摘要
台灣製造業面臨缺工、交期壓力、品質成本三重挑戰。AI 自動化能從訂單處理、排程、品檢到報表，逐步減輕負擔。本文說明為何傳統工廠需要 AI、6 週導入流程、工具選型（Make、Notion、ChatGPT、ERP 整合），以及預算與 ROI 估算方式。
目錄
為何台灣製造業需要 AI 自動化？
- 缺工：基層作業員難找，重複性工作可由流程自動化分擔。
- 交期與品質：訂單與排程若手動 key-in 易錯，AI 輔助可減少人為失誤。
- 報表與決策：每日產量、良率、耗材若即時可視化，主管決策更快。
6 週導入流程
| 週次 | 重點 |
|---|---|
| Week 1 | 痛點盤點、選定 1-2 個流程試點 |
| Week 2 | 工具採購與帳號設定（Make、Notion、ChatGPT 等） |
| Week 3-4 | 試點流程上線、小範圍測試 |
| Week 5 | 教育訓練、反饋調整 |
| Week 6 | 正式上線、效益追蹤 |
工具選型：訂單、排程、報表
- 訂單自動化：Google 表單 / 表單星 → Make → Google Sheets / ERP，減少手 key。
- 排程輔助：用 ChatGPT 或 Claude 依產能與交期產出建議排程，再人工微調。
- 報表：Sheets + 樞紐或 Looker Studio，每日自動更新產量與良率。
預算與 ROI 估算方式
入門級工具費、顧問費與內部人力成本需分開估算。若只是導入 Make、Notion、ChatGPT 等工具，月費可能不高，但真正成本通常包含流程整理、資料清理、測試、教育訓練與 ERP 串接。
回本時間不宜直接假設「省下一名人力」。較保守的做法是先量測：每月處理件數、人工耗時、錯誤率、重工成本與停機風險，再用試點前後的數據估算 ROI。