臺中軟體園區數位轉型團隊／黃正傑 專家
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從製造業最常見的ERP、MES結構化數據出發，說明在實務上常遇到的資料分散、整理困難與分析效率不足等問題，並進一步介紹AI助理與生成式AI 如何協助快速整理、分析與解讀這些資料。透過自然語言查詢的方式，使用者可即時掌握關鍵營運指標，並快速產出清楚易懂的視覺化結果。同時搭配No-Code工具與實際案例，示範資料清洗、格式轉換、探索式分析與簡易預測的應用流程，讓非資訊背景人員也能有效運用數據，降低分析門檻，使數據真正成為日常決策的有力支援。
一、ERP、MES結構化數據的特性與管理挑戰。
二、製造業數據孤島與跨系統整合問題。
三、AI助理與生成式AI 的應用場景與價值。
四、No-Code工具於資料清洗與轉換的實務。
五、ERP、MES數據的探索式分析與視覺化。
六、AI輔助的即時查詢與決策支援案例。
運用AI助理分析ERP、MES數據，彙整文件與表單資訊，以自然語言快速取得營運、產能、訂單與品質洞察，並具備基本資料清洗、整併與視覺化分析能力。同時理解流程自動化與AI 結合的智慧化效益，可應用於訂單處理、資料轉檔、跨系統整合與客服回應，並建立對導入風險、資安與合規的基本判斷，作為企業落實數據與流程優化的實務基礎。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840