顧問服務數位轉型
企業導入 AI 之前要做哪些診斷？AI 導入診斷的六個問題、政府現場診斷怎麼申請、一天與五天的差別
企業導入 AI 之前要做哪些診斷？這篇先給 AI 導入診斷要回答的六個問題：流程實際怎麼跑、資料散在哪、算不算得準、痛點怎麼排、哪些問題用規則就能解、成熟度現況與目標成對講；再比較政府計畫裡的 AI 現場診斷怎麼申請、自己委託的顧問診斷怎麼做，以及一天快篩和五天診斷差在哪。
政府科專補助
共 6 篇文章
數位轉型智慧製造
單據辨識不只是 OCR：從製造業訪談到提案會議，POC、端到端流程與補助提案怎麼準備
單據辨識是智慧文件處理的一種：把報價單、送貨單、客戶訂單這類紙本或 PDF 單據，變成能寫回 ERP 的欄位資料。這篇講非制式單據怎麼分類、擷取、比對、經人確認後寫回，辨識後怎麼接到請購、對帳、入帳與出貨，提案會議前要準備的 POC、補助提案書與兩部分簡報，附一個回價辨識接回報價流程的實例。
數位轉型智慧製造
傳產數位轉型護城河：三個採購判準＋政府補助落地路徑
傳產數位轉型要花錢買 AI 或 BI 系統之前，先看三個採購判準：資料是不是你的、對方願不願意做資料整合、公司的判斷標準能不能寫成自己改得動的規則；再看 AI 專案為什麼卡在 PoC、政府補助怎麼配合，附 90 天行動表與客戶案例。
政府科專補助智慧製造
製造業 AI 補助總覽 2026：計畫、資格、金額與時程一次看
製造業 AI 補助有哪些？本頁整理經濟部研發轉型個案補助、納管及特定工廠研發轉型補助、深科技跨域研發補助、SBIR、輔導團 AI 診斷輔導與 AI 工具導入補助、雲市集點數、接班傳承、CITD 與智慧機械聚落的資格、補助上限、申請窗口與受理狀態，附互斥規則與申請步驟。
智慧製造數位轉型
智慧製造應對市場結構大趨勢變化的第二步：以「全程時間」角度來搜集即時數據，打造快速應變與靈活生產的製造現場
以「全程時間」角度來搜集即時數據：生產排程數據（動態標準工時）、生產數據（製造現場狀況）、設備妥善度、串接並整合 ERP、MES 等系統的全流程數據進行復盤與優化。透過即時整合並掌握這些數據，企業能有效強化現場控管，並建立迅速、彈性且有序的應變機制，實現智慧製造的關鍵營運韌性。
智慧製造數位轉型
智慧製造應對市場結構大趨勢變化的第一步：利用報工即時掌握進度與成本控管
少量多樣的生產需求、產品生命週期縮短、產能過剩和成熟型產業在經歷景氣循環時逐漸掉入完全競爭泥沼以及逆全球化造成的競爭壓力加劇，以上市場結構大趨勢變化正在深刻影響製造業。利用報工即時掌握進度與成本控管，讓生產不必再「摸著石頭過河」或憑經驗來判斷排程與作業參數的調整，實現智慧製造