告別 Excel 追進度用 AI 加速產銷協同

製造企業每天都在產生大量營運數據，也開始嘗試將 AI 應用在訂單追蹤、採購管理、生產排程、庫存監控與交付預警等場景中。
但真正導入時，許多製造團隊才發現：
AI 不只是增加一套工具，更關鍵的是能否串聯需求、採購、生產、庫存與銷售流程，協助團隊快速掌握進度、分析異常並推動後續行動。
1.    資料分散：
訂單、採購、生產、庫存與物流資料分散在 ERP、MES、WMS、TMS 與 Excel 中，不同部門各自維護報表，管理者難以取得一致、完整的營運資訊。
2.    進度難追：
從客戶需求、原物料採購、生產排程到出貨交付，流程環節多、資訊更新速度不一。當交期發生異常時，往往需要跨部門逐一詢問，才能確認問題發生在哪個環節。
3.    異常難判斷：
管理者可能看得到訂單延誤、缺料或庫存異常，卻無法快速判斷原因究竟來自供應商交期、生產進度、品質問題、產能不足，還是客戶需求臨時變動。
4.    協同依賴人工：
日常管理仍高度依賴 Excel 彙整、群組訊息與人工追蹤。即使發現異常也需要人員持續確認、轉達與催辦，難以形成即時、透明的產銷協同機制。

當 AI 開始進入製造營運現場，真正的挑戰不再只是「能不能用 AI 查資料」，而是如何讓 AI 連結企業既有的數據、系統與流程，協助管理者掌握全局，並讓異常被即時發現、原因被快速分析、任務被持續追蹤。
本場 Webinar，帆軟將帶您解析製造業導入 BI＋AI 的實際路徑：一方面，透過數據整合與 BI 戰情室，串聯 ERP、MES、WMS、TMS 與既有報表資料，建立一致的指標口徑與管理視角，讓訂單、採購、生產、庫存與交付進度能夠被集中掌握；另一方面，結合企業數據與 AI Agent，讓管理者能以自然語言查詢營運資訊，進一步分析異常原因、辨識風險，並取得可供決策參考的行動建議。
從人工整理 Excel、跨部門追進度，到 AI 協助查詢、分析、預警與追蹤任務，產銷協同的關鍵不只是把資料集中在同一張報表，而是讓數據真正走進日常營運流程，轉化為更快速、更透明的管理行動。

活動内容搶先看

◆ 建立可信任的企業數據基礎
整合 ERP、MES、WMS、TMS 與既有報表資料，建立一致的指標口徑與管理視角，讓 AI 的回答有所依據，而不是只憑語言模型推測。
◆ 從看報表，升級為自然語言問數
管理者不必逐層尋找報表，即可直接詢問訂單達成、缺料風險、庫存異常、產能負載與交付進度，加速取得營運資訊。
◆ 從發現問題，進一步分析原因
AI 可依據企業資料協助拆解異常，例如分析交付延誤是來自採購交期、生產進度、品質異常，還是客戶需求變動。
◆ 案例解析：AI 如何優化產銷流程
透過實際 Agent 案例，展示 AI 如何串聯個流程數據，讓使用者快速掌握每一筆採購需求的流轉狀態。AI 不僅能查詢進度，也能分析採購價格變化、供應商準交率、品質表現與異常訂單，協助採購人員快速整理資訊，並為管理決策提供依據。
◆ 從單點問答，走向營運決策輔助
結合 BI 視覺化與 AI Agent，讓企業從被動查看報表，逐步走向主動預警、異常分析與行動建議，建立可持續迭代的智慧營運模式。
帆軟誠邀您一同探索 AI 在製造業的實際落地方式，讓企業數據真正走進日常營運流程。