{"root":{"props":{"title":""}},"content":[{"type":"HeroBlock","props":{"title":"關鍵效益","titleSize":"text-3xl","subtitle":"","subtitleSize":"text-base","alignment":"center","headingLevel":"h2","id":"HeroBlock-245f7499-7512-4992-a4c0-b2a89ae3ed3a"}},{"type":"ArticleContent","props":{"content":"

部門導入覆蓋率達 75%
AI 核心開發種子成員 prompt 設計通過率達 90%
業務效率平均提升 25%
月節省人力時數逾 200 小時

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業界最全面的權限控管功能

公司層級管理功能

Email 網域管理
公司點數分配、轉移、收回權限控管
儀表板，顯示成員數、Agent 數量與 P 點使用量
新增公司成員權限控管機制，提升安全性

工作室權限

多工作室建立功能，可依部門隔離Agent與資料管理
角色權限配置，支援資源存取權限設定，支援針對特定 Agents 授權

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亮點功能

"},{"value":"

資料源處理

Agent 向量知識庫：專屬於單一 Agent 使用的向量型知識庫，支援 RAG 向量檢索適合
工作室向量知識庫：可供整個工作室共用的向量型知識庫，亦支援 RAG 向量檢
表格查詢知識庫：支援上傳 CSV / XLSX / XLS 格式檔案，LLM 可透過 SQL 查詢表格中的結構化資料適合數據查詢、業績報表、庫存管理等結構化資訊需求
全文查找知識庫支援 TXT / PDF / CSV 格式檔案，Agent 可全文閱讀與理解內容，並進行引用與回應

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亮點功能

"},{"value":"

MCP server 與 Client 架構Agent 向量知識庫：專屬於單一 Agent 使用的向量型知識庫，支援 RAG 向量檢索適合

追隨市場最新 AI 技術
伺服器端 (Server) 作為中央控制節點，負責資源調度、任務分配與系統狀態監控
客戶端 (Client) 專注於執行分派到的工作，減少邏輯重疊，提升架構清晰度。

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亮點功能

"},{"value":"

首創 Agent Builder

EgentHub 領先業界設計出「Agent Builder」，讓使用者只需透過簡單問答與任務範例，即可快速生成高品質 Prompt，並轉化為可執行的 AI 任務。

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陪跑任務

"},{"value":"

提供專為企業與數位轉型團隊打造的 AI 實務應用課程240 分鐘精實課程｜實體互動｜跨部門共學｜立即提升 AI 實作力
提供顧問式導入服務，狹帶大量製造業與傳產的服務經驗，建立大量Agent模板，快速導入
提供團隊培訓，協助提升同仁提示工程能力，促進公司AI轉型

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使用者體驗

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以 user 為核心，操作簡單，各部門同仁皆可輕鬆上手
IT 僅需負責權限與資安控管

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市場經驗

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創立雖新（2024），但團隊有 20+ 年軟體經驗
曾成功經營並被 LINE 收購電商公司

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導入效益

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使用者可自行操作，快速落地
降低 IT 部門負擔

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產品成熟度

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第一波投入 AI Agent，已有百家客戶上線案例

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客戶公司簡介: 聚和國際（Hopax）是創立於1975年的臺灣高科技公司，專注於化學與生物科技的研發與創新。公司業務涵蓋造紙化學品、精密化學品、醫療用生物緩衝劑、電池添加劑、以及自黏性便利貼等特用化學品與日用品。近年來，聚和國際更積極拓展至生技醫藥、綠色建材、居家清潔抗菌等多元領域，並透過「聚和生醫」和「聚天生醫」兩家公司進入生物高科技領域。

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精密化學品：聚和國際是全球頂尖的醫藥級生物緩衝劑製造商，產品應用於醫藥、生物技術、化妝品、電池等領域。
造紙添加劑：: 創立之初的產品，開發出多種領先市場的造紙用化學品。
N次貼（Stick'n）：以獨創技術生產的便利貼，是唯一能與美國3M公司競爭的廠商，在全球市場居領先地位。
電池添加劑：為鋰電池等產業供應關鍵原料。
水性高分子：提供給鞋用膠水、皮革、紡織品等領域的水性PU。

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癌症診斷與治療：

透過子公司「聚和生醫」，與美國德州大學合作開發癌症診斷及治療用藥，並處於人體臨床試驗階段。

農業科技：

成立農業科技部，開發專業營養劑與微生物製劑，應用於農業、水產養殖和畜產。

居家清潔抗菌：
- 同仁能聚焦處理疑難雜症，將日常應答交由 Agent 完成。

開發綠色建材、居家清潔抗菌產品，以及具有防疫功能的產品。

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導入前痛點： 聚和國際作為全球前二大「醫療級生物緩衝劑」製造商，長期面臨知識分散、經驗傳承困難與作業標準化挑戰。過去無論是因客戶出貨條件繁複，或客服作業流程複雜，皆高度依賴特定人員的經驗，既無法即時複製，也難以規模化提升效率。

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【從任務執行者走向策略設計者：AI 帶動工作角色升級】

人工智慧代理(AI Agents) 的導入，讓聚和國際員工不再被例行任務綁架，而能專注於更具價值的判斷與優化。例如：

生產部人員可專注於策略分析與客戶溝通，讓包裝建議交由 Agent 執行及運算。
精化部主管能依據 Agent 執行訂單挑批，提升整體生產效能。
同仁透過 Agent 辨識發票與判斷會計科目，減少錯誤與財務處重工，提升整體報帳效率。
填寫客戶 ESG（Environmental, Social, and Governance，環境、社會、公司治理）問卷，業務藉由 Agent 完成初版，再由永續委員會審查，提高整體效率。

透過這樣的轉型，企業不僅提升工作效率，更促成員工能力升級，成為數位時代的新型工作者。

【智慧方案 × 傳產數位轉型：AI Agent Hub 導入典範】

從部署 AI Agent、教育訓練超過 80 位同仁，到全面推動知識結構化與流程優化，聚和國際展現了真正「AI 能力內化、自主導入」的企業典範。在智慧方案Intellicon AI Agent Hub 的支援下，AI 不再是專家獨享的技術工具，而是每位員工手中的共創引擎。

未來，隨著生成式 AI 持續演進，智慧方案將持續以協助企業建構 AI Agent 為基礎，建構企業知識資產，推動效率提升與流程創新，真正落實「企業即平台、員工即設計者」的 AI 世代新願景。

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媒合平台技術簡介網址:

https://egenthub.com/ （官網）
https://money.udn.com/money/story/11799/8847265 (新聞媒體報導)

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1.1 核心作業線與痛點

生產管理線：排程、原料調度、製程監控、異常處理

痛點：DCS 系統每天產生海量數據，但異常判讀仍高度依賴人工。資深工程師能快速判斷，但新進人員常常不知道該查哪份 SOP、該問誰。夜班人力薄弱時，異常處理速度明顯變慢。

品質管理線：原料 COA 比對、製程檢驗、成品檢驗、客訴處理

痛點：每天要處理 10-30 份 COA 或檢驗報告，需要比對數十項指標（如密度、黏度、色度、純度、雜質含量等）。人工比對耗時 20-40 分鐘/份，且容易漏看或誤判。客戶的規格詢問五花八門，回覆需要查歷史數據、翻技術文件，往往要 1-2 天才能回覆。

HSE 與設備管理線：設備巡檢、保養提醒、SDS 查詢、事故案例學習

痛點：設備巡檢表填寫繁瑣，巡檢員常常「例行性打勾」，缺乏實質判讀。SDS（安全資料表）散落在各部門，緊急狀況時不易快速取得正確版本。歷史事故案例與根因分析報告躺在檔案櫃裡，新人難以學習。

供應鏈管理線：原料採購、供應商管理、交期追蹤、槽車調度

痛點：原料供應商分散全球，溝通語言多元，交期變動頻繁。槽車調度需要考量儲槽液位、生產排程、運輸法規，人工協調容易出現空檔或壅塞。

客戶服務與技術支援線：客戶詢價、規格確認、技術問題解答、客訴處理

痛點：客戶常問「這個規格你們做得到嗎？」「上次那批為什麼黏度偏高？」這類問題需要查 ERP、查實驗室數據、查製程紀錄，回覆速度慢會影響接單機會。

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石化業可以交給 AI Agent 處理的「高重複判斷」任務

任務一：原料成分檢驗報告 (Certificate of Analysis，簡稱COA)智慧比對與收料建議

現況由誰處理：品管部進料檢驗 (Incoming Quality Control ，簡稱IQC）、採購部收料人員
工作量：每天約 10-30 份 COA，每份人工比對需 20-40 分鐘
為何適合 AI：

每一批進廠原料都附有供應商的成分檢驗報告，上面列出數十項化學成分、物性指標（如密度、黏度、酸價、水分、色度、雜質含量等）。品管人員需要將這些數據與公司的「原料規格書」逐項比對，判斷是否符合收料標準。90% 的情況下，判斷邏輯是明確的：在規格範圍內就收料，超出範圍就退貨或特採。但人工比對容易疲勞，尤其夜班或假日班人力不足時，容易漏看或誤判。

AI 的角色定位：

AI Agent 讀取 COA（可能是 PDF、掃描件、Email 附件），自動比對「表格查詢知識庫」中的原料規格表，產出「建議收料 / 建議退貨 / 需人工複判」的初步結論，並標註超出規格的項目。最終決策仍由品管人員確認，但 AI 已經完成 80% 的整理與比對工作。

任務二：製程異常初步診斷與 SOP 推薦

現況由誰處理：輪班工程師、製程主管
工作量：每班次約 10-20 次警報或異常事件
為何適合 AI：

DCS 系統每天產生大量警報，有些是正常波動，有些是設備老化徵兆，有些需要立即調整製程參數。資深工程師能憑經驗快速判斷，但新進人員或夜班人力不足時，往往要花 20-30 分鐘查歷史紀錄、翻 SOP、問前輩，才能做出判斷。

AI 的角色定位：

AI Agent 透過主控操作面板(Main Control Panel，簡稱 MCP) 串接分散式控制系統(Distributed Control System，簡稱 DCS 系統)或製程歷史資料庫，讀取異常發生時的參數趨勢與前後脈絡，比對「工作室向量知識庫」中的製程標準作業程序(Standard Operating Procedure for Process ，簡稱SOP) 與歷史案例，產出「可能原因分析」與「建議處置步驟」。工程師可以快速參考 AI 的建議，再結合現場判斷做出決策。這不僅加快異常處理速度，也是新人學習的最佳工具。

任務三：客戶規格詢問快速回覆

現況由誰處理：業務部、技術服務部
工作量：每週約 10-20 次客戶規格詢問
為何適合 AI：

客戶常問「你們的 XX 樹脂，熔融指數可以做到多少？」「上次那批為什麼色度偏黃？」「這個規格你們做得到嗎？」業務人員需要查企業資源規劃系統(Enterprise Resource Planning，簡稱 ERP)、翻技術資料、問實驗室，往往要 1-2 天才能回覆。回覆速度慢會影響接單機會。

AI 的角色定位：

AI Agent 整合「表格查詢知識庫」（產品規格表、歷史出貨數據）、「Agent 向量知識庫」（產品技術文件、客訴案例）、「MCP 串接 ERP 系統」（歷史訂單與檢驗數據），當業務人員輸入客戶問題時，AI 可以快速檢索並產出「規格範圍」、「歷史出貨案例」、「注意事項」等資訊，讓業務人員能在 30 分鐘內完成專業回覆。

任務四：設備保養提醒與故障排除支援

現況由誰處理：設備工程師、保養技師

工作量：數十台關鍵設備，各有不同保養週期與 SOP

為何適合 AI：

石化廠設備種類繁多（泵浦、壓縮機、熱交換器、反應器、蒸餾塔等），每台設備都有保養週期表與操作手冊。人工管理容易遺漏，導致設備故障或非計畫停機。故障發生時，技師要翻厚厚的操作手冊或打電話問原廠，耗時費力。

AI 的角色定位：

AI Agent 依據「表格查詢知識庫」中的設備保養週期表，自動提醒保養到期。當技師詢問特定設備的保養 SOP 或故障排除步驟時，AI 從「全文查找知識庫」中檢索操作手冊（PDF），並啟用 Google Search 查詢原廠技術公告或同業案例，快速提供參考資訊。

任務五：安全資料表(SDS) 與健康、安全與環境文件(HSE) 文件即時查詢

現況由誰處理：HSE 部門、現場人員

工作量：每天約 5-10 次 SDS 查詢需求

為何適合 AI：

石化廠使用數百種化學品，每一種都有對應的 SDS（安全資料表）。緊急狀況時（如洩漏、火災、人員暴露），現場人員需要立即取得正確的 SDS，了解應急措施。但 SDS 文件分散在各部門，版本不一，人工查找耗時且容易拿錯版本。

AI 的角色定位：

AI Agent 整合「全文查找知識庫」（SDS 文件庫）與「表格查詢知識庫」（化學品清單與危害分類），當使用者輸入化學品名稱或 CAS 號時，AI 立即提供最新版 SDS、危害分類、應急處置措施，並支援中英文查詢。這能大幅提升緊急應變效率。

任務六：客訴案件分類與根因分析輔助

現況由誰處理：品管部、技術服務部
工作量：每月約 5-15 件客訴案件
為何適合 AI：

客訴案件需要快速分類（製程問題？原料問題？運輸問題？），調閱歷史數據，進行根因分析（如 5-Why、魚骨圖），並產出改善報告。這些工作高度依賴經驗，但又有一定邏輯可循。

AI 的角色定位：

AI Agent 讀取客訴內容，比對「工作室向量知識庫」中的歷史客訴案例與根因分析報告，產出「初步分類」、「可能原因」、「建議調查方向」，並自動產生客訴報告草稿。品管人員再依實際狀況補充與確認，大幅縮短客訴處理時間。

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強調重點：

這些任務的共通點是：「需要整合多來源資訊 + 依規則做初步判斷 + 產出建議給人做最終決策」。AI 不是要取代石化業的工程師或品管人員，而是成為他們的「智慧助理」，把「查資料 + 比對規則 + 整理結論」這段最耗時的工作自動化，讓人可以專注在需要經驗、彈性與責任判斷的關鍵環節。

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Intellicon EgentHub 在石化業的導入方式與典型場景

4.1 代表性 AI Agent 應用場景

場景一：原料 COA 智慧比對 Agent

服務對象：品管部 IQC、採購部收料人員
任務描述：

使用者上傳供應商的 COA（PDF、Email 附件、掃描件）
Agent 自動讀取 COA 中的化學成分、物性指標（密度、黏度、酸價、色度、雜質等）
比對「表格查詢知識庫」中的原料規格表（CSV/Excel），判斷每一項指標是否在規格範圍內
產出「建議收料 / 建議退貨 / 需人工複判」的結論，並標註超出規格的項目與偏差幅度
自動產生收料檢驗報告草稿，IQC 人員確認後即可簽核

場景二：製程異常智慧診斷與 SOP 推薦 Agent

服務對象：輪班工程師、製程主管
任務描述：

DCS 系統發出警報，或工程師主動輸入異常現象（如「3 號反應器溫度持續上升」）
Agent 透過 MCP 串接 DCS 歷史資料庫，自動調取異常發生前後的參數趨勢（溫度、壓力、流量、成分分析）
比對「工作室向量知識庫」中的製程 SOP、歷史異常案例與根因分析報告
產出「可能原因分析」（如：冷卻水流量不足、觸媒活性下降、原料批次差異）
推薦「處置步驟」（如：檢查冷卻水閥門、調整進料流量、通知主管評估停機檢修）
工程師參考 AI 建議，結合現場判斷做出決策

場景三：客戶規格快速查詢與技術回覆 Agent

服務對象：業務部、技術服務部
任務描述：

客戶詢問「XX 產品的熔融指數可以做到多少？」「上次那批為什麼色度偏黃？」
業務人員將客戶問題輸入 Agent
Agent 查詢「表格查詢知識庫」（產品規格表、歷史出貨數據）與「Agent 向量知識庫」（產品技術文件、製程能力分析報告）
透過 MCP 串接 ERP 系統，調取該客戶的歷史訂單與檢驗數據
產出「規格範圍」、「歷史出貨案例」、「可能影響因素」、「建議回覆內容」
業務人員確認後，30 分鐘內完成專業回覆，提升接單機會

場景四：設備保養提醒與故障排除支援 Agent

服務對象：設備工程師、保養技師
任務描述：

Agent 依據「表格查詢知識庫」中的設備保養週期表，每週自動提醒保養到期設備清單
技師詢問特定設備的保養 SOP 或故障排除步驟時（如「P-301 離心泵異音處理」），Agent 從「全文查找知識庫」中檢索操作手冊（PDF）
若公司內部文件無解，Agent 啟用 Google Search 查詢原廠技術公告或同業案例
產出「保養步驟」、「注意事項」、「所需備品」、「參考資料連結」
技師依 AI 指引完成保養或故障排除，並將結果紀錄回系統

場景五：SDS 與 HSE 文件即時查詢 Agent

服務對象：HSE 部門、現場人員
任務描述：

現場人員輸入化學品名稱或 CAS 號（如「甲苯」或「108-88-3」）
Agent 從「全文查找知識庫」中檢索最新版 SDS（PDF），並從「表格查詢知識庫」中查詢危害分類與管制等級
產出「危害分類」、「應急處置措施」、「個人防護建議」、「洩漏處理步驟」
支援中英文查詢，適合國際化工廠或外籍人員使用
緊急狀況時，現場人員能在 30 秒內取得正確資訊，大幅提升應變效率

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4.3 為何 EgentHub 適合石化業

臺灣石化業的企業規模兩極化：上游大廠有完整的 IT 團隊與預算，但中下游多數是中小企業，IT 資源有限，需要「拿來就能用」、「不用大規模客製開發」的解決方案。EgentHub 的 No-code 設計，讓品管主管、製程工程師、HSE 人員自己就能設計 AI Agent，不需要等 IT 部門排程開發，也不需要砍掉重練既有系統。它可以串接既有的 ERP、DCS、LIMS，讓 AI 讀懂公司累積多年的規格書、SOP、技術文件，這是最務實的 AI 導入路徑。

更重要的是，石化業對「可追溯性」與「合規性」的要求極高。EgentHub 的 Log 紀錄與稽核功能，能追蹤每一次 AI 判斷的依據與輸出，符合 ISO 品質管理系統的要求。而且權限控管靈活，可以確保不同角色（IQC、製程工程師、HSE 人員）只能存取對應的知識庫與功能，符合資訊安全與職責分工的要求。

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臺灣視角下的導入重點：人、流程與法規

5.1 企業文化與知識傳承斷層

臺灣石化業的中下游企業，多數是家族企業或中小型化工廠，內部的製程 Know-how、異常處理經驗、客戶特殊規格，很多都累積在資深師傅的腦中，或是散落在交接日誌本、Excel 表格、WhatsApp 群組裡。這些「隱性知識」很難傳承給新人，導致新人訓練期長達 2-3 年，而且一旦資深人員退休或離職，公司就面臨知識斷層的風險。

導入建議：

AI 導入前，先選 1-2 個關鍵製程或作業流程，用「邊做邊整理」的方式，把資深師傅的經驗轉化成結構化的 SOP 與案例文件，上傳到 EgentHub 的工作室向量知識庫。這個過程本身就是一次「知識盤點」，而 AI Agent 則成為「數位師傅」，讓新人能隨時查詢、學習，縮短訓練期。

5.2 輪班制度與夜班人力壓力

石化製程 24 小時不停機，必須採輪班制度。但夜班、假日班的人力調度一直是難題：資深工程師不願意長期輪夜班，新人又不敢獨當一面。夜班發生異常時，往往要打電話問日班的前輩，或是等到早上交班才能徹底解決，影響製程穩定性與產品品質。

導入建議：
AI Agent 可以先從「夜班支援」或「新人輔助」切入。例如：

製程異常智慧診斷 Agent，讓夜班工程師在沒有資深人員在場的情況下，也能快速取得處置建議
SDS 與 HSE 文件查詢 Agent，讓夜班人員在緊急狀況時能立即取得正確資訊
設備故障排除 Agent，讓保養技師在假日值班時，也能快速查詢操作手冊與歷史案例

這不僅提升夜班人員的信心與效率，也降低公司對「少數關鍵人物」的依賴度。

5.3 供應鏈協作與多語系文件處理

臺灣石化業深度融入全球供應鏈：原料可能來自中東、日本、韓國、中國，客戶可能是歐美、東南亞、中國的下游加工廠。供應商的 COA、客戶的規格書、原廠的技術文件，語言可能是英文、日文、簡中，格式不統一。人工處理這些多語系文件，耗時且容易誤解。

導入建議：
EgentHub 支援多語系 AI 模型（Claude Sonnet 4.0、Gemini 3.0 Pro 都有優異的多語系能力），可設計：

多語系 COA 比對 Agent：不管供應商的 COA 是英文還是日文，AI 都能自動讀取並比對公司規格書，產出中文報告
客戶規格翻譯與摘要 Agent：客戶寄來英文或日文的規格書，AI 自動翻譯並摘要關鍵要求，讓業務或技術人員快速掌握重點
技術文件雙語查詢 Agent：支援中英文輸入，讓使用者能用最習慣的語言查詢公司內部的多語系技術文件

這不僅提升協作效率，也降低語言障礙造成的誤解與損失。

5.4 法規遵循與品質管理系統

石化業高度受法規管控，企業必須符合職業安全衛生法、消防法、環保署排放標準、ISO 9001、ISO 14001、ISO 45001 等規範。每一次製程異常、設備故障、品質偏差，都需要留下完整紀錄，包括：

異常發生時間與現象描述
當班人員的判斷依據與處置步驟
最終結果與改善措施
主管簽核紀錄

這些紀錄不僅是內部管理需要，也是外部稽核（客戶稽核、驗證單位稽核、政府稽核）的重要依據。

導入建議：

EgentHub 的 Log 紀錄與稽核功能，能追蹤每一次 AI 判斷的輸入、依據、輸出，完全可追溯。在設計 AI Agent 時，可以加入「人類在迴路」（Human in the Loop）的流程節點：

AI 產出初步建議後，必須由有權限的人員（如製程主管、品管工程師）確認簽核，才執行下一步
所有簽核紀錄自動儲存，符合 ISO 品質管理系統的要求
權限控管：不同角色（IQC、製程工程師、HSE 人員）只能存取對應的知識庫與功能，確保資訊安全與職責分工

此外，AI Agent 可以協助產生標準化的異常報告、客訴報告、根因分析報告，減少人工撰寫時間，也確保格式與內容符合公司與法規要求。

段落總結：

在臺灣石化業，AI 導入不只是技術問題，更是知識傳承、人力調度、多語系協作與合規管理的整合。EgentHub 的彈性設計，讓企業可以「小步快跑」：先從一個小場景開始（如夜班異常診斷支援、COA 比對自動化），逐步累積 AI SOP，最終內化成公司的數位資產與競爭力。

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分階段導入建議（從小場景到 AI SOP）

AI 導入不是一次性專案，而是持續優化的旅程。對臺灣石化業來說，最務實的做法是「先選一個痛點最明顯的場景，快速驗證效益，再逐步擴展」。以下是建議的三階段導入路徑：

Phase 0：盤點與診斷（1-2 週）

這個階段的目標是「找到第一個 AI Agent 的切入點」。建議做法：

訪談 2-3 個代表性部門（例如：品管部、製程部、HSE 部門），了解他們每天最花時間、最重複、最容易出錯的工作
列出 3-5 個候選任務，評估每個任務的：
- 發生頻率：每天或每週發生幾次？
- 耗費時間：每次人工處理需要多久？
- 判斷邏輯：是否有明確的 SOP 或規則可循？
- 資料來源：資料在哪裡？（文件、系統、Excel、人腦）
- 錯誤風險：人工處理容易出現什麼問題？
產出「AI 導入優先順序清單」，並選出第一個 POC（概念驗證）場景

範例：某中型化工廠經過盤點，發現「原料 COA 比對」是最高優先級任務：每天 15 份 COA，每份人工比對 30 分鐘，夜班人力不足時容易漏看，而且判斷邏輯明確（在規格範圍內就收料）。這就是第一個 AI Agent 的理想場景。

Phase 1：焦點場景 POC（1-2 個月）

這個階段的目標是「快速驗證 AI Agent 的實際效益」。建議做法：

在 EgentHub 上實作 1 個 AI Agent（如「原料 COA 比對 Agent」）
整理並上傳必要的知識庫內容：
- 原料規格表（表格查詢知識庫，CSV/Excel）
- 歷史 COA 範例與特採案例（Agent 向量知識庫）
- 收料檢驗 SOP（全文查找知識庫，PDF）
設定可衡量的成功指標，例如：
- 節省工時：COA 比對時間從平均 30 分鐘降到 5 分鐘（人只需確認 AI 的建議）
- 減少錯誤：漏檢率從 3% 降到 0.5%
- 夜班支援：夜班人員不再需要等日班同事回覆，能即時完成收料判斷
小範圍試行（例如：先用在 1-2 個主要原料供應商），收集使用者回饋：
- AI 的判斷準確嗎？
- Prompt 需要調整嗎？
- 知識庫內容需要補充嗎？
- 流程設計符合實際作業嗎？
根據回饋快速迭代，通常經過 2-3 輪調整，就能達到「可正式上線」的水準

關鍵成功因素：

選擇「痛點明顯、判斷邏輯清楚、資料可取得」的場景
設定實際的使用者（如 IQC 人員）為 POC 核心成員，讓他們全程參與設計與測試
不追求完美，先求「能用、有感」，再逐步優化

Phase 2：擴展與內化（3-6 個月）

這個階段的目標是「將成功的場景擴展到更多部門，並建立 AI SOP 管理機制」。建議做法：

將 POC 成功的 Agent 擴展到更多供應商、更多原料類別，甚至複製到「成品檢驗報告比對」場景
開發第 2、第 3 個 AI Agent（如「製程異常診斷 Agent」、「客戶規格查詢 Agent」），逐步覆蓋更多作業線
建立「工作室向量知識庫」，讓多個 Agent 共用公司核心知識（如製程 SOP、品質管理手冊、HSE 文件），避免知識重複維護
設計「Agent 協作流程」，例如：
- IQC 的「COA 比對 Agent」產出收料建議 → 倉管人員確認 → 自動觸發 ERP 系統更新庫存與批號
- 製程的「異常診斷 Agent」產出處置建議 → 班長確認執行 → 自動產生異常報告草稿 → 主管簽核
培養內部「AI SOP 管理員」（可以是品管主管、製程工程師、IT 人員），負責：
- 持續優化 Prompt 與知識庫內容
- 收集使用者回饋並調整 Agent 設計
- 定期檢視 AI 判斷的準確度與 Log 紀錄
- 推廣 AI Agent 使用文化，讓更多同仁願意嘗試

內化指標：

有 3 個以上 AI Agent 正式上線並穩定運作
每個 Agent 都有明確的 KPI（如節省工時、減少錯誤、縮短回應時間）
內部有專人負責 AI SOP 管理與優化
同仁開始主動提出「這個工作是不是也可以交給 AI？」

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