有產能、加班、跨線調度與委外的可行性。
↗ 把方案放在一起比較建議資料基礎
製程路線、標準工時、物料可用日、人員與設備產能。
預期規劃輸出
- 呼叫 APS 比較可行排程
- 對照交期、產能缺口與增量成本
- 保留待審核的重排方案
決策控制點
排程由 APS 引擎計算；AI 解釋結果，核准後才更新正式計畫。
管理者提問 / 物料齊套
帳上有料，開工前真的備得齊嗎？
檢查未來 7 天計畫開工的工單，依影響範圍排列缺料項目。
↗ 回到真正可投產的條件建議資料基礎
楦寬、Size-run、BOM、倉庫可用量、預留與確認到貨。
預期規劃輸出
- 區分在庫量與開工時可用量
- 列出缺口與受影響工單
- 釐清最晚到料日與催料順序
決策控制點
依日期、倉庫、批次與單位核對；無法確認的到貨不當成確定庫存。
管理者提問 / 生產進度
今天落後在哪一站？
比對計畫、實際產量與在製品，找出等待、移轉與回報的缺口。
↗ 看清兩路完成，才安排成型建議資料基礎
裁斷、針車、組底、成型的進度、WIP 與異常紀錄。
預期規劃輸出
- 對照計畫與實際完成量
- 定位待確認的瓶頸與等待
- 建議下一個應核對的工單或工序
決策控制點
針車與組底並行，兩路皆完成後才開始成型；資料未回報不等於沒有生產。
管理者提問 / 品質異常
不良升高，該先查哪個批次？
依鞋型、材料批次、工序及不良代碼，分析最近的品質異常。
↗ 用證據縮小查證範圍建議資料基礎
檢驗與驗貨紀錄、不良代碼、批次、供應商及返工資料。
預期規劃輸出
- 整理不良分布與趨勢
- 找出值得查證的關聯批次
- 建立待確認的改善追蹤項目
決策控制點
統計關聯不等於已確認根因；隔離、返工與放行由品保依流程判定。
管理者提問 / 廠長決策
今天有哪些事，需要廠長決定？
彙整跨部門營運資訊，產生有來源、可追蹤的異常摘要。
↗ 把報表，接到可追蹤的行動建議資料基礎
訂單、採購、產能、生產、品質、出貨及已確認成本資料。
預期規劃輸出
- 彙整營運摘要與風險排序
- 列出建議負責部門與處理期限
- 連結管理看板與改善紀錄
決策控制點
指標需先定義口徑與更新頻率；資料不足時標示缺口，不補出答案。
畫面為情境解說，不是 AI 對話服務，也未連接您的 ERP 資料。
03 / FROM QUESTION TO ACTION
一條看得懂的決策路徑。
先確認資料與權限，才討論智能化。每個答案應能回到來源，每個變更都經過對應的授權流程。
- 01 / CONNECT
接上營運事實
ERP 訂單、物料與工單，連結已確認的 APS 與現場資料。
- 02 / UNDERSTAND
理解問題與口徑
把管理問題對應到指標、規則與可用資料，保留來源與更新時間。
- 03 / REASON
分析與比較方案
辨識異常、整理可能原因，依規則或專用引擎比較改善方案。
- 04 / ACT
審核後接續作業
先呈現建議與影響，由授權人員確認後，再依流程建立草稿或更新計畫。
工廠營運智能體整體應用架構
01 / 使用者層
集團管理層 / 廠長 / 生管 / 採購 / 品管 / 財務
自然語言提問、異常通知、決策審核
02 / 協調層
Factory Operations AI Orchestrator
意圖識別、Agent 路由、任務編排、權限驗證
03 / 領域智能體
- Sales Agent訂單交期
- Planning AgentAPS 排程
- Material Agent物料齊套
- Production Agent生產進度
- Quality Agent品質管理
- Cost Agent製造成本
- Delivery Agent出貨物流
- Management Agent經營決策
- Maintenance Agent設備維護
04 / 知識與工具
DB-GPT + AWEL + Metadata Registry
RAG、Text-to-SQL、KPI、業務規則、分析工具
05 / 資料服務
PostgreSQL BI Warehouse + Odoo API
分析資料唯讀 / 業務寫入經 ORM 與審核
06 / 營運視野
Apache Superset 經營戰情室
KPI、趨勢、異常清單、改善追蹤
建議整合架構示意；各層依權限交換問題、分析結果與審核資訊。實際部署、資料來源及工具組合依專案評估確認。
整合評估範圍
可依專案評估 Odoo ERP、DB-GPT、PostgreSQL、Apache Superset 與 APS 的角色及介面。來源規劃以 Odoo 19 為情境；既有系統版本與可用資料需逐項確認。
04 / YOU KEEP THE CONTROL
先看清楚，再逐步增加自動化。
第一階段以唯讀查詢、分析與預警為起點。等資料品質與結果可驗證，再評估模擬及審批後的 ERP 作業。
- L1
查詢
查訂單、庫存與工單
唯讀權限 - L2
分析
解釋指標、整理異常
來源可追溯 - L3
模擬
比較排程與改善建議
人員審核 - L4
接續作業
建立草稿或調整計畫
明確授權與審批
由核心問題，延伸到完整營運。
12 類應用依資料準備與管理價值分階段評估，不必一次全部導入。
優先評估
訂單交期、APS 排程、物料齊套、生產進度、採購供應、出貨物流、廠長決策
資料成熟後擴展
品質管理、庫存管理、製造成本、人力效率
設備資料就緒再導入
設備維護與停機分析
05 / A PRACTICAL FIRST STEP
從一個真實問題，開始驗證價值。
- 01
選一個場景
帶入一張訂單或一個缺料問題，確認誰使用、要做哪個決策。
- 02
核對資料口徑
盤點來源、權限、更新頻率與缺漏，定義指標及正確答案。
- 03
用歷史情境驗證
對照人工結果、來源引用與異常邊界，記錄誤判與修正。
- 04
分階段試行
先唯讀、再建議；依審核結果評估後續整合與作業範圍。
06 / GOOD QUESTIONS
開始之前，先說清楚。
方案更新：2026.10.25
這些 AI 智能體現在都能直接使用嗎？
本頁是鞋業 AI 智能體應用與導入方案說明，不代表已部署全部功能。可用能力取決於既有模組、資料品質、模型與工具、介面及權限，需先評估與驗證。
AI 會直接修改採購單、工單或正式排程嗎？
第一階段建議以唯讀與分析為主。後續業務變更需經明確授權、人工審核及 ERP 的正常作業介面，並保留操作紀錄。
Odoo 18、19 或 20 都可以整合嗎？
版本不能直接視為相同。會先檢查實際使用版本、客製模組、欄位、介面與權限，再確認整合範圍。本頁來源以 Odoo 19 為規劃情境；網站既有 DEMO 是 Odoo 18 畫面。
還在使用 Excel，可以開始嗎？
可以先以去識別的歷史表單盤點資料與管理規則。是否進入自動分析或串接，取決於資料格式、更新方式、權限及可驗證的結果。
成效應該如何衡量？
先建立現況基準，再觀察查詢整理時間、預警正確性、資料引用完整度與改善追蹤完成情況。交期、齊套或品質成效需有完整資料與可比較期間，評估前不承諾改善百分比。