第十一屆製造業 CIO 論壇 台北場 會後報導
帆軟早期協助客戶實現數據整合、視覺化管理，現在更亟欲提升 AI 數據管理的應用價值，思索如何延伸使用情境，讓企業更能善用內部數據或網路爬蟲，為決策者建立一個更靈活準確的參考依據。
文／明雲青
擅於協助客戶打造戰情應用的台灣帆軟，在拜訪眾多企業的過程，時常聽到像是「數據怎麼還沒更新」、「為何沒有我要的數據」、「數據結果看不懂」、「奇怪兩個數據對不上」…等等聲音。
有鑑於此，台灣帆軟總經理王人賢認為需要有一套打法，針對這些問題表現擬定對應解決思路、底層邏輯，再以合適技術架構來解決問題。而在實踐此目標的過程，亦需融合數據治理要素，以確保數據安全、私有、準確、可用、易用。
當然前述打法必須依靠戰略加以支撐，有賴公司由上至下訂定並執行標準規範，以利創建高價值的數據應用場景。所以現在帆軟接到客戶提出專案需求後，會先幫助客戶畫出成長曲線，引導客戶理解後續經過何等時間歷程，就可望迎來投產比持續往上的榮景。換言之帆軟已提升到數據問題分析的戰略規劃環節，不單停留在從前戰情報表層次。
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王人賢表示，帆軟在規劃方案時，會基於嚴謹的藍圖規則，依序完成四面向的交付，分別是數據門戶（協助使用者提升尋找資料的效率）、報表實施（帆軟 FineReport ＋ FineBI 結合互補）、自助分析（協助業務人員透過簡單易用工具展開分析）、數據預警（協助企業監視經營資料與及時獲知風險訊息）。
譬如去年（2023）某家半導體客戶在生管排定製造流程時，遇到一項難題，即是假使中間發生異常，如何安排急單插單？如何設計一套優於傳統生管跟催的做法？帆軟依照上述的方案規劃思路，提供客戶一套異常 Lot 順序派工邏輯框架，以 ETL 工具為實踐基礎，藉由資料同步、資料轉檔、參數、腳本等元素兜出派工流程情境；當生產 Lot 發生異狀，該系統會根據 WIP 實際狀況，自動調整異常解除任務的執行順序，有效提高工廠營運效率並強化準時達交能力。
事實上帆軟近年參與的數據應用專案多不勝數。像是協助客戶製作一套可隨時透過按鈕觀測各廠區即時數據、掌握暢銷／滯銷機種比例的生產戰情看板。協助華城電機建構 3D 大屏，隨時連動廠內外各種設備的指標參數。或同樣以 3D 戰情概念，協助客戶監測各樓層 ESG 表現，並即時監控 SMT 產線的稼動率指標。
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