沒有完整 ERP，能做製造業 AI Agent 嗎？

為什麼很多團隊卡在「等 ERP 上完」

製造業導入 AI，最常見的誤解是：沒有單一系統，就沒辦法做助理。 實際狀況往往相反。現場每天被問的是價格、規格、備品位置、機台有沒有異常， 這些答案通常已經存在表單或資深員工身上，只是找很久、也容易找錯版本。

若先花一年換 ERP，再談 AI，中間那段時間問題不會消失。 比較務實的作法是：先讓現有資料「可以被正確查到」，再把 ERP 當成後續主檔之一。

這項技術適合先處理的問題

• 每天有人在問價格、規格、交期、機台狀態或備品位置。
• 答案其實在 Excel、SOP 或資深員工身上，只是找很久、版本不一致。
• 不希望用 ChatGPT 這類通用模型，直接拿網路通識回答製程問題。
• 管理層希望用自然語言問，而不是每個人都去開同一份表。

導入時不要做的三件事

1. 不要把未整理的資料夾整包丟給模型，再期待它自己變成公司知識。
2. 不要讓模型估算價格、庫存或合格標準。這些數字必須來自指定主檔或規則引擎。
3. 不要沒有權限與審核就開放全公司提問。錯誤知識會比沒有 AI 擴散得更快。

建議的開始方式

不必一次接完所有系統。可先選一個每天重複、答案來源清楚的問題，例如查價或查規格：

1. 指定一份主檔：哪一張表、哪一個欄位才算數。
2. 定義誰能問、誰能改、改完要不要審核。
3. 查得到就引用來源；查不到就明確說沒有，不要用通識補答。
4. 小範圍驗證穩定後，再接機台資料或 ERP。

棠睿科技怎麼做

棠睿科技位於臺中，為台灣製造業建置可控的 AI Agent。 我們把查價做成規則引擎，知識做成審核流程，可用 Web 或 Telegram。 這不是網站客服機器人，而是給內部使用、有權限與稽核的工作系統。

詳見製造業 AI Agent 服務、 定價與知識案例， 以及把分散資料做成助理的案例。