這一站處理

訂單、庫存、物料與機台資料分散在不同表單與系統，彙整一次需要時間逐筆核對。

完成後具備

訂單、庫存與物料需求在同一套系統計算；機台資料透過冠理智慧機上盒，或工廠既有的聯網設備自動進入系統，舊機台不需更換。

實例

一家大型設備製造商導入 ERP 與 MES，系統依 BOM 展開零件需求、比對庫存與在途量並比較供應商價格，算料比價作業從一週縮短為五分鐘。 看案例

這一站處理

現場的派工、報工、品質紀錄與排程，和管理端的訂單、成本資料需要串在一起，才能看出每張訂單的實際進度與成本。

完成後具備

工單從派工、報工到品質紀錄全程留在系統，生產與設備資料都對應到工單；ERP、MES 與設備資料串成同一條資料流，排程與設備效率依實際數據計算。

實例

一家橡塑膠成型廠導入 MES 與 OEE 整合方案，客戶反映品質問題時，從翻查紀錄半天到一天，變成輸入批號後幾分鐘內追溯到對應的原料、機台、模具與操作人員。 看案例

這一站處理

資料已經在系統裡，接下來是讓業務、生管與管理者更快取得答案，例如交期能不能承諾、插單會影響哪些訂單。

規劃重點

依實際需求規劃 AI 架構，以前兩站累積的訂單、排程、庫存與品質資料為基礎；先從一個明確的業務情境開始，再逐步擴大應用範圍。

實例

在一個 AI 產銷協作示範案中，冠理先把 ERP、MES 裡的訂單、排程、庫存與交期資料，連同技術文件與產品資料，接到同一個 AI 服務底座上，目標是讓業務可以直接查詢交期與規格。 看案例

這一站處理

多個廠區或事業部各有報表，稼動率、停機、料號的定義不同時，管理層難以放在同一個基準上比較。

規劃重點

先統一各廠的稼動率定義、停機分類、料號與工單編碼，再透過 BI 與 DSS 決策支援，把各廠績效整理成同一套指標，作為經營決策的依據。