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最近，QAD 宣布邀請六度榮獲 NBA 總冠軍、入選籃球名人堂的 Scottie Pippen，以及知名未來學家、企業家暨 XPRIZE
創辦人 Peter H. Diamandis 博士，擔任「2026 年製造業冠軍峰會（Champions of Manufacturing 2026）」的壓軸講者。該峰會是 QAD 專為製造業領袖打造的年度旗艦活動，將於 9 月 21 日至 23 日在美國芝加哥舉行。活動將匯聚製造業高階主管、營運負責人、產品專家及客戶，共同參與為期三天的沉浸式體驗、實務交流與成功案例分享，深入探討 AI 如何為製造業創造可量化的營運價值。本期電子報將為您帶來相關報導。 過去一年來，整個產業的 ERP 供應商紛紛提出驚人相似的 AI 宣傳口號：您現有的系統今天就能運行 AI，無需進行系統遷移。這是一項極具吸引力的賣點，尤其適用於那些在 ERP 系統上執行關鍵業務運作，且短期內並無更換計畫的製造商。QAD為您分析最常聽到的六項說法，以及您應該向任何供應商（包括QAD）提出的問題。本期電子報我們有相關的報導。 本期電子報將為您介紹目前AI技術在汽車製造產業應用現況。汽車製造商在分析技術、預測模型及AI應用 方面投入了大量資金。預測工具可辨識需求變化、對供應鏈中斷發出警訊，而定價分析則能揭露複雜產品組合中的利潤流失。然而，儘管智慧分析能力日益提升，大多數組織在將洞察轉化為營運行動時，仍依賴緩慢的手動流程。代理式 AI 提供了一條截然不同的發展道路。但要理解其潛在影響，領導者必須認識到，這並非單純的另一項技術計畫。這代表了汽車企業作業模式的轉變，重新定義如何在複雜的營運網絡中制定和執行決策。 |
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QAD最新消息 |
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籃球傳奇人物Scottie Pippen與未來學家Peter H. Diamandis博士將擔任「QAD | Redzone 2026年製造業冠軍峰會」的壓軸嘉賓 這並非一場探討未來概念或遙遠可能性的活動。這是一場匯聚當下正將AI付諸實踐的製造商，以及那些致力於建立能夠贏得未來的領導者而舉辦的盛會。…More |
QAD 供應商關係管理解決方案獲得 2026 年春季 SolutionMap「頂尖技術」殊榮，並入選 The Hackett Group「50 家必須知道供應商」名單 針對 16 個「採購到付款（source-to-pay） 」類別中的 118 家採購技術供應商進行評估，評估依據包括超過500項功能與能力要求、強制性產品展示，以及經過核實的客戶評分。.….More |
Tenneco 公司已將原有的 SAP 系統替換為 QAD Adaptive 系統 在評估各項企業級平台後，Tenneco 選定 QAD Adaptive ERP，以實現其煞車事業部門製造 ERP 環境的現代化與標準化。目標不僅是取代舊有的記錄型系統，更是要建立一套真正的行動型系統.…More |
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「製造業冠軍峰會（Champions of Manufacturing）」傳遞了哪些關於製造業 AI 的關鍵訊息？ 您將深入了解代理式人工智慧 ( agentic AI )如何在營運中發揮作用，而非僅是與之並行運作。Champion AI 專為執行而設計，而不只是提供建議，透過與 QAD Adaptive ERP 及 Redzone Connected Workforce 整合…More |
人工智慧 ( AI ) 競賽存在一個盲點，而它就藏在您的 ERP 系統之中 原生AI內建於 ERP 架構之中，而非僅是附加在其上，而是一種本質上截然不同的解決方案。融入工作流程的智慧技術，AI 系統的可預測性，確保資料留在受管制的環境中，並針對AI代理所做的每項決策，建立可稽核且可追溯的紀錄。…More |
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新知及市場趨勢 |
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製造商在選擇 ERP 系統時，應該向供應商詢問關於人工智慧 ( AI ) 的 6 個問題 過去一年來，整個產業的 ERP 供應商紛紛提出驚人相似的 AI 宣傳口號：您現有的系統今天就能運行AI，無需進行系統遷移。這是一項極具吸引力的賣點，尤其適用於那些在 ERP 系統上執行關鍵業務運作，且短期內並無更換計畫的製造商。... More |
為何汽車供應商的利潤率壓力愈來愈取決於定價、產品結構與產品組合管理，而不僅是成本 成本往往是利潤壓力顯現的地方，但可能不是壓力產生的源頭。隨著技術的採用、區域需求、專案規模、定價假設、投資利用以及投資組合結構的改變，汽車供應商的EBIT 利潤率正在提前受到影響。成本管理計畫或許能提升作業績效.…More |
為何製造業財務長需要以不同的角度看待人工智慧 ( AI ) 財務長正日益成為決定組織能否成功度過這場轉型關鍵的領導者。這並非因為 AI是一項財務計畫，而是因為營運速度、韌性與執行力，如今已成為商業模式的核心議題。…More |
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實施代理式人工智慧 ( AI ) 並非只是一個IT專案，而是新一代的營運模式 代理式 AI 是汽車行業數位轉型的下一階段。這階段著重於提升營運可視性，透過建立儀表板和分析工具，使作業問題得以更早被發現。著重於跨部門協同執行，整合企業在規劃、製造、供應鏈及服務營運各方面的應對措施，這使得製造業將有所不同的另一個原因。…More |
從準備稽核到持續合規：為食品安全領先者提供的Champion AI Champion
AI 採用截然不同的運作模式：提供持續性的追溯能力，而非事後重建追溯紀錄。將合規性融入到日常作業中，取代那些耗費數週人力投入的稽核準備期。採取更迅速的矯正措施，而非延遲回應。透過採購、生產、品質與財務部門之間的串聯執行，真實反映食品安全風險在營運過程中實際的流動軌跡。…More |
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QAD產品介紹 |
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供應商關係管理軟體：5 個客戶成功案例 供應商關係管理軟體可協助企業透過集中式系統，管理供應商資訊、採購活動、溝通與績效表現。眾多製造商運用 QAD SRM（供應商關係管理）來提升供應商績效、簡化採購流程並推動可量化成果…More |
品質管理軟體系統的案例研究：5 個製造業成功案例 現代品質管理系統有助於組織擺脫分散的試算表、紙本紀錄以及被動式問題解決模式。這些系統提供了一個集中的框架，用以管理貫穿整個產品生命週期的品質措施，包括供應商管理、產品開發、製造以及客戶回饋等各個環節。…More |
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QAD最新消息 |
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籃球傳奇人物Scottie Pippen與未來學家Peter H. Diamandis博士將擔任「QAD | Redzone 2026年製造業冠軍峰會」的壓軸嘉賓
邁阿密 – 2026年7月28日 – QAD | Redzone，該公司是全球領先的 AI 驅動製造平台供應商。宣布，六度榮獲 NBA 總冠軍並入選籃球名人堂的 Scottie Pippen，以及知名未來學家、企業家及XPRIZE創辦人Peter H. 博士，將擔任「2026年製造業冠軍峰會（Champions of
Manufacturing 2026）」的壓軸嘉賓。該峰會是該公司專為製造業領袖舉辦的旗艦活動，將於9月21日至23日在芝加哥舉行。 在人工智慧 ( AI ) 正重塑各行各業的當下，製造商面臨一個關鍵問題：誰將引領下一階段的工業發展？「製造業冠軍峰會」的創立，正是為了回答這個問題。 本次活動匯聚了數百位企業高階主管、營運人員、技術專家及第一線領導者，將超越理論與炒作，展現更為重要的內容：製造商如何運用 AI 來提升生產力、增強韌性，並開創新的成長機會。Scottie Pippen 與Peter H. Diamandis 博士針對這項挑戰，分別提出了兩種強而有力且互補的觀點。 其中一人協助建立體育史上最偉大的王朝之一，證明了冠軍是透過信任、團隊合作，以及在壓力下毫不懈怠的執行力所贏得的。另一位則投入數十年時間，協助各組織理解那些將重新定義未來的技術。兩人共同體現了「2026年製造業冠軍峰會」的核心主題：如何打造既能在當下取得成功、又能為未來做好準備的組織。 「製造業正處於其歷史上的一個關鍵時期，」QAD | Redzone
執行長Sanjay Brahmawar 表示。「現在的討論已不再是 AI 是否會改變我們的產業，而是它確實已經在改變了。真正的問題在於，哪些領導者具備遠見、勇氣與能力，能夠將這項技術轉化為持久的競爭優勢。」 「Scottie Pippen 深刻理解如何打造一支能在關鍵時刻發揮實力的團隊。Diamandis 博士則激勵我們以更宏大的視野來思考我們正在塑造的未來。結合客戶於會中分享的實務經驗，「製造業冠軍」活動將為領導者提供靈感與實用的行動指南，協助他們引領企業邁入這個新時代，」Brahmawar 補充表示。 從冠軍球隊到冠軍工廠 Scottie Pippen 的職業生涯，為我們提供了一個清晰的例子，說明卓越表現是如何建立的；這並非僅靠個人天賦，而是源於文化、紀律與執行力。他在問答環節中將探討，究竟是哪些領導原則讓優秀組織與冠軍級組織有所區別，以及持續成功的關鍵在於幫助員工發揮其最佳表現。 Peter H. Diamandis博士將帶來嶄新的視角，協助製造商理解 AI、機器人技術及指數級技術如何重塑產業格局，並闡明領導者今日的決策為何將決定未來十年誰能取得成功。 「變革的步伐從未如此之快，未來只會愈來愈快，」Diamandis 博士表示。「現在就擁抱AI的製造商，不僅能緊跟時代步伐，更將在未來數年內奠定其所在產業的領導地位。」 一個為AI時代設計的製造業活動 「2026年製造業冠軍峰會」將匯集製造業高階主管、營運負責人、產品專家和客戶，共同參與為期三天的沉浸式體驗、實務學習與真實成功案例分享。 與會者將直接聆聽已採用 Champion AI、Redzone 及 Adaptive
Applications 的製造商分享經驗，了解這些解決方案如何在生產效率、產能、勞動效率及獲利能力方面帶來可量化的提升。今年的活動也將迎來 QAD 用戶群，將高階主管策略研討會與產品實機操作體驗匯聚於同一個場地。 雖然市場普遍關注 AI 的潛力，但「製造業冠軍峰會」卻將焦點放在更重要的事情上。這並非一場探討未來概念或遙遠可能性的活動。這是一場匯聚當下正將 AI 付諸實踐的製造商，以及那些致力於能夠贏得未來的領導者而舉辦的盛會。 了解更多並在此註冊。 關注我們的社群媒體，獲取最新消息，並使用
#ChampionsofMFG 標籤進行互動。 內容取材自QAD 官網資料 ▲回到頁首 |
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QAD 供應商關係管理解決方案獲得 2026 年春季 SolutionMap「頂尖技術」殊榮，並入選 The Hackett Group「50 家必須知道供應商」名單
邁阿密 – 2026年6月1日 – QAD | Redzone 是一家提供領先製造平台的公司，該平台由代理AI (Agentic AI) 驅動，能從生產現場到高階管理層，在整個企業範圍內執行各項工作與決策，宣布其QAD 供應商關係管理（SRM）解決方案，以及QAD 專為製造業設計的「代理式 AI 採購套件」，在 The Hackett Group 2026 年《SolutionMap》與《TechMatch》春季發布的採購技術評估中，獲得「頂尖技術」殊榮，並在「採購」類別中脫穎而出。 QAD SRM 亦入選了 The Hackett Group
2025-2026 年度「50 家必須知道供應商」名單，該名單旨在表彰那些樹立業界標準、且被視為採購長必須了解的關鍵供應商。 The Hackett Group 於 2026 年春季發布的《SolutionMap》研究報告，針對 16 個「採購到付款（source-to-pay） 」類別中的 118 家採購技術供應商進行評估，評估依據包括超過500項功能與能力要求、強制性產品展示，以及經過核實的客戶評分。「頂尖技術」這項殊榮旨在表彰在技術能力與創新方面排名位於前 25%區間的供應商。 「隨著採購組織面臨日益加劇的供應鏈波動、成本壓力以及由 AI 驅動的轉型，製造商需要專為直接物料採購的複雜性量身打造採購解決方案，」QAD | Redzone 製造業 ERP 總裁Amit Sharma 表示。「獲得 The Hackett Group的這項肯定，證實了 QAD SRM 具備獨特優勢，能協助製造商提升與供應商的協作效率、降低採購風險，並做出更迅速且更明智的採購決策。」 根據 The Hackett Group 的研究，獲得「頂尖技術」殊榮的服務供應商，通常能在其所屬市場類別中展現創新能力，並善用新興技術（包括代理式 AI）來為客戶創造價值。 與主要針對間接支出設計的通用型採購解決方案不同，QAD SRM 專為製造商量身打造，並經過精心設計，旨在支援直接物料採購與供應商管理中的複雜作業。該解決方案能協助製造商簡化採購流程、加強與供應商的合作、提升供應穩定性，並減少全球供應鏈中高度依賴人工的採購作業。 「QAD SRM 協助我們簡化採購流程，同時提升採購部門的可視性與協作效率，」Mubea 公司採購流程與工具團隊負責人 Marie Bendova 表示。「對於複雜的直接物料採購專案，能夠比較供應商的報價、即時追蹤進度，並在同一個平台管理所有事項，這對我們的團隊而言非常有幫助。」 QAD SRM 協助製造商管理複雜的物料清單、工程變更及品質要求，同時提升策略性採購效能與供應商績效的可視性。客戶利用該平台，在瞬息萬變的營運環境中，降低銷貨成本、節省採購成本，並減輕供應風險。 QAD SRM 此前曾連續五年入選 Spend Matters 的「50 家值得關注的供應商」名單，並於 2024 年晉升至「50 家必須知道供應商」名單。2025-2026 年度名列「50 家必須知道供應商」名單，主要表彰那些在採購技術領域具有強大市場影響力、創新能力、技術實力及解決方案交付能力的供應商。 「如今的製造商需要一種採購技術，這種技術不僅能將採購流程數位化，還能協助團隊更快採取行動、更有效地協作，並適應不斷的變化，」Sharma 補充表示。「QAD SRM 持續發展，透過專為製造業設計的功能、智慧自動化以及基於AI技術的創新，為企業創造可量化的商業價值。」 QAD SRM（前身為 Allocation
Network）透過提升採購效率、鞏固供應商關係以及增強供應鏈韌性，為製造商創造價值。它有助於實現即時溝通，藉此優化採購流程、降低進貨風險，並消除採購與供應商管理工作流程中的手動作業。 內容取材自QAD官網資料 ▲回到頁首 |
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Tenneco 公司已將原有的 SAP 系統替換為 QAD Adaptive 系統 By Monique Guzzi - 2026年6月16日
當今的製造商正面臨日益增大的壓力，既要推動作業現代化，同時又要維持快速的執行效率。隨著製造商為下一代基於人工智慧 ( AI ) 驅動的製造應用做準備，許多企業已意識到，需要一個現代化的 ERP 系統，能夠支援即時執行和可靠的資訊。 為汽車產業客戶創造可量化的價值 對於那些使用傳統 ERP 系統（例如 SAP ECC）的汽車製造商而言，這項挑戰尤為迫切。許多企業在努力維持生產運作不中斷及持續向客戶交付服務的同時，正設法應對系統碎片化、工作流程脫節以及日益增加的技術債務等挑戰。 透過導入 QAD Adaptive ERP，Tenneco不僅將其ERP 環境現代化，更建立了一個專為全球規模的製造執行體系而設計、具備可擴展的雲端原生基礎架構。 分散的 ERP 系統限制了業務執行能力 Tenneco為輕型車輛、商用卡車及工業市場供應關鍵汽車零組件，在全球擁有超過 100 處製造據點。在該公司的煞車事業部門內，ERP 系統隨著併購、區域性需求以及獨立業務單位的發展，歷經了漫長的演變過程。 部分據點運行於舊版 SAP 環境中，而其他據點則使用較舊的 QAD 系統。隨著時間推移，這導致系統、工作流程及資料定義出現碎片化現象。 「我們需要簡化複雜性，」Tenneco 煞車事業部資訊科技執行總監Jo-Anne Evans表示。「對於我們來說，現代化不僅僅是直接搬遷既有系統（lifting and shifting）。主要是為了簡化並標準化我們的運作方式。」 與許多採用 SAP ECC 的製造商一樣，Tenneco 也面臨著因系統彼此脫節及手動流程所導致的營運複雜性日益增加的問題。關鍵工作流程經常是在 ERP 環境之外，透過試算表及相關工具來管理，這不僅限制了標準化，也延緩了決策速度。 「問題不在於我們沒有資料，」Tenneco
績效解決方案部門資訊長Jonathon Brown表示，「而是我們無法迅速對這些資料建立足夠的信任，以致無法據此採取行動。」 該公司需要一套製造業 ERP 軟體解決方案，該解決方案須具備以下功能： ·
替換舊有的 ERP 系統 ·
在不同工廠中實現作業標準化 ·
降低對試算表的依賴 ·
優化生產庫存管理 ·
支援大規模的即時執行 ·
在不影響生產的情況下，實現變革 QAD Adaptive ERP 打造統一的製造 ERP 平台 在評估各項企業級平台後，Tenneco 選定 QAD Adaptive ERP，以實現其煞車事業部門製造 ERP 環境的現代化與標準化。目標不僅是取代舊有的記錄型系統，更是要建立一套真正的行動型系統，能夠在全球範圍內支援即時製造執行、庫存可視化、營運智慧，以及未來由 AI 驅動的創新。 Tenneco 並未在雲端重新建置舊有的流程，而是導入了專為製造作業設計的標準化 QAD Adaptive ERP 核心模型。QAD Adaptive ERP基於 AWS 雲端平台運行，透過單一雲端原生架構，將製造、供應鏈、財務及 ERP 庫存管理整合為一體。 Tenneco多據點轉型計畫與隸屬於 QAD 合作夥伴網的 Arista Consulting 合作，並與 QAD 專業服務部門共同配合，在其全球煞車事業部內推動全球多據點轉型計畫。這項計畫優先考慮標準化，在推動過程中，不僅使各據點遵循統一的作業模式，同時確保生產過程不受中斷。 實施內容包括： ·
進階倉庫管理和可追溯性功能 ·
不同據點使用統一的會計科目表 ·
更新後的主資料 ·
統一的財務結構 ·
內建的物料需求規劃（MRP）功能 ·
淘汰超過 500 項過時的客製程式 「QAD Adaptive ERP 為我們營運團隊提供了一個真正能長期使用的平台，」Brown表示。「如果員工信任這個系統，而且它操作簡便，他們就會持續使用它。這樣才能確保一致性、獲得更優質的資料，並做出更明智的決策。」 為了協助員工順利採用該系統，Tenneco
還導入了 QAD Digital Learning，在應用程式內直接提供嵌入式、基於角色的操作說明指導，以加速新員工上手流程並提升使用者信心。 Tenneco 公司在營運方面取得顯著的改進 儘管轉型規模龐大，Tenneco 在系統上線前仍成功實現零生產停工日及零客戶出貨延誤。上線首日，各廠區便持續以汽車業等級的產能進行出貨、開立發票及生產作業。 該系統的實施在製造執行、庫存同步及勞動生產力等各方面，均帶來了可量化的營運改善。在系統上線後的首次評估期間內，Tenneco
設定了以下目標： ·
透過改善可追溯性與同步化，將廢料減少 9% ·
直接勞動生產力提升 1.5% ·
336萬美元的庫存同步效益 此次現代化改造也大幅擴大了 ERP 流程的應用範圍。過往的系統環境僅利用了約一半的 ERP 可用功能。在QAD Adaptive 模式下，流程覆蓋率約提升至93%。 透過將倉儲管理、可追溯性及物料需求規劃（MRP）直接整合至 ERP 環境中，Tenneco 提升了庫存透明度、減少了人工對帳工作，並強化了各個據點間的作業一致性。 在統一環境中整合工作流程與可信賴的資料，也為未來的AI與自動化計畫奠定了更堅實的數位基礎。 專為業務成長而設計、具可擴展性的汽車產業ERP 如今，Tenneco 採用一套標準化的製造 ERP 系統，該系統旨在支援全球作業中的執行、可擴展性、即時決策，以及未來以AI為驅動的創新。 「QAD Adaptive ERP 為我們提供了一個統一的營運模式，」Evans 表示。「這種一致性讓我們在擴張時能夠更快地推進，無需針對每一個據點重新建立流程。」 該公司的 QAD Adaptive ERP 核心模式現已成為企業未來部署的藍圖，無需在每一個據點重新設計流程，即可實現可重複性。 對於正在評估如何代化舊版 SAP
ECC 環境，並為代理式 AI 計畫做好準備的製造商而言，Tenneco 的轉型案例展示了專為製造業打造的 ERP 平台如何在維持生產不中斷的同時，協助降低複雜性、提升作業透明度，並創造可量化的價值。 評估 ERP 現代化方案？ 對於運行傳統 ERP 環境的企業而言，現代化決策將對營運與財務產生重大影響。隨著製造商規劃下一階段的成長，評估實施時程、專案風險、作業中斷以及實現價值所需的時間，已變得日益重要。 下載我們的《Executive Decision Checklist》，了解 ERP 現代化與製造轉型的重要考量因素 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
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「製造業冠軍峰會（Champions of Manufacturing）」傳遞了哪些關於製造業 AI 的關鍵訊息？ By Caleb Finch - 2026年7月28日
大多數製造業領導者，都曾參加過那種談論 AI 願景卻缺乏實際案例的研討會。您一定知道我說的是哪一種研討會，整整四十五分鐘的簡報，滿口都在談論「轉型之路」，卻連一個能拿去向財務長匯報的具體數字都沒有。如果您曾默默懷疑：究竟有沒有人真的在實際生產線上，運用這些技術處理真實的訂單，並與真實供應商合作？那麼，「製造業冠軍峰會（Champions of
Manufacturing）」就是為這樣的製造業領導者而設計。 今年，QAD | Redzone 將在世界兩個最重要的工業重鎮舉辦活動：9 月 21 日至 23 日於伊利諾伊州的芝加哥，以及 10 月 8 日至 9 日於德國慕尼黑。兩場活動皆可免費參加。兩場活動皆基於相同的理念，就像一位工廠經理在週一早上所說的那樣：人工智慧是否值得採用，已不再是討論重點；真正重要的是如何將 AI 落實到實際營運。 今年有什麼不同之處？ 如今，大多數科技供應商的會議都試圖向您展示AI的潛力。這在所難免，畢竟AI是一個非常熱門的話題。但對於那些只想解決日常問題的製造商而言，本次活動的重點在於證明：AI 在製造業已能創造可量化的成果。 「製造業冠軍峰會」活動的核心在於那些親身投入實務工作的人員，以及當前正將AI付諸實踐的企業。與會者將能直接聆聽已完成轉型並展開人工智慧之旅的運營者、領導者及團隊成員的分享。這一點至關重要。當然，活動中仍會安排技術展示，但本次活動的重點在於聆聽同業闡述過程中遇到的問題、成功的經驗，以及AI如何影響他們的營運作業。 內容也遵循這一模式。來自第一線的製造商將分享他們如何加速決策、自動化工作流程，以及消除影響效率與獲利能力的營運瓶頸。整體的呈現方式是著重於策略與營運層面，而非技術層面。正如執行長Sanjay
Brahmawar所說的，目前關於AI的討論很多，多數供應商都在談論各項功能與特性，而 QAD |
Redzone 則專注於發揮人類潛能，以推動實質的績效提升。 為什麼邀請Scottie
Pippen 與 Peter H. Diamandis博士？ 這場在芝加哥舉辦的活動，兩位演講者來自截然不同的領域，直到你想到他們所處的行業。曾六度奪得NBA總冠軍的Scottie Pippen，在整個職業生涯中不斷證明：單憑天賦未必能贏得冠軍。在壓力下，信任與執行力至關重要。 AI未來學家、企業家及 XPRIZE 創辦人Peter H. Diamandis博士則闡述了另一部分的觀點。他剖析了指數級技術將引領產業走向何方，並說明為何現在就採取行動的製造商，能建立起落後者永遠無法追趕的優勢。 「變革的步伐從未如此之快，未來只會愈來愈快，」Diamandis 博士表示。「現在就擁抱AI的製造商，不僅能緊跟時代步伐，更將在未來數年內奠定其所在產業的領導地位。」 一人憑藉執行力建立起一個王朝；另一人則研究當局勢不斷變動時，執行力該如何因應調整。兩人共同勾勒出一個在每一個運營領導者心中反覆思考的問題：如何在帶領團隊度過變革的同時，建立一個能為未來做好準備的組織？ 芝加哥和慕尼黑：相同的信念，兩扇大門 這兩個活動具有相同的結構，但服務的對象卻不盡相同。 芝加哥活動為期三天，並引入了新的內容。QAD 用戶群組齊聚一堂，舉辦一場開放參與的盛會，將製造業專業人士、業界領袖及進階使用者 (Power User) 匯聚一堂，內容涵蓋策略性創新與實務產品專業知識。高階主管參與策略討論；而日常使用系統的人員則參加實務課程。參與者將獲得完整的資訊。 正如Mueller Industries 的資訊長Cedric Brown所描述，去年的「製造業冠軍峰會」活動中最寶貴的部分，在於能與同業直接交流，並就製造商所面臨的挑戰與機遇展開坦誠討論；而今年的活動則在此基礎上更進一步，將重點放在AI、營運執行力以及可量化的業務成果。 慕尼黑則是歐洲的對應版本，專為該地區的所有製造商提供一個方便的平台。德國不僅僅是一個地圖上的點，它是歐洲的工業心臟地帶，在當地舉辦這項活動，能讓最受供應鏈波動與勞動力短缺影響的汽車、工業設備及精密製造商參與「製造業中的AI」這項議題。其主線與芝加哥的觀點如出一轍：當今成功的企業並非無止境地進行 AI 試驗，而是已經將其投入實際應用，藉此提升產能、減少停機時間、加速決策，並在競爭中脫穎而出。 您將獲得哪些收穫？ 您將深入了解代理式人工智慧 ( agentic AI )如何在營運中發揮作用，而非僅是與之並行運作。Champion AI 專為執行而設計，而不只是提供建議，透過與 QAD Adaptive ERP 及 Redzone Connected Workforce 整合，能即時自動化決策、簡化工作流程並消除延遲；透過在採購、供應鏈管理及銷售部門內運作的工作流程代理（稱為「Champions」），來處理那些拖慢團隊進度的龐大工作量。您將有機會了解這項機制如何應用於您自身面臨的瓶頸。 您將對人工智慧如何在製造業中創造實際成果獲得切實的理解，而非僅僅是一份技術願望清單。我們最近發布的《財務長指南》對此觀點進行了直接論述：AI 不只是技術專案，而是一項營運與財務策略；那些能夠快速執行並將人工智能轉化為可量化成果的製造商，將勝過那些僅僅進行大量測試的企業。 最後，您將建立起一個由同行組成的網路，這些同行早已完成相關工作，並能更清楚地了解貴公司在市場上的地位。短期內採取行動者將勝出，其餘人則只能追趕。 製造業已邁入新的競爭時代。真正的問題不再是 AI 是否值得採用，而是您的團隊是否已準備好付諸行動。 內容取材自QAD Blog |
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人工智慧 ( AI ) 競賽存在一個盲點，而它就藏在您的 ERP 系統之中 By Jim Nancy Majure – 2026年6月2日
我目前與製造商進行的對話，瀰漫著前所未有的緊迫感。各方都在 AI 領域迅速推進。預算已獲核准，試點計畫正在進行，而展現成果的壓力確實存在。這其中可為製造商帶來龐大商機，停滯不前絕非選項。 然而，有個問題卻鮮少被提及：究竟是哪種AI？採用哪一種 AI？它在我作業體系中究竟扮演著怎樣的角色？ 殘酷的事實是：急於將第三方 AI 系統強行整合至ERP系統的做法，正悄然讓製造商在其作業中引進一些新的風險，而這種情況此刻正在全球各地的工廠中發生。 一項最新的獨立分析報告深入探討了這項風險。如果您在製造企業中負責管理、合規或技術事務，務必閱讀這份分析報告。以下是我認為每位工廠主管都應從中汲取的要點。 Shadow AI 可說是 Shadow IT 的 2.0 版本…運作速度提升 10 倍 還記得「Shadow IT」危機那段日子嗎？當時，由於企業官方系統運作過於緩慢且繁瑣，員工開始將敏感的企業資料擷取到不受管控的試算表和個人雲端應用程式中。多年來，我們一直致力於解決當時的問題，而如今我們在AI領域又面臨著同樣的風險。這次，潛在的危害程度要大得多。 在整個生產作業中，未經授權使用AI 應用程式的情況十分普遍。員工將有關製程、供應商及財務運作的機密資訊傳輸至未經批准的 AI 應用程式，平均每家企業每月發生約 223 起此類事件。 這代表了一種為了追求效率而產生的行為，與當年的「Shadow
IT」形成的機制如出一轍。因此，如果我們未能採取行動控制此情況，最終將面臨同樣災難性的後果 有一項重要的差異。AI 應用程式的資訊處理方式，將遠比桌上型電腦上的試算表功能複雜得多。實際上，我們的專有資訊將被某款第三方 AI 應用程式提取，並成為第三方 AI 模型可存取或學習的資料。該應用程式將從這些資訊中學習，並最終在提供給其他人的結果中披露這些資訊。 屆時將無法恢復或控制對該資訊的存取權限；這沒有「撤銷」按鈕。 您的競爭優勢可能存在漏洞 作為在生產與營運領域工作多年的從業者，我深知製造過程中蘊含著多少組織知識。這不僅體現在機器本身，更體現在這些機器的運作邏輯上。這項知識正是你們最顯著的競爭優勢之一。 當工程師將專有資料庫結構或後端模組嵌入免費的外部 AI 工具中進行除錯時，該模型可能會保留該內容，以供日後訓練使用。一旦發生這種情況，您獨特的作業邏輯可能會成為模型知識的一部分，並在與競爭對手的互動中被呈現出來。 這也絕非理論上的風險。這種情況正發生在那些渾然不知的工廠中，而一旦競爭優勢喪失，便再也無法挽回。 合規的定時炸彈正在滴答作響 當前的監管環境較為嚴厲，因此，對於那些急於採用 AI 的製造商來說，這一點至關重要。 若您從事食品飲料行業，《FSMA 第 204 條（Food
Traceability Final Rule）》的執法行動即將到來。一旦發生污染事件，美國食品藥物管理局（FDA）將會登門查核，並要求您在 24 小時內，或於 FDA 同意的期限內提供完整的批次追溯紀錄（包含每一個關鍵資料要素、每一個關鍵追蹤事件，以及供應鏈中的每項轉化過程）。這絕對不是一個分散的系統可以應對的。 若您從事生命科學領域，根據《FDA 21 CFR Part 11》的規定，電子紀錄與稽核追蹤必須具備不可變更性與確定性。 若您在歐洲營運，《一般資料保護規定（GDPR）》第 30 條將規範您的 AI 代理程式如何處理個人資料、資料流向何處，以及是否在未備有合規紀錄的情況下進行跨境傳輸。 第三方 AI 工具的設計初衷在於追求速度，而非合規性。這些系統通常是與 ERP 系統並行運作，而非整合於其中，這意味著監管機構所要求的數位問責鏈，在你尚未察覺其存在之前便已中斷。有分析報告將此稱為「合規定時炸彈」，這種定性完全正確。 機率式AI不該做出確定性決策 由於我從事製造業多年，我對未經充分驗證的 AI 應用持謹慎態度，我認為您也應該如此。 ERP 系統建立在一個基本原則之上：輸入 A，便會輸出 B，每次皆然。正是這種確定性，使得貴公司的財務報表可以被審計，您的合規性可以得到保障，以及您的生產計劃可以重複執行。 另一方面，第三方 AI 則是基於機率的。它會給出最可能的答案，這與正確答案是截然不同的兩回事。 試想一款用於需求預測的AI工具，竟虛構出訂單量激增的情況。若缺乏確定性的防護機制，這項錯誤訊號便會觸發系統自動採購過量的原材料。數百萬美元被困在您不需要的庫存中。反過來看：若因需求下滑的錯誤資訊而取消關鍵供應商的訂單，您對客戶的承諾也將化為泡影。如果該錯誤存在於您的成本核算中，您看到的將是扭曲的財務報表，而核對這些報表可能需要數個月的時間。 我的經驗法則：如果你不願讓一名無人監督的實習生執行你的財務控制措施，那麼你也不應該信任第三方的AI來執行這項工作。 原生 AI 並非「有則更好」的選擇，而是唯一行得通的架構。 製造商無需在 AI 與安全之間做出抉擇。他們必須選擇的是哪種AI。 原生 AI 內建於 ERP 架構之中，而非僅是附加在其上，而是一種本質上截然不同的解決方案。是一種融入工作流程的智慧技術，具備AI 系統的可預測性，確保資料留在受管制的環境中，並針對AI代理所做的每項決策，建立可稽核且可追溯的紀錄。此外，這也為員工提供了一種經官方認可且安全的替代方案，以取代他們目前正在使用的「Shadow
AI」工具。 這正是「記錄型系統」與「行動型系統」之間的差異所在。 QAD | Redzone 的 Champion AI 正是為此而打造。Champion AI 代理程式並非僅作為 QAD Adaptive ERP 的附加層，而是直接內嵌其中，其設計宗旨在於採取行動，而不僅僅是進行分析。這些系統是專為製造業量身打造的，這意味著它們具備通用型 AI 供應商無法複製的專業深度與產業知識。 Champion AI同樣直接解決了「shadow AI」問題。與其放任員工使用未經審核的外部工具，QAD | Redzone 提供了一個「授權的 AI 代理程式庫(AI
Agent Library)」：其中包含經過預先驗證、針對特定任務設計的代理程式，專為製造業中的實際職務而打造，其中包括生產排程、採購及品質管制等領域。 員工能獲得他們所期待的速度與實用性，而企業則能妥善保管其資料、智慧財產權及稽核軌跡。 我們的 AI 行為稽核框架 ( AI Action Auditing
framework）將此概念進一步深化。ERP 系統中任何 AI 執行的每項行為，都會被記錄在案、並與負責的人員關聯，以便進行合規性調查。這正是未來監管環境所將要求的内容，而現在就為此做好準備的製造商，在新法規正式上路時便不會手忙腳亂。 製造業中代理式 AI 的成功關鍵 要在未來十年中脫穎而出，關鍵不在於採用最多的 AI 工具，而在於將智慧融入正確的環節，並建立相應的治理機制與問責制度。就從這裡開始： ·
在擴大 AI 應用之前，先全面了解其使用情況。看不見的事物便無法有效管理。請辨識企業內正在使用的每一種 AI 工具，無論是否經過核准。 ·
優先考慮原生整合，而非後加式整合。在任何 AI 工具接觸 ERP 資料之前，請先確認該工具是運行於您受管控的環境之中，還是與該環境並行運作。這個答案將告訴您關於合規性與智慧財產權風險的一切。 ·
請為您終將面臨的稽核做好準備。無論是美國FDA、《一般資料保護規範（GDPR）》的調查，還是資安調查團隊，您ERP系統中每一項由AI 驅動的決策，都必須具備可追溯性、可解釋性及可辯護性。請現在就進行相應的設計，而非拖到以後。 我所參考的分析報告深入研究了相關數據、監管的具體規定以及製造商目前面臨的結構性風險。請務必閱讀並與您組織中需要了解這些訊息的同事分享。 那些不僅追求速度，更懷抱明確目標而行動的製造商，才是最終能脫穎而出的贏家。 想了解 Champion AI 能夠實現哪些可能性？ 歡迎參加我們“Champions of Manufacturing 2026”秋季活動！ 內容取材自QAD Blog |
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新知及市場趨勢 |
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製造商在選擇 ERP 系統時，應該向供應商詢問關於人工智慧 ( AI ) 的 6 個問題 By Deana Claessen
- 2026年7月23日
過去一年來，整個產業的 ERP 供應商紛紛提出驚人相似的 AI 宣傳口號：您現有的系統今天就能運行 AI，無需進行系統遷移。這是一項極具吸引力的賣點，尤其適用於那些在 ERP 系統上執行關鍵業務運作，且短期內並無更換計畫的製造商。 實際上，這往往也並非全貌。若能仔細研究供應商的授權條款、技術文件，或是供應商自身活動公告中的細則，便會發現一個一貫的模式：AI 功能雖然已經提供，但通常只有在您承諾投資某項較大規模的計畫後，才會開放使用，例如雲端遷移、特定付費方案，或是未來的發布日期。這並非針對任何特定供應商的批評，而是一種普遍存在的現象，值得您在採購決策前就充分了解，而非事後才發現。 以下是製造商最常聽到的六項說法，以及通常在細則中出現的說明，以及您應該向任何供應商（包括我們）提出的問題。 事實與虛構：值得深入探討的 6 種說法 迷思：「AI 可以在您目前的系統上運行，無需進行系統遷移(migration)。」 細讀條款後會發現，這通常要求客戶必須已經展開或承諾進行範圍更大的系統遷移計畫。這種 AI 產品通常不會單獨出售，而是與更全面的決策捆綁在一起，且啟用時往往附帶一項要求：必須將現有維護預算中相當大一部分，重新分配至遷移計畫。AI 往往只是推動遷移計畫的誘因，而這項決策原本就已列入供應商為您規劃的路線圖中，並非完全依照您的條件所提供的功能。 迷思：「您可以無限期地繼續使用目前的本地部署／舊版系統，完全沒有遷移的壓力。」 多家供應商已公布或暗示了針對本地部署功能開發的時程表，該時程結束後，本地部署版本通常會轉為僅提供安全性修補程式的支援，有時會提供延長支援的選項，但需支付逐年遞增的年度附加費。新的 AI 投資大多都集中於雲端產品線，因此「無需遷移」這項說法，悄然轉變為「若不遷移，便無法獲得新功能」。 迷思：「您將獲得完整的 AI 功能套件。」 行銷部門往往會在單一公告中，將一套功能廣泛且強大的代理程式套件描述得十分全面。然而，實際上在首日可部署的，通常僅是部分功能或「精選」版本，而更完整的功能則排定在稍後的正式發布（GA）日期推出，有時甚至要等到數個月或數個季度之後。媒體報導中所提及的代理程式數量，通常是指路線圖中的未來狀態，而非客戶能夠立即使用的功能。 迷思：「AI 的費用完全依照實際使用量計費」 大多數供應商都會在基礎訂閱方案中包含固定的用量配額。一旦該配額用罄（據反映，這通常比預期來得更快），超額用量的收費往往會比基礎費率高出 150% 至 200%。對於正在成長的企業而言，這種成本曲線在購買時很難預測，因為這通常並非銷售簡報中的重點數字。 迷思：「部署 AI 的成本很簡單明瞭，不會有任何隱藏的額外費用。」 對於高度客製化或配置複雜的環境，這常見於歷經多年調整的製造業 ERP 系統，部分供應商在自身的實施指南中坦承，這可能意味著需要投入「相當大的改造工作」。實際上，這通常是一個獨立的、未列入預算的專案，其性質更接近重新導入，而非單純的啟用或升級。 迷思：「我們的 AI 能直接原生整合至您的 ERP 系統，開箱即用。」 在某些情況下，實際交付的其實是開發者工具包，而非完整的原生連接：該AI系統運行於一個獨立的雲端或知識層中，該層與核心應用程式並行運作；至於如何將該層重新整合回客製化或地端部署（On-premises）環境，則由客戶或系統整合合作夥伴自行負責建置，並運用其自身的時間、預算及資源。 一個框架：向任何AI供應商（包括我們在內）提出的 6 個問題 這並不意味著「AI 在 ERP 上的應用」的說法是錯誤的。僅憑這項說法，並不足以作為做出採購決策的依據。在簽署任何協議之前，請務必向您的供應商諮詢： 1. 我可以單獨購買這個產品嗎？還是說，它需要範圍更廣的遷移計劃？ 2. 是否有硬性截止期限，迫使我必須停止使用目前這個版本？ 3. 今天我拿到的是完整的AI 代理程式套件，還是僅限於其中的一部分？ 4. 如果我的用量超過配額，是否會收取超額使用費？ 5. 實施成本是固定的且已對外公布，還是在我簽約後才會確定範圍？ 6. 這是原生整合，還是透過橋接（Bridge）方式整合？我需要自己整合嗎？ 如果供應商無法清楚回答這些問題，那答案就顯而易見了。 Champion AI 在全部 6 項指標上的表現 我們開發 Champion AI 正是為了應對這些問題，因為我們預期製造商會提出這些問題。 · 獨立部署還是捆綁部署？Champions 目前可在任何現有版本的 QAD 上運行。無需先進行系統遷移，也無需將現有預算轉用於更廣泛的遷移計畫，即可使用相關功能。 · 有硬性遷移期限嗎？沒有。我們會依照您的時程表，在您的系統上提供服務，請在對您的業務有利的時候再進行遷移，而非配合我們的時程。 · 完整套件還是子套件？您只需為真正需要的「代理式 Champions」付費，即可獲得相應的使用權限，每一項服務範圍明確且基於角色劃分，並能與您現有的系統無縫整合。QAD 的嵌入式 AI 助理「Champion
Assist」運作方式有所不同：它會自動為使用
Adaptive ERP 和 SRM 的客戶啟用，且以範圍明確的套裝形式提供，而非範圍模糊的方案。 · 使用量超額會被罰款？沒有。無論您是否超出配額，使用量都是按固定費率計費。 · 意外的實施成本？固定報價，作為 SKU 的一部分在簽約前即已明確列出，並非簽約後才得知費用的開放式專案 ·
原生還是橋接式？現成可用並基於角色設定的智慧代理，可根據您的工作流程進行配置，並具備預先建置的 ERP 整合能力。若需工作流程擴充功能，將由 QAD 的專責團隊代為開發，而非交由您自行組建。 我們並不期待您僅憑我們的說法做出判斷。我們鼓勵您以相同的標準檢視每一家供應商，包括 QAD 在內，並提出相同的六個問題。 想了解「無門檻」的AI方案在您的營運中實際會是什麼樣子嗎？歡迎與 QAD 洽談 內容取材自QAD Blog |
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為何汽車供應商的利潤率壓力愈來愈取決於定價、產品結構與產品組合管理，而不僅是成本 By Paul Eichenberg
– 2026年6月21日
過去幾年間，汽車零組件供應商的大部分時間都用於應對其成本結構所面臨的巨大壓力。通貨膨脹、勞動力短缺、能源價格波動、半導體供應中斷、利率上升，以及日益碎片化的供應鏈，這些因素都需要持續關注。降低成本依然至關重要。然而，汽車產業面臨的利潤率挑戰，已不僅僅限於成本控制而已。 The
Roland Berger 與 Lazard的《全球汽車供應商研究報告》估計，2024年該產業的平均息稅前利潤率（EBIT
margin）為4.7%，較疫情前水準低約兩個百分點。波士頓諮詢集團（BCG）一項較新的分析，涵蓋了半導體、電池及其他非傳統領域的供應商，估計 2025 年供應商的 EBIT 利潤率將約為 5.7%。儘管研究方法各異，但其傳達的核心訊息卻大同小異：供應商的獲利能力仍持續受壓，而各企業、各地區及各產品類別之間的績效差距正不斷擴大。 這一點之所以重要，是因為成本往往是利潤壓力顯現的地方，但可能不是壓力產生的源頭。隨著技術的採用、區域需求、專案規模、定價假設、投資利用以及投資組合結構的改變，汽車供應商的EBIT 利潤率已開始受到影響。成本管理計畫或許能提升作業績效，但無法完全彌補因未能實現的產量、投資決策後改變的技術組合，或投資組合的經濟價值逐漸惡化而造成的損失。 電動汽車的普及正在形成多重經濟影響 電動化的轉型，仍是重塑全球汽車供應鏈的最重要驅動力之一。然而，若將電動化視為一條單一且線性的全球採用曲線，這種思維已不再適用。雖然長期發展方向依然明確，但各區域在採用速度、動力系統組合、政策環境及消費者反應方面，均存在顯著差異。 S&P
Global Mobility的展望報告顯示，各主要汽車市場在向電池電動車轉型方面的發展狀況存在顯著差異。預計到 2026 年，電池電動車將約占北美汽車總產量的 6%，而歐洲、中東及非洲地區和亞太地區的占比則分別為 17% 和 24%。長期發展方向一致，但步調卻不盡相同。預計北美將維持規模大得多的內燃機生產基地，而歐洲和亞洲則會更迅速地朝電池電動車方向發展。對於全球供應商而言，這種差異要求他們根據不同地區制定不同的技術投資、產能預估及產品策略，同時往往還需同時支援傳統動力與電池電動車架構。 這項挑戰不僅僅是從一種動力系統過渡到另一種動力系統。這是因為在傳統動力系統於全球大部分市場仍具經濟與商業重要性的同時，必須支援快速擴展的電池電動車架構。這可能需要不同的工程能力、生產流程、零組件、資本、供應商網絡及區域佈局。其結果並非單純從一種技術過渡到另一種技術，而是一段較長的時期，在此期間，多種技術路徑必須並存。 歐洲最能反映這種趨勢。截至2026年首五個月，純電動車佔歐盟新車登記總數的20%，而混合動力車則佔37.8%。市場正在逐步電動化，但其轉變方式並非僅僅是將內燃機車直接替換為電池電動車，而是在更廣泛的動力組合中進行。 當根據日後可能變動的計畫量來承諾資本與工程資源時，便會產生風險。波士頓諮詢集團（BCG）發現，在 2025 年上半年，中國、歐洲和北美地區的多款電池電動車車型，其實際銷量與原先的銷售預測相差最高達四倍，無論是高於或低於計畫。針對電池、動力系統、熱管理系統、電子系統、模具及製造產能的投資，往往集中在前期，且難以迅速重新調配。當需求在不同平台或技術之間轉移時，供應商可能會面臨某個領域的資產利用率不足，而另一個領域卻面臨產能壓力。 關鍵問題並非是電動化領域的投資方向不當。電動化持續重塑汽車產業鏈，而長期轉型趨勢依然穩固。問題在於，轉型的時間和構成變得更加多樣化。對供應商而言，電動化策略的獲利能力不僅取決於市場是否成長，還取決於市場在何處成長、哪些技術佔據主導地位、各平台的擴展速度有多快，以及既有資產能否得到充分運用。 區域差異正在改變競爭格局。 中國、歐洲、北美以及新興市場的差異，也正在改變供應商對增長和盈利能力的評估方式。 中國已成為電動車製造的重心。國際能源署估計，2025年中國生產的電動車數量佔全球總量的近四分之三。中國電動車出口量成長一倍，達到250萬輛以上；而在歐美以外的市場，中國進口電動車佔當地電動車銷量的55%。此外，全球電動車電池電芯產量的80%以上也來自中國。 中國的影響力不僅限於生產規模。AlixPartners 估計，領先的中國車廠採用的作業模式，能讓車輛開發週期縮短約50%，投資額減少 40% 至 50%，並具備約 30% 的成本優勢。雖然每一家企業不一定能夠達到這些指標，但是更重要的是，它所傳達的競爭訊息：全球對開發速度、產品創新、成本及技術含量的期望，正被重新定義。 對全球供應商而言，這既帶來了機遇，也帶來了壓力。進軍中國市場，不僅能接觸到全球最大的電動車市場，還能接觸到其中成長最迅速的客戶群。與此同時，國內激烈的價格競爭、更短的開發週期、在地化要求，以及中國車廠與供應商的國際擴張，都可能對傳統的全球商業模式造成壓力。 歐洲面臨著不同的挑戰。電動車的普及正在加速，但汽車生產仍然受到限制，成本也相對較高，且產業部分領域仍存在產能過剩的問題。Roland Berger & Lazard估計，2024年歐洲汽車供應商的平均 EBIT 利潤率為3.6%，而中國供應商則為5.7%。近期報告顯示，76%的受訪歐洲供應商預期2026年的獲利能力將低於5%，約四分之一則預期將出現虧損。 北美市場則呈現出截然不同的經濟情勢。電池電動車的普及速度較慢，加上對大型車款的需求持續存在，以及對混合動力技術的興趣再度升溫，這使得供應商必須在各類動力系統上保持靈活性。與此同時，關稅、在地化政策、勞動力供應狀況，以及不斷變化的貿易關係，都在影響採購與投資決策。挑戰不僅在於選擇正確的全球技術策略，更在於將該策略與區域市場相協調，因為該市場的政策、客戶及產品假設都可能迅速變化。 新興市場則帶來更多變數。有些市場正迅速採用低成本電動車，通常仰賴中國進口車車款；而其他市場則仍著重於經濟性、傳統燃油車及混合動力車。如今，沒有一種全球性的產品或生產模式，可以適用於所有地區。 定價與產品組合決定了EBIT 利潤率的品質 這些市場變化最終會影響到價格和產品組合。 汽車專案的定價通常是根據對產量、配備、時程、區域採購、投資及專案週期的預期來制定的。當這些假設發生變化時，原始的經濟效益也可能隨之改變。某項計畫在營運上表現優異，EBIT 利潤率仍可能低於預期，原因在於其實際銷量、動力系統組合、上市時程或區域佈局，與當初商業計畫的假設有所出入。 「產品組合（Mix）」的概念比各個產品之間的平衡更廣泛，其涵蓋範圍更為廣泛，包括客戶組合、車型平台組合、區域組合、技術組合、工廠產能利用率組合，以及成熟專案與新推出專案之間的平衡。供應商可能會通過轉向需要更多工程技術、資本、複雜度的專案，來提升營收。相反，增長緩慢的傳統技術有時仍然可以產生可觀的EBIT利潤率，尤其是在投資大多已完成折舊，且需求保持穩定的情況下。 BCG 的 2026 年供應商研究報告指出，不同供應商的增長速度差異顯著。2019 年至 2024 年間，半導體與電池供應商的營收成長幅度遠高於傳統零組件領域；此外，預期前四分之一區間的供應商將持續以高於最低四分之一區間企業的增幅成長。中國供應商在獲利能力方面也已超越歐洲供應商。這些差異顯示，成長的來源與結構，比單純的追求成長規模更加重要。 這就是為什麼一個投資組合在整體上看似獲利豐厚，但其底層的經濟品質卻正在惡化。表現強勁的計畫、產品線、客戶群或地區，可能會抵銷其他方面較弱的表現。因此，即使某些投資的表現低於預期、營運複雜度增加，或是低回報計畫的貢獻增加，合併EBIT利潤率仍可維持在可接受的範圍內。 這並不意味著每一個計畫都應產生相同的利潤率。策略性投資組合自然會包含不同的成長模式、投資週期及技術定位。更重要的是，管理層是否理解導致整體結果的關鍵因素，以及產品組合的變化究竟是在強化還是削弱該投資組合的長期EBIT 利潤率潛力。 建立更好的投資組合策略，首先需要重新審視已有的假設。 在這種環境下，不應狹隘地將投資組合管理僅視為是否參與或退出特定計畫的決策。其首要之務，在於定期重新評估投資組合所依據的假設是否仍然與市場狀況相符。 各地區的電動化發展可能已出現變化。預期中的計畫產量，如今可能已分配至純電動、混合動力及內燃機等不同車型。新工廠或新生產線的運轉利用率，可能與原先規劃的不同。某個產品類別或許仍在成長，但其競爭強度與定價環境可能已有所變化。 這些發展都未必意味著當初的策略決策是錯誤的。汽車專案的生命週期通常很長，而市場、政策與技術卻可能迅速變化。更關鍵的問題在於，投資組合是否仍會依據當前狀況，而非歷史假設，來持續進行評估。 領導階層考慮的範圍必須擴大 汽車零組件供應商不應降低對成本管理的重視。作業效率、採購績效、品質、生產力以及據點競爭力，仍是至關重要的基礎要素。但僅靠成本管控，恐怕難以解決因市場結構變化所造成的利潤率壓力。 領導階層考慮的範圍必須從公司營運的效率，擴大至其創造EBIT利潤率的來源與方式。執行長、財務長及商業部門主管應評估：支撐當前產品組合的假設是否已發生重大變化；營收成長是否提升了EBIT 利潤率的品質，抑或增加了複雜性與未充分利用的投資；以及在定價、產品組合與投資組合假設方面，是否獲得了與成本管理同等程度的關注。 汽車產業並未朝向「單一全球技術」、「單一區域模式」或「單一可預測的採用曲線」發展。該產業正同時經歷多項轉型。那些能理解這些轉型如何改變其合併財務報表背後經濟邏輯的供應商，將更能區分成本問題與定價、產品組合或投資組合問題，並據此就未來做出更明智的策略決策。 內容取材自QAD Blog |
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為何製造業財務長需要以不同的角度看待人工智慧 ( AI ) By Sanjay
Brahmawar - 2026年5月26日
製造業的AI相關支出正迅速增長。目前這部分支出已佔製造商資訊科技（IT）與營運技術（OT）預算的 12%。預計到 2030 年，該數字將增長近五倍 上週，我們發布了一份針對財務長（CFO）的白皮書，探討如何在製造工廠中落實 AI 的應用。我也分享了一篇發表於 LinkedIn 的文章，題為《為何頂尖的製造業財務長專注於執行，而非炒作》。 這項回應印證了我與全球製造業領袖交談時一再聽到的觀點：財務長們不再質疑 AI 是否重要，而是關注它能在哪些方面創造真正的作業價值，以及這項價值能在多快時間內在企業內部顯現。 這種區別非常重要。 因為當前製造業並不缺乏對AI的熱情，而是缺乏明確的運作方針。 過去一年來，我與來自航太、汽車、工業產品、生命科學及消費品等產業的財務長們進行了交流。幾乎每一次對話，最終都會歸結到同一個結論： ·
哪些AI投資才能真正推動業務發展？ ·
哪些能提升企業韌性與速度？ ·
而哪些做法只會讓事情變得更複雜呢？ 這正是我們發表新白皮書《中型製造業財務長的AI實務指南》的原因。這並非一篇技術性論文。而是一篇聚焦於實務應用的指南。因為我認為，當今製造業正在發生的最重要轉變是： 透過AI創造實質優勢的企業，未必是投入最多 AI資源的那些。而是那些能降低營運摩擦的企業。 在製造業中，決策延遲的成本會迅速累積。 當需求發生變化、供應商未能如期交貨、生產受限，或是客戶需求出現變動時，反應最迅速的企業便能取得優勢。然而，許多製造商至今仍沿用一套專為不同的時代所設計的工作流程： ·
彼此獨立的系統 ·
人工核准 ·
零散的資料 ·
從接收到訊號到採取行動之間存在長久延遲 大多數企業其實已經掌握了這些資訊。他們所缺乏的是將這些資訊迅速應用於整個企業作業流程的能力。 正因如此，我認為製造業正從「記錄型系統」轉向「行動型系統」。 未來的優勢，不會來自於建立更多儀表板，也不會來自於在原本就已失靈的工作流程上加入AI。真正的優勢在於將AI直接融入到日常作業流程中，也就是在企業內部的決策、逐級呈報、核准和執行過程中。 在我們與該報告中受訪的製造業財務主管進行的對話中，這一觀點屢屢被提及。 AmSafe Aviation 財務副總裁Kevin Davis 對這項挑戰做了精闢的描述。該公司管理著超過 100,000 種 SKU，同時在全球範圍內為航空公司提供支援；而這種服務需要在地緣政治變化和供應鏈波動的情況下維持穩定運作，營運條件可能在短時間內發生重大變化。 正如Kevin在我們討論時對我所說：「最大的挑戰並非缺乏資訊，而是能否在第一時間取得關鍵資訊並立即採取行動。」我認為，這句話比其他任何說法都更能道出當今製造業所面臨的挑戰。 領先的製造商們正專注於少數幾項高價值的作業流程，這些流程能直接提升執行效能： ·
採購 ·
生產規劃 ·
異常處理 ·
庫存分配 ·
自動化交易 ·
生產現場的決策制定 重要的是，最優秀的財務長在面對 AI 時也展現出嚴謹的態度。他們不會僅僅因為某項 AI 計畫聽起來很創新，就為其提供資金。他們會提出更具挑戰性的作業層面問題： ·
這是否能減少內部摩擦？ ·
這是否能增加生產能力？ ·
這是否提升了回應速度？ ·
這是否有助於企業以更快的速度、更充分的信心向前邁進？ 這種思維方式至關重要，因為代理式製造 ( Agentic Manufacturing）的下一階段，將不再取決於企業啟動了多少個試點專案，而是取決於組織在整個業務中將智慧化策略落實到實際運作中的成效。 這已不再只是理論。 製造業正邁入一個世代僅見的轉型 — 從決策遲緩、營運分散，轉變為具備適應力且相互連結的企業，能夠即時感知並做出反應。 在我看來，財務長正日益成為決定組織能否成功度過這場轉型關鍵的領導者。這並非因為AI是一項財務計畫，而是因為營運速度、韌性與執行力，如今已成為商業模式的核心議題。 未來十年真正脫穎而出的製造商，不會是追逐 AI 熱潮最快的企業，而是最早建立快速決策、快速執行能力的企業。 請閱讀白皮書：《中型製造業財務長的AI實務指南》 內容取材自QAD Blog |
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實施代理式人工智慧 ( AI ) 並非只是一個IT專案，而是新一代的營運模式 By Caleb Finch – 2026年4月21日
為何汽車產業的下一個競爭優勢將來自於縮短洞察與執行之間的差距。 過去十年間，汽車製造商在分析技術、預測模型及AI應用方面投入了大量資金。預測工具可辨識需求變化、對供應鏈中斷發出警訊，而定價分析則能揭露複雜產品組合中的利潤流失。然而，儘管智慧分析能力日益提升，大多數組織在將洞察轉化為營運行動時，仍依賴緩慢的手動流程。 當出現某個訊號時，各團隊通常會分析資料、安排跨部門會議、評估各種情境，並協調規劃、採購、製造、物流及服務營運等各環節的應對措施。然而，在採取行動之前，營運機會（或風險）往往已經改變。這種從洞察到執行之間的差距，逐漸成為汽車業營運中最大的低效率來源。 代理式 AI 提供了一條截然不同的發展道路。但要理解其潛在影響，領導者必須認識到，這並非單純的另一項技術計畫。這代表了汽車企業作業模式的轉變，重新定義如何在複雜的營運網絡中制定和執行決策。 AI試點計畫已十分普遍，但實際應用案例卻不多 在整個汽車產業中，AI 試點計畫已十分普遍。各家公司正針對需求預測、預測性維護、定價優化以及供應鏈風險偵測等領域展開試點計畫。這些舉措往往能產生令人印象深刻的洞察與預測能力。 然而，能將「識別訊號」與「執行應變行動」兩者緊密連結起來的組織卻相對較少。MIT Sloan Management Review等機構的研究一再顯示，許多 AI 計畫難以產生可量化的商業影響，這並非因為模型缺乏準確性，而是因為企業未能將洞察整合到實際的作業流程中。 這項挑戰常被形容為 AI 的「最後一哩路問題」。汽車製造商雖能比以往更早發現問題，但用於根據這些洞察採取行動所需的營運系統與組織流程，仍處於分散且高度依賴人工操作的狀態。其結果是決策延遲，進而拖慢了組織的應變能力。 預測訊號傳達的速度，比規劃週期能做出調整的速度還要快。供應商中斷的情況，往往在採購團隊來得及協調應對措施之前就已發生。在複雜的產品組合中，成本上升往往發生在價格調整得以實施之前。事實上，該產業雖具備相關洞察，卻缺乏閉環執行機制。 為何汽車產業營運正逼近臨界點 汽車產業向來是個複雜的產業，但當今企業所面臨的作業複雜程度已達前所未有的地步。一輛現代汽車通常包含約 20,000 至 30,000 個零件，這些零組件來自全球生產網絡中數千家供應商。各區域及各車型區間的需求訊號波動不一，而原材料成本與物流中斷則持續帶來不確定性。 與此同時，汽車行業正經歷多方面的結構性轉型。電動化正催生以電池和關鍵礦物為核心的新供應鏈，而地緣政治格局的變遷則正在重塑採購策略與生產佈局。這些變化不僅加劇了汽車企業面臨的波動性，也增加了其協調難度。 或許最值得注意的是，軟體定義汽車（Software-Defined
Vehicles）的興起，為營運帶來了全新的複雜性。如今的車輛可能包含數億行軟體程式碼，而軟體功能在決定客戶體驗方面扮演著越來越重要的角色。工程變更的頻率更高，硬體與軟體供應商之間的整合更為複雜，且車輛在整個生命週期中皆可進行功能更新。 這些因素正在加速企業內各個部門的決策速度。傳統的協調模式，例如每週計劃會議、以試算表為基礎的分析，以及在多個企業系統間手動更新資料，這些做法原本是針對產品開發節奏較慢、供應鏈相對穩定的時代所設計的。他們越來越難以跟上現代汽車業營運的步調與複雜性。 代理式 AI 與閉環運作模式 代理式 AI 為企業營運帶來了一種根本上截然不同的方法。與僅提供建議或洞察的傳統 AI 系統不同，代理式系統旨在監控作業訊號、評估選項，並在預定義的限制範圍內執行營運回應。這使組織能夠從被動分析轉向協調一致的即時執行。 實際上，這形成了一個由多個相互關聯的要素所組成的閉環運作模式。企業會持續監控各項作業訊號，例如需求變化、供應商中斷、商品價格波動、生產限制以及品質訊號等。 防護措施界定了可接受行為的範圍。這些可能包括財務限制、供應商承諾、合規要求，以及由領導層制定的營運政策。一旦確立了這些參數，作業系統便可透過調整生產計畫、修改採購訂單、更新定價規則或協調物流行動，來執行相應的應對措施。 最後，一個學習迴圈（Learning Loop）能夠追蹤成果，並持續改進用於決策的模型和策略。在此模式下，人類領導者的角色將從協調數以千計的營運決策，轉變為界定引導企業執行的策略框架與優先順序。 閉環執行的實際應用 假設有一家一級供應商，為多個原始設備製造商（OEM）專案生產電池熱管理組件。在季度末，新的市場資料顯示，歐洲多個市場的電動車需求正在放緩。該公司的預測系統迅速偵測到這一變化。 然而，在傳統的營運模式下，應對過程往往進展緩慢。需求規劃人員會審視相關訊號、與生產團隊協調、調整採購計畫，並開始與供應商進行磋商。等到這些變更實施時，可能已經生產出過剩的庫存，並且供應商的承諾也已確定。 在閉環運作模式下，代理式系統（Agentic Systems）會立即模擬修訂後的需求情境，並在預先設定的限制範圍內調整生產排程、供應商訂購數量及庫存分配。規劃人員負責審查和監督這些調整，而非手動協調。該公司能在數小時內做出回應，而非數週時間。 類似的情況也出現在供應鏈中斷的場景中。 假設一家原始設備製造商（OEM）正面臨突如其來的半導體短缺，這影響到一個關鍵的電子控制模塊。如今，此類中斷通常會引發緊急的跨部門會議，各團隊會分析生產的影響，並尋找替代的採購方案。 在此延誤期間，生產線可能停擺，加急物流成本可能飆升，且經銷商的交車承諾也可能受到影響。在以代理為核心的運作模式下，系統會立即評估各種替代生產方案，將受限的零組件重新分配至利潤率較高的車型，並調整各工廠的生產順序。經銷商的交車預測會自動更新，讓管理層能在維持營運掌控的同時迅速做出反應。 代理式 AI 是汽車產業的下一代營運模式 代理式 AI 是汽車行業數位轉型的下一階段。這階段著重於提升營運可視性，透過建立儀表板和分析工具，使作業問題得以更早被發現。必須著重於跨部門協同執行，整合企業在規劃、製造、供應鏈及服務營運各方面的應對措施，這使得製造業將有所不同的另一個原因。 這項轉變將重新定義汽車行業的運作模式。企業將不再需要手動管理數以千計的營運決策，而是會越來越多地制定政策與規範，由自動化系統負責協調整個企業的執行工作。領導層的關注重點已從營運協調轉向策略方向。 成功的企業並非那些執行最多 AI 試點計畫的公司，而是那些圍繞閉環決策系統重新設計營運模式的公司。汽車行業的領導者應首先提出一個根本性問題：哪些營運決策應優先採用閉環管理？ 率先回答這個問題的企業，將在複雜性持續增加的產業環境中取得競爭優勢，更快回應市場變化、提升利潤率、降低營運資金需求，並建立更具韌性的營運能力。 內容取材自QAD Blog |
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從準備稽核到持續合規：為食品安全領先者提供的Champion
AI By Stephen Dombroski – 2026年4月28日
僅僅滿足合規要求已不再足夠，大多數食品製造商都深知這一點。問題在於，他們在營運時仍抱持著「這樣就夠了」的心態。合規措施的落實往往為時已晚、過於依賴人工，且與實際作業脫節。等到問題被發現時，無論是供應商缺口、生產偏差，還是追溯鏈中斷，風險早已轉移到下游。過去可以容忍的低效率，如今正不斷累積，演變成真正的風險：產品召回、稽核發現、利潤率下降以及品牌形象受損。這種壓力並非新鮮事，但其發展速度卻是前所未有的。 轉變就在於此：食品安全與合規管理不能再僅限於稽核週期、試算表或事後報告。它們必須持續運作，並直接嵌入正在進行的採購、生產及品質工作流程之中。這意味著必須即時驗證供應商合規性、即時取得追溯資訊，並在偏離規範的當下立即執行矯正措施，而非數小時或數天之後。。能夠適應此模式的製造商將能更有效地控制風險；未能適應的製造商則將持續被風險追著跑。 氣候變化帶來不確定性，並在幾乎沒有預警的情況下改變原料的供應狀況。地緣政治動盪正影響運輸路線及供應商的穩定性。關稅波動改變了實際的進貨成本，並迫使企業迅速調整採購策略。同時，勞動力短缺加劇了現有的品質和生產團隊的壓力。此外，監管要求不僅在增加，而且變得更加細化、且要求更為即時，這與大多數製造商構建的合規程序不同。 《FSMA 第 204 條（Food Traceability Final Rule）》條款的實施，正在重新定義「稽核準備就緒」的內涵。製造商現在必須在關鍵供應鏈中，實現對產品的結構化、批次級別的追溯，並能迅速提供與「關鍵追蹤事件」及「關鍵資料要素」相關的紀錄。這與現有的要求並行：基於 HACCP 的預防性管控措施、符合 ISO 標準的食品安全管理系統、供應商驗證與文件規範，以及日益嚴格的召回準備要求。 事實很簡單。食品安全合規已經不再是定期進行的活動，而是一項持續的營運要求。而且對許多製造商而言，目前所採用的系統從未被設計來應對這種持續性的執行。 品質與合規性隨延遲而崩解 大多數食品安全計畫的失敗，並非源於缺乏意願，而是因為從事件發生到採取應對措施之間存在時間延遲。 供應商證書已過期，但更新通知卻被埋沒在電子郵件收件匣中。生產過程中發生了偏差，但矯正措施卻被延遲至班次檢討時才處理。雖然雖然企業保留了大量歷史資料，但要調取這些資料，必須在彼此不相連的系統之間進行手動比對。一旦面臨合規稽核，各團隊便會匆忙拼湊出一套完整且經得起檢視的軌跡記錄。 若單獨來看，這些缺口皆屬可控範圍；但一旦它們組合在一起，便會造成嚴重的營運與監管風險。例如產品召回風險隨之增加，稽核準備工作變得被動應對，矯正與預防措施（CAPA）處理週期拉長，可追溯性的可信度減弱等。而根據《FSMA 第 204 條》條款規定，這些延誤不再僅是作業上的低效率，而是會帶來實際後果的合規失誤。 食品製造商需要的不只是更多資料。他們需要在整個企業範圍內，以更快速、更緊密串聯的方式執行品質與合規工作流程。 Champion AI 的設計目標是加強食品安全執行 Champion AI 是 QAD 專為協助製造商應對這些壓力而打造的代理式 AI 平台。但歸根結底，Champion AI 的核心價值並非僅僅是AI本身。而是著眼於如何在受監管的製造環境中，有效地提升品質、合規性和營運執行力。 Champion AI 由一系列嵌入式智慧代理所組成，這些代理橫跨採購、生產、品質、供應鏈及財務等領域運作。每一個智慧代理皆旨在縮短從發現問題到解決問題之間的延遲。而且，由於該系統運行於 QAD Adaptive ERP 平台內，合規性與執行狀況皆與實際作業資料緊密連結，而無需使用獨立的工具或事後添加的手動流程來實現。 供應商合規性：採購、採買及供應商尋源 Champion 會持續更新供應商的認證、文件及尋源工作流程。此舉可降低不符合規範的原料進入生產流程的可能性，並強化上游可追溯性的完整性，這正是《FSMA 第 204 條》條款的核心要求。 可追溯性與高品質執行：生產 Champion（Production Champion）可提供製造訂單在狀態、料品及時間方面的即時可視性。生產線主管 Champion （Line Leader Champion）提供系統化的指引，協助解決生產偏差，並確保矯正措施能一貫地落實。這些措施共同縮短了事件、識別、修正與記錄之間的時差，而這正是受監管環境中合規風險積累的關鍵所在。 內建合規機制：Champion AI 將合規活動整合至日常工作流程中，而非將其視為一項獨立的行政職能。偏差會在更接近發生點的位置被記錄下來。文件是在執行過程中自動產生的，而非事後重建的。與品質相關的措施直接與營運 ERP 資料掛鉤，有助於提升面對稽核、檢查及內部品質審查的準備程度。 團隊負荷：經驗豐富的品質與作業人員，投入過多時間在行政事務、報告、核對、文件整理及後續追蹤等工作上，而這些工作並未直接提升產品安全性。Champion AI 透過自動化例行執行任務，並更快地呈現可供採取行動的資訊，從而減輕這項負擔，使專業知識能應用於最關鍵的環節：保障產品品質並確保合規性。 從被動合規轉向持續準備狀態 《FSMA 第 204 條》條款，以及食品安全期望的整體演變，正推動業界朝著「持續追溯」、「持續記錄」及「持續準備就緒」的方向進行根本性轉變。這並非未來的目標，而是當前的標準；那些依賴分散式系統與手動流程的製造商，將面臨日益增大的壓力，而其組織結構根本無法承受這種壓力。 Champion AI 採用截然不同的運作模式：提供持續性的追溯能力，而非事後重建追溯紀錄。將合規性融入到日常作業中，取代那些耗費數週人力投入的稽核準備期。採取更迅速的矯正措施，而非延遲回應。透過採購、生產、品質與財務部門之間的串聯執行，真實反映食品安全風險在營運過程中實際的流動軌跡。 總結 食品安全風險已不再是某個部門的責任，也不是每季一次的稽核事項。它可能出現於每一次的供應商合作、每項生產決策，以及貴公司生態系統某一項資料缺口之中。在這樣的環境中能夠脫穎而出的製造商，不會是那些僅僅理解風險的企業，而是那些成功擺脫風險的企業。他們能更快地做出反應、更明智地進行修正，並在任何人提出要求之前，就已證明其整個供應鏈的合規性。 這不是一個關於科技的故事，而是一個關於領導力的故事。 能夠定義這個行業未來發展的企業，是那些能夠將合規性轉化為競爭優勢、將變革轉化為機遇，以及將混亂轉化為清晰的營運能力的企業。它們選擇主動引領，而非被動應對。 它們終將成為行業的領導者。 您的企業，是否已準備好成為其中的領導者？ 內容取材自QAD Blog |
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QAD產品介紹 |
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供應商關係管理軟體：5 個客戶成功案例 By Monique Guzzi – 2026年6月30日
供應商關係管理（SRM）已從採購職能，演變為製造商的重要競爭優勢。供應鏈波動、法規變化、永續發展要求，以及日益加劇的成本壓力，持續對全球採購團隊構成挑戰。為了保持競爭力，企業需要掌握供應商網路的狀況、加快決策速度，並加強整體供應鏈的協作。 現代化的供應商關係管理軟體能夠協助製造商集中管理供應商資訊、自動化採購流程、降低風險，並建立更穩固的供應商生態系統。隨著採購團隊從被動的管理者轉型為策略性業務夥伴，包括自動化及新興的代理式 AI 技術，正協助企業提升營運效率並做出更明智的決策。 以下是五個製造商運用 QAD SRM（供應商關係管理）來提升供應商績效、簡化採購流程並推動可量化成果的案例。 什麼是供應商關係管理軟體？ 供應商關係管理軟體可協助企業透過集中式系統，管理供應商資訊、採購活動、溝通與績效表現。 該軟體建立了一個互聯的環境，讓採購團隊能夠： ·
管理供應商導入（onboarding）與資格審核 ·
進行詢價（Request for
Quotation，RFQ）及採購活動 ·
與供應商和內部相關方合作 ·
監測供應商的績效和風險 ·
支援環境、社會與公司治理（ESG）以及合規措施 ·
提升採購流程的可視性 透過取代手動流程與彼此脫節的系統，供應商關係管理軟體不僅能提升效率，還能協助採購團隊做出更明智的決策。 哪些類型的製造商能夠從供應商關係管理軟體中受益？ 各行業的製造商皆仰賴供應商網絡來維持生產連續性並保持韌性。通常能從供應商關係管理軟體中受益的行業包括： ·
汽車業 ·
工業製造業 ·
食品及飲品業 ·
高科技業 ·
消費品業 ·
生命科學業 雖然每一個組織都有其獨特的需求，但常見的優先事項通常包括降低成本、加強與供應商的合作、提升可視性，以及管理風險。 QAD SRM 案例研究 #1：Convotherm Convotherm 作為一家領先的餐飲設備製造商，同時也是 Welbilt
Deutschland GmbH 旗下的品牌，過去高度依賴手動採購流程，包括電子試算表、電子郵件以及分散的供應商資料。這些流程不僅限制了可視性，更導致整個採購流程效率低下。 在導入 QAD SRM
的供應商資料管理、採購與協作功能後，Convotherm 成功轉型其採購流程。 主要成果包括： ·
將 RFQ 建立時間縮短 90%，從一小時縮減至約五分鐘 ·
第一年的投資報酬率達 3.2 倍 ·
將參與RFQ的供應商數量從約五家擴大至多達 50 家 ·
提升合規性及稽核準備度 「以往，招標流程大約需要一小時。在 SRM 系統中，這個流程被縮短至短短五分鐘。此外，報價和供應商的品質也隨之提升。」 — Welbilt
Deutschland GmbH採購尋源主管 Stefan Sadler。 請閱讀完整的 Convotherm 案例研究，以了解更多資訊。 SRM 案例研究 #2：KION Group AG KION Group AG 作為全球領先的物料搬運設備與供應鏈解決方案製造商之一，他們需要一種方法來減少人工採購工作，並在超過 100 個國家與地區統一採購流程。 QAD SRM 幫助 KION 建立了一套統一的全球採購框架，並同時改善了與供應商和內部利益相關者的合作。 主要成果包括： ·
RFQ的建立時間縮短逾 90% ·
透過拍賣機制，在某項採購計畫中實現 32% 的成本節省 ·
加強與供應商的合作與溝通 ·
統一的全球採購流程 「QAD SRM 確實改變了我們的工作方式，現在我們有更多的時間來協商更優惠的價格，並節省成本。」—，KION 數位採購與 ERP 系統副總裁 Jens Brethauer。 請閱讀 KION Group AG 的完整案例研究，並觀看客戶介紹影片，以了解更多資訊。 QAD SRM 案例研究 #3：Grammer
AG 作為一家高度重視永續發展計畫的全球汽車零組件供應商，Grammer
AG 需要更全面地掌握供應商活動及供應鏈風險。 該公司導入了 QAD SRM
供應商資料管理、採購及拍賣解決方案，以提升協作效率並支援 ESG 倡議。 主要成果包括： ·
將 A 級供應商比例提高 12% ·
系統使用率提升 150% ·
更清楚地掌握供應商風險與永續發展資料 ·
改進對範圍三（Scope 3）排放措施的管理 「 QAD SRM 幫助我們發現了若沒有數位化便難以察覺的潛在風險，包括來自供應商的風險。」— Grammer
AG流程數位化經理Fernanda Dorantes 請閱讀Grammer AG的完整案例研究，以了解更多資訊。 QAD SRM 案例研究 #4：AVL List GmbH AVL 運行著一個龐大的供應商生態系統，涵蓋全球超過 11,000 家供應商。該公司需要一套集中化的供應商資料管理方案，並提供更強的支援，以滿足不斷變化的 ESG 和合規要求。 透過採用 QAD SRM，AVL 建立了一個統一的供應商管理環境，從而提升了全球營運的可視性與協作效率。 主要成果包括： ·
對超過 11,000 家供應商進行集中化管理 ·
將RFQ的表單欄位數量平均減少了 45% ·
加強對 ESG 及合規措施的支援 ·
提升全球可視性與供應商協作能力 「我們已使用 QAD SRM
超過 13 年，至今仍深刻感受到這套解決方案所帶來的價值。」 — AVL 請閱讀AVL 完整的案例研究，以了解更多資訊。 QAD SRM 案例研究 #5：Kromberg & Schubert Kromberg & Schubert 公司過去一直依電子郵件、試算表及分散的系統來管理採購活動與供應商溝通。該公司需要更高的可視性，並建立一個集中管理的供應商資訊平台。 在導入 QAD SRM
之後，該團隊不僅能更清楚掌握採購活動的狀況，更有效提升了全球營運部門之間的協作效率。 主要成果包括： ·
前六個月內舉辦了超過 400 場的採購尋源活動 ·
集中管理供應商資料、文件及認證 ·
從採購尋源設定到供應商提名，全程透明度更高 ·
優化了採購尋源流程和規劃效率 「透過 QAD SRM，我們得以從頭到尾清楚掌握採購活動的狀況。」 — Kromberg & Schubert中央採購標準經理Detlef Schmidt 請閱讀Kromberg & Schubert完整的案例研究，以了解更多資訊。 供應商關係管理軟體的未來發展 採購領域正持續快速演進。製造商已不再僅限於傳統的流程自動化，而是將目光投向能積極協助團隊做出決策，並管理日益複雜的供應商生態系統的技術。 下一階段的發展將包括採購流程中的代理式 AI 應用，能夠自動化處理重複性的採購工作，並提供可採取行動的洞察，讓團隊能更快因應不斷變化的市場狀況。 透過
Champion AI 以及由收購 Kavida 所帶來的採購創新，QAD 正協助各組織轉向智慧化供應商工作流程，藉此減少人工操作並提升供應鏈韌性。預計製造業中新興的代理式 AI 應用將能支援採購、供應商協作及訂單後續作業，使採購團隊能將更多時間投入於策略性計畫。 QAD 供應商關係管理軟體 以上僅列舉五個案例，說明製造商如何運用供應商關係管理軟體來改善採購成效、提升透明度，並建立更強大的供應商生態系統。 若想進一步了解 QAD SRM 如何協助製造商實現採購現代化，並為智慧採購的未來做好準備，請造訪我們的「客戶」頁面，並瀏覽我們的客戶成功案例庫。 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
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品質管理軟體系統的案例研究：5 個製造業成功案例 By
Monique Guzzi – 2026年7月7日
品質已不再僅僅是符合規範的結果。對製造商而言，品質直接影響獲利能力、客戶滿意度、供應鏈韌性以及品牌聲譽。隨著企業面臨日益複雜的法規、不斷提升的客戶期望以及全球化營運，許多企業正採用品質管理軟體，以提升透明度、降低風險並標準化流程 現代品質管理系統有助於組織擺脫分散的試算表、紙本紀錄以及被動式問題解決模式。這些系統提供了一個集中的框架，用以管理貫穿整個產品生命週期的品質活動，包括供應商管理、產品開發、製造以及客戶回饋等各個環節。 以下是五個製造商運用 QAD
EQMS（Enterprise
Quality Management System，企業品質管理系統）來提升品質表現並創造可量化商業成果的案例。 什麼是品質管理軟體 品質管理軟體有助於組織在企業內標準化和管理品質流程。它提供了一個集中化的環境，用於管理品質文件、培訓、稽核、矯正措施、供應商品質及風險。 現代品質管理系統通常包含以下功能： ·
文件管理 ·
培訓管理 ·
稽核 ·
不符合項報告與矯正及預防措施 （NCR/CAPA） ·
供應商品質管理 ·
品質風險管理 ·
先期產品品質規劃 （APQP） ·
投訴管理 透過取代手動流程與分散的系統，品質管理軟體能協助組織提升可視性、降低作業風險，並支援持續改善。 哪些類型的製造商能從品質管理軟體中受益？ 各行各業的組織都能從品質管理系統中獲益，尤其是那些在高度受監管的環境或複雜供應鏈中運作的組織。 以下是一些採用品質管理軟體常見的產業： ·
汽車 ·
工業製造 ·
高科技 ·
醫療器材與生命科學 ·
消費品 ·
食品及飲料 雖然各產業對品質的優先考量各不相同，但各組織通常都有一些共同目標，包括降低合規風險、提升作業效率，以及建立標準化的流程。 QAD EQMS 案例研究 #1：Analogic Analogic 是一家全球領先的醫療與安全影像技術公司，該公司所處的行業對品質和合規性要求非常嚴格，容錯空間非常小。隨著法規的不斷升級，該公司需要更強的可追溯性、文件管理和可視性能力。 透過採用 QAD
EQMS，Analogic
建立了一個集中化的品質管理環境，以支援合規、稽核及持續改善。 主要成果包括： ·
將文件審查時間從 40-50 分鐘縮短到大約 5 分鐘。 ·
為品質作業建立單一可信資料來源（Single Source of Truth） ·
簡化稽核準備工作並支援遠端稽核 ·
改進端到端的追溯能力 「 QAD EQMS 讓我們的品質團隊能夠深入分析資料，並確信每一項要求都已獲得滿足。」 —
Analogic 加拿大分公司品質主管 Daniel Drouin 請閱讀Analogic 完整的案例研究，以了解更多資訊。 QAD EQMS 案例研究 #2：Brunswick
Boat Group 作為全球最大的休閒船艇製造商，Brunswick
Boat Group 亟需整合各廠區的品質管理措施，同時將品質管理轉向更具預防性的模式。 QAD EQMS 協助
Brunswick Boat Group 將品質資訊集中管理，並在各項作業中建立可視性。 主要成果包括： ·
企業級流程標準化 ·
提升各設施間品質資料的可視性 ·
加強不同生產基地之間的合作 ·
加速數位化轉型計畫 「QAD
EQMS 也大幅協助我們標準化流程。最重要的是，它加速了我們的問題解決速度。」 — Brunswick Boat Group品質副總裁 Brian Hines 請閱讀Brunswick
Boat Group完整的案例研究，並觀看影片，以了解更多資訊。 QAD EQMS 案例研究 #3 : Autokiniton 作為北美最大的汽車零組件供應商之一，Autokiniton 面臨著因併購、客戶需求變化以及品質標準不斷演進所帶來的日益複雜的挑戰。 為了確保一致性並維持合規性，該公司運用 QAD EQMS 來標準化品質流程，並建立基礎流程庫。 主要成果包括： ·
針對所收購組織實施全企業範圍的標準化 ·
透過構建基礎的失效模式與效應分析（FMEA）庫，實現更高的效率。 ·
更好地與客戶需求保持一致 ·
更有效地保留組織知識 「 重要的知識庫能確保我們在所有流程中所累積的知識，都能應用於我們所開發的每一項產品。」 — Autokiniton 資訊科技副總裁 Andrew Amstutz 請閱讀Autokiniton完整的案例研究，並觀看影片，以了解更多資訊。 QAD EQMS 案例研究 #4：PennEngineering PennEngineering 透過併購實現了快速成長，但這也為全球營運的標準化與可視性帶來了挑戰。 該公司於 11 處製造廠區全面導入 QAD EQMS 系統，以實現品質管理的集中化，並促進更緊密的協作。 主要改進包括： ·
共享矯正與預防措施 ( CAPA )的可視性 ·
全球統一的品質流程 ·
優化生產零件核准程序（PPAP）與產品發佈管理 ·
加強與內部供應商之間的溝通 「透過單一系統，我們得以在全球範圍內無縫共享矯正／預防措施、文件及產品發佈。」 — PennEngineering 品質控制計畫經理 Mike Payionk 請閱讀PennEngineering完整的案例研究，，以了解更多資訊。 QAD EQMS 案例研究 #5：Cascade
Engineering Cascade Engineering需要一套能夠適應其複雜作業和客戶需求的品質管理系統。 在實施 QAD
EQMS 之後，該公司透過自動化流程和集中式可視性，成功地改進了文件管理和品質流程。 主要成果包括： ·
取消了手動的文件管理作業 ·
自動化的工作流程和通知 ·
建立了一個集中化的可信資料來源 ·
提升生產力與員工採用率 「透過 QAD
EQMS 升級我們的軟體，不僅為我們節省了時間和金錢，更大幅提升了我們的品質管理水準。」 — Cascade Engineering 資深企業品質工程師 April Dines 請閱讀Cascade
Engineering完整的案例研究，以了解更多資訊。 為何品質管理軟體比以往任何時候都更為重要 現代製造商面臨日益複雜的挑戰。 供應鏈中斷、不斷變化的法規、客戶期望以及勞動力方面的挑戰，都給營運帶來了壓力。 企業已無法再依賴分散的系統和被動的流程。現代品質管理軟體透過整合資料、標準化流程，並讓團隊能在風險演變成更大問題之前及早發現，協助製造商建立主動應對的策略。 製造業品質的未來取決於可視性、協作與持續改善。 QAD 企業品質管理系統 以上僅列舉五個製造商運用品質管理軟體來提升營運績效、強化合規性，並打造更具韌性組織的案例。 欲了解更多關於 QAD
EQMS 的資訊，請訪問我們的「客戶」頁面，並瀏覽我們的成功案例庫。 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
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