現正接案 — 2026 第三季
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製造業：AI 客製解法

製造業 AI 的真正甜蜜點是收斂 pre-sales engineering——客戶送來 PDF 規範書、Excel 規格表、工程圖，AI 抽出可機讀的欄位，讓 RCA（Revenue Cloud Advanced，前 Salesforce CPQ）工程師從「讀檔 + 打字」變成「複核」。我們的設計原則：AI 是 augmentation，工程師簽每張報價、業務簽每個合約承諾。

// 可先做的 AI 場景

RFP / spec 結構化抽取

從 PDF 規範書、Excel 規格表、工程圖抽出可機讀欄位（含 confidence score），讓 RCA 工程師複核而非從頭讀檔打字。

技術支援 + 保固 case 摘要

把產品手冊、過往 case、保固規則餵給 RAG，service agent 第一秒拿到草稿回覆與相關歷史案例。

產品型錄多語化

把英文型錄自動產出多語版本（人工 QA 後上架），降低行銷團隊的多語維護負擔。

// EKel 會怎麼落地
  1. 01先界定 hard constraint：哪些商業敏感資料（議價底線、成本、製程 IP）絕對不能進 commercial LLM；哪些 use case 完全禁止 AI（自行報價、調整合約承諾）；哪些需要強制工程師覆核。
  2. 02部署選型：客戶議價底線 / 成本 / 製程 IP 走私有部署，產品型錄與公開規範可用 commercial LLM。模型優先用 Llama / Mistral / Gemma 系列開源模型。
  3. 03建立 reference dataset：用真實 RFP、複雜 spec、退貨爭議、保固判斷案例測 100+ 場景，特別測 spec 抽取的 confidence 標註與低 confidence 強制人工覆核。
  4. 04上線後完整 audit log + 月度抽樣人工覆核 + 模型升級時 regression test。如果客戶已在 Salesforce 平台，更推薦 Salesforce + Agentforce + Manufacturing Cloud 組合方案。
// 適合的單位
  • →Pre-sales engineering 工時高、RFP / spec 量大、RCA 複雜度高的 B2B 製造業，想用 AI 解放工程師人力做高 judgement 工作。
  • →有清楚的商業敏感資料分級政策、知道哪些可以、哪些不可以的單位。
  • →希望先用 1 個 vertical use case（例如 spec 抽取）測 ROI，而不是一次重做整個 pre-sales 平台的單位。
// 參考來源
Salesforce Manufacturing CloudSalesforce Trust & Compliance
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// 客製 AI 系統架構

製造 AI 是 4 層 pre-sales-augmentation 系統——工程師簽每張報價。

// 第L4 層
使用者層
業務、業助、RCA / 報價工程師、產品 PM、客服、需求規劃、安裝基數運維——透過 web、RCA 介面、agent desk、partner portal 與 AI 互動。涉及報價或合約承諾的 AI 輸出永遠要工程師簽過。
Sales / Sales OpsRCA EngineerService / Planning
// 第L3 層
應用層
用 **Vibe Coding** 客製製造業應用：spec 文件結構化抽取、RCA 規則助理、技術支援 case 摘要、保固判定建議、安裝基數 lifecycle 觸發。**Agentic workflow** 適合處理跨系統 status check、dealer 補貨建議、Sales Agreement 偏離排查；涉及金額或合約承諾一定要人工 checkpoint。
Vibe CodingAgentic WorkflowEngineer-signed
// 第L2 層
AI 層
LLM Gateway + 產品型錄／規範／合約 RAG + Eval pipeline + Guardrails。模型層常見組合是 Llama / Mistral / Gemma 系列開源模型搭配商業 LLM；客戶報價歷史與議價底線絕不送 commercial LLM。
LLM GatewayLlama / Mistral / GemmaEval · Guardrails
// 第L1 層
資料層
Vector DB（產品型錄、規範書、技術文件、保固政策向量化）+ 結構化資料（CRM 客戶、訂單、合約、保固紀錄）+ 完整 audit log。客戶議價底線、利潤資料、製程 IP 走私有部署。
Vector DBCRM RecordsAudit log
// 上線前 6 條 ops 紀律

製造 AI 上線前要先解決這 6 件事。

01
商業敏感資料分級

客戶議價底線、產品成本、利潤率、製程 IP 哪些可送 commercial LLM、哪些必須私有部署？沒分清楚之前不該動工——這條紅線比 PII 更貴。

02
AI 不自行報價

AI 可以做 RFP 結構化、產品建議、RCA 預填、規則檢查，但「最終報價」永遠由 Revenue Cloud Advanced 計算、由業務簽核。AI 推薦價必須標記為「建議」並走人工核可流程。

03
Spec 抽取的 confidence 標註

AI 從 RFP / 規範書抽取的每個欄位都要附 confidence score。低 confidence 欄位強制人工確認；高 confidence 欄位也要抽樣驗證。錯誤的 spec 抽取直接影響交期與保固。

04
產業規範與安全資料

若涉及 ISO / IEC / industry-specific 規範或 MSDS（化學品安全）內容，AI 不能自行生成，只能引用——所有引用必須附 source 與版本。錯誤的安全資訊有法律責任。

05
經銷夥伴的資料邊界

若 partner portal 上有 AI 助理，要嚴格設計每個經銷商只能查到自己客戶的資料。AI prompt 必須帶 partner_id 並驗證——洩漏其他經銷商資料是合約違約。

06
Eval 與製造情境 dataset

上線前用真實案例測 100+ 場景（複雜 RFP、邊緣 spec、退貨爭議、保固判斷、規範查詢）。每次模型版本更動全部重跑，沒過不上線。

// 常見問題

製造 AI 討論裡最常出現的 5 件事。

01製造業 AI 最划算的 use case 是哪個？
我們觀察到三個一致的高 ROI 場景：(1) **RFP / spec 結構化抽取**——客戶送來 PDF 規範書、Excel 規格表、工程圖，AI 抽出可機讀的欄位，讓 RCA 工程師從「讀檔 + 打字」變成「複核」，pre-sales engineering 工時大幅壓縮；(2) **技術支援 case 摘要 + 解答建議**——把產品手冊、過往 case、保固規則、Asset Service Management 安裝基數 history 餵給 RAG，service agent 第一秒拿到草稿回覆；(3) **產品型錄多語化**——把英文型錄自動產出多語版本（人工 QA 後上架）。三者都是 augmentation，不替代決策。報價、保固判定這類涉及金額的場景我們建議晚一點上 AI。
02為什麼不用市面上現成的製造業 AI 產品？
如果現成 vertical SaaS 適合，先買現成的——這是工程師判斷。客製的時機通常是：(1) 你的產品型錄結構獨特（高度組態化、jobshop、半客製），現成產品的 schema 套不上；(2) 規範書 / 合約格式是你公司或客戶獨有的（非業界 SaaS 預訓練的範圍）；(3) 商業敏感資料（議價底線、製程 IP）不能上 commercial 多租戶平台。如果客戶已經在 Salesforce 平台上，更推薦 **Salesforce + Agentforce + Manufacturing Cloud** 的組合方案——同一平台拿到 service / sales / dealer 上的 AI。
03商業敏感資料怎麼跟 AI 共存？
原則：客戶議價底線、產品成本、利潤率、製程 IP 不送 commercial LLM。實務做法是 prompt 前先 redaction（成本欄位移除、議價底線替換為「FLOOR」標籤），讓 LLM 只看到匿名化的決策脈絡。如果某個 use case 必須帶這些資料（例如「給業務主管寫議價策略建議」），就走私有部署或合規 LLM gateway。製程 IP 與技術 know-how 永遠不該進向量索引——這比 PII 更貴。
04Agentic workflow 在製造業適合做什麼？
幾個合適的：(1) 跨系統 status check（向 ERP 查訂單狀態、向 MES 查生產進度、向 PLM 查圖面版本）；(2) Dealer 補貨建議（從庫存 + 銷售歷史 + 季節性 + 競爭 signal 拼出建議補貨單，dealer 確認後送出）；(3) 預測異常排查（找出哪個客戶帳戶 forecast 偏離歷史最多並提示原因）。不適合的：(1) 自行報價或調整合約；(2) 不可逆操作（取消生產單、改變交期承諾）；(3) 跟客戶直接溝通的最終確認。原則：agent 處理「彙整 / 查詢 / 提案」，人決定「承諾 / 改變 / 對外溝通」。
05我們沒有交付過製造業 AI 案例，會是風險嗎？
誠實的答案：製造業的客製 AI 我們沒有可以公開引用的案例。但 AI 客製方法論本身（LLM Gateway 設計、RAG pipeline、eval framework、guardrails、Vibe Coding 客製應用、Agentic workflow 設計與限制）是行業中立的，我們在金融、航空、零售、政府、教育的客製 AI 工作中累積過這套紀律——商業敏感資料分級、PII / 商業機密混合、結構化抽取的 confidence 標註、人工覆核 queue 設計都不是製造業專屬問題。具體製造業 domain（產業規範、製程 know-how、客戶議價慣例）我們從第一週開始跟你的團隊一起學。

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