|
最近，QAD宣布，北美最大的 IKEA 供應商、也是目前仍在營運的最後一家即裝即用（ready-to-assemble）家具製造商 Sauder Woodworking，已成為 ChampionAI 最早一批的深度使用者之一。ChampionAI 是內建於 Redzone Connected Workforce Solution 中的 Agentic AI 層。Sauder 將平均生產線換線時間縮短了 93%；導入該平台的第一年，生產力提升了 40%。ChampionAI 是 QAD |
Redzone 推出的一套原生 AI 解決方案，它透過學習實際前線作業及經實證的營運最佳實踐，進而指出需要關注的重點。該解決方案將生產現場的可視性轉化為具體行動。本期電子報我們有相關的報導。 對大多數消費品及食品飲料製造商而言，各系統之間無法互通，資料各自獨立存儲，而需要做出決策的人員仍須手動彌合資訊鴻溝。在消費品及食品飲料產業，這些缺口並非抽象的概念，而是以各種形式顯現，並讓您每天都因此付出代價。QAD 的 ChampionAI 正是為解決此問題而打造。它運用代理式AI，將人員、流程與系統整合為一個協調一致的運作流程。它能夠跨平台進行監控、整合各類訊號，並在適當時機將正確的資訊傳遞給正確的人。它將分散的工作整合在一起，讓團隊能夠依據相同的資訊採取行動。它並不會取代人類的判斷。而是消除了拖慢決策速度的人工操作和系統漏洞。本期電子報我們有相關的報導。 |
|||
|
QAD最新消息 |
|
|
|
|
|
|
Sauder Woodworking 透過 Redzone 的Agentic AI，將生產換線時間縮短 93%，並將生產力提升 40% ChampionAI 是 QAD | Redzone 推出的一套原生 AI 解決方案，它透過學習實際前線作業及經實證的營運最佳實踐，進而指出需要關注的重點。該解決方案將生產現場的可視性轉化為具體行動.….More |
第一線員工才是決定製造成敗的關鍵 製造的績效成敗，取決於生產現場，而這正是 AI 能夠發揮最大影響力的地方。AI 的價值不在於取代每天出現在生產現場的人員，而在於讓他們具備更強大的能力，說白了，讓他們也能夠更快樂地投入自己的工作。.….More |
您不能為了工廠整修而停下工廠的運作 傳統的 ERP
現代化模式要求您做出「冒險一試」的決定：投入龐大資源並等待數年後才能驗證投資效益。Gartner
的研究一再指出，大多數 ERP 專案都未能達成目標。這並非多數營運主管願意拿自己的職涯押注在這樣的結果上.…More |
|
|
|
|
原本需 7 分鐘才能完成的工作，如今只需 30 秒，這對中型醫療科技企業有何啟示？ 中型醫療科技製造商正受到通貨膨脹的壓力，同時還必須因應 FDA 最新的 《品質管理系統規則》（QMSR）；根據這項新規範，內部品質稽核報告、供應商品質報告以及管理階層相關紀錄已納入 FDA 審查範圍。…More |
從 60 分鐘到 30 秒：AI實際上為醫療科技製造商帶來了哪些改變 對高度受監管的醫療科技製造業而言，每一筆資料都必須經過嚴格審查，每一分投入都必須轉化為實際價值。因此，這不只是提升生產力的問題，更關乎企業能否持續維持競爭力與獲利能力。…More |
|
新知及市場趨勢 |
|
|
|
|
|
|
那些讓你損失金錢的供應商發票（invoices），正是你已經付過款的那些 問財務團隊哪些供應商發票（invoices）最容易造成問題，他們通常會指出那些卡在處理佇列中的供應商發票。但這只是問題的一部分。同樣可能讓企業付出高昂代價的，其實是那些已經完成處理的供應商發票。... More |
製造業無法承受停機：為何 ERP 的可靠性正成為競爭優勢 對製造商而言，ERP 的可靠性是建立營運效率，以及協助團隊更快速進行創新的必要條件。當企業信任自己的 ERP 系統時，就能更容易適應市場環境的變化，並支援企業持續成長。.…More |
AI在食品與飲料製造業的應用：歡迎蒞臨「製造業冠軍」活動親身體驗 QAD 的 ChampionAI
正是為解決此問題而打造。它運用代理式AI，將人員、流程與系統整合為一個協調一致的運作流程。它能夠跨平台進行監控、整合各類訊號，並在適當時機將正確的資訊傳遞給正確的人。它將分散的工作整合在一起，讓團隊能夠依據相同的資訊採取行…More |
|
|
|
|
庫存控制資料及工作流程資料的完整性 如果您的 ERP 系統無法即時自動更新，您將無法獲得企業所需的「單一可信賴資料來源」。要打造成功的 AI 解決方案，您必須消除由此帶來的固有錯誤風險，無論是手動輸入還是缺乏即時更新所導致的錯誤。…More |
5個跡象顯示您的物流流程正在推高運費成本 出貨作業正變得越來越複雜。出貨量持續增加，訂單規模變小，出貨頻率則越來越高。這意味著每天都需要做出更多決策，而每一項決策都會影響成本。如果這些決策依賴人工操作、彼此孤立的系統或有限的可視性，效率低落的問題就會迅速累積。…More |
|
QAD產品介紹 |
|
|
|
|
|
隆重推出 Champion Assist 與 Accounts Payable Champion：更智慧的核准流程，更少的人工工作 Champion Assist 會在你提出要求的當下，回答你的問題並依照你的要求採取行動；Champions 則會在背景中自主執行工作流程，無論你當下是否在場，都能持續運作。…More |
工廠管理者需要準確且即時的工廠資料，以充分發揮 AI 工具的效能 從生產現場取得即時資料，再透過 ERP 整合資料，最後由 AI 將洞察轉化為行動，這正是製造業邁向智慧化營運的重要基礎。…More |
|
QAD最新消息 |
|
Sauder Woodworking 透過 Redzone 的 Agentic AI，將生產換線時間縮短 93%，並將生產力提升 40% 北美最大的 IKEA 供應商如今運用 ChampionAI，即時詢問產線運作受阻的原因
邁阿密，2026 年 8 月 18 日 – Redzone（專為製造商打造的頂級Connected Workforce Solution 供應商）宣布，北美最大的 IKEA 供應商、也是目前仍在營運的最後一家即裝即用（ready-to-assemble）家具製造商 Sauder
Woodworking，已成為 ChampionAI 最早一批的深度使用者之一。ChampionAI 是內建於 Redzone Connected
Workforce Solution 中的 Agentic AI 層。Sauder 將平均生產線換線時間縮短了 93%；導入該平台的第一年，生產力提升了 40%。 Sauder 在一年內導入了 Redzone Connected Workforce 的全部四個模組，並首先在生產 IKEA 產品線的廠房進行試點。導入初期進行的價值流程圖分析顯示，平均換線時間為 19 分鐘。在最近一次工廠參訪中，Sauder 營運卓越與持續改善副總裁 Marion Kessler 親眼見證一次完整換線作業在 1 分 24 秒內完成，換線時間降低了 93%。 Sauder 團隊全天都在使用 ChampionAI。管理者不再等待昨天的報告，而是直接向 AI 代理 (Agent) 提出問題，並立即獲得答案。Sauder 執行副總裁暨產品與策略長 Dan Sauder 在最近的一段客戶影片中表示：「我可以即時詢問 AI Agent 現在發生了什麼事情，或目前最大的問題是什麼。如果我自己看不到，我可以要求 Agent 將相關資訊回報給我。」 ChampionAI 是 QAD | Redzone 推出的一套原生 AI 解決方案，它透過學習實際前線作業及經實證的營運最佳實踐，進而指出需要關注的重點。該解決方案將生產現場的可視性轉化為具體行動。 在導入 Redzone 之前，Sauder 的主管只能檢視昨天或前一週發生的事情。現在，第一線團隊可以在整個班次期間即時掌握自己的工作表現。Kessler 表示：「當您即時告訴員工他們的工作表現時，您一定會看到某種程度的改善。」這種即時回饋使該廠在首年內生產力提升了近 40%，而該廠目前提出的改善建議數量，已達以往紙本方式的三倍。 Kessler 補充表示：「當您為我們的團隊設定指標，並讓員工負責執行，這正是 Redzone 所做的，我們必定會超越預期」 Nucleus Research 的一項投資報酬率（ROI）研究為此次導入的成效提供了具體數據。分析師Charles Brennan計算出投資報酬率達 665%，投資回收期為7個月，並指出 Redzone 系統使庫存持有成本減少約 300 萬美元、每年節省約 40 萬美元的維護費用，且電子商務缺貨品項數量減少 76%。在試點區域，整體設備效率（OEE）從約 50% 提升至 70% 以上。 Redzone 總裁 Ken Fisher 表示：「Sauder 不需要我們教他們如何管理工廠，這已經是他們傳承三代的經驗了，」「ChampionAI 為他們提供的是一種更快速的方式，讓他們能在關鍵時刻即時掌握狀況並採取行動。當主管能向Agent詢問是什麼原因導致生產線遲滯，並當場獲得答案時，這正是『檢討昨日』與『解決今日問題』之間的關鍵差異。導入系統90天後，Sauder 正向業界其他企業展示這種做法可以帶來什麼樣的成果。」 觀看 Sauder Woodworking 客戶案例影片，進一步了解相關內容。 關於 Sauder
Woodworking Sauder Woodworking 是一家私人持有的家族企業，也是 IKEA 在北美最大的供應商。這是一家由第三代與第四代家族成員共同經營的企業，同時也是目前仍在營運的最後即裝即用（ready-to-assemble）家具製造商。Sauder 約有 2,000 名員工，每天約出貨 30 車次的家具。 內容取材自QAD官網資料 ▲回到頁首 |
|
第一線員工才是決定製造成敗的關鍵 By Ken Fisher - 2026年9月21日
從我開始在製造業工作以來，我一直聽到類似的說法，彷彿這是一個無可避免的取捨：你可以擁有一座高生產力的工廠，也可以擁有一支擁有快樂的的第一線團隊，但兩者無法兼得。若你不斷提高產出要求，就會讓員工身心俱疲；如果你「好好對待」員工，就必須犧牲產量。 這種取捨從來就不是真實存在的。它其實反映的是第一線團隊始終沒有真正做到兩者兼顧所需要的工具與資源。這正是 Redzone 存在的原因。 走進任何一座工廠的生產現場，你都會看到那些真正讓生產得以運轉起來的人。團隊主管在第一次休息之前，就已經做出數十項判斷與決策；操作人員確保設備持續運轉；品質技術人員及時發現那些不應該出貨的產品；主管則負責解決那些原本根本沒有人預留時間處理的問題。高階主管透過儀表板追蹤生產力、產出量、品質、成本與利潤率，但這些數字沒有任何一個是在儀表板上產生的。它們是在生產現場被創造出來的，一次一個決策，橫跨每一個班次、每一台設備以及每一座工廠。 如果你想改變一家製造企業最終能夠實現的成果，那麼就必須從生產現場開始。 激發人類潛能 我認為，我們這個產業一直以錯誤的方式提出問題。真正的問題並不是「AI 可以取代多少第一線工作？」而是：「當第一線的每一個人，都能像企業中最優秀的人員一樣，獲得相同的知識、背景資訊與支援時，我們將能夠做到什麼？」 這種視角的轉換，會改變你所建構的事物以及背後的理由。 我們一開始並不是為了 AI 而把 AI 放到第一線。我們真正想做的是，讓第一線團隊彼此連結，連結到他們所需要的資訊，以及周遭正在進行的工作，進而打造一支 Connected
Workforce（互聯工作團隊）。早在「代理式人工智慧」這個詞彙成為製造業會議上的熱門話題之前，Redzone 就已經在協助團隊更快速地解決問題、更快速地學習，並持續改善，因為那些最接近實際工作的第一線人員，終於擁有真正能夠帶來改變所需的資料、技能與數位工具。 AI 是這個故事的下一個篇章。第一線團隊連結得越緊密，當智慧直接融入人們原本就在進行的工作時，它所能發揮的力量就越大；它不是一個需要另外登入、查看的獨立系統，而是直接存在於整個班次的工作流程之中。這正是我們透過 ChampionAI 為第一線團隊所推出的一切功能背後的核心理念：賦予人們更強大的能力，而非加強監管。 建立在真實生產現場之上 專為第一線設計的 ChampionAI，是基於超過 22 億個機器運行小時及 50 億次第一線協作案例所訓練而成，這是目前規模最大、最多元的真實製造行為資料集合；此外，系統還結合了80 萬小時的營運卓越經驗，這些經驗來自長期在真實工廠中從事持續改善工作的專業教練。 它不是聊天機器人，而是一套多 Agent 系統，結合語言模型、影像、影片、生產資料與機器學習，協助第一線團隊在每天的工作中取得更好的成果。 正因為建立在這些真實的生產現場經驗之上，我們才打造了一整套針對工廠實際運作所需不同角色而專門設計的 Champion，而不是讓一個通用型助理勉強應付所有工作： ·
Line Lead Champion（產線主管 Champion）：會及早預告即將進行的交班作業，並針對反覆發生的停機問題，預先建立可直接使用的工單。 ·
Operations Manager Champion（營運經理 Champion）：將改善構想轉化為實際行動，避免繁瑣的行政流程讓這些構想在落實過程中逐漸失去動力。 ·
Inspector Champion（檢驗員 Champion）：運用 OCR 與情境式 AI，及早發現產品缺陷與重工問題。 ·
Kaizen Champion（改善 Champion）：讓持續改善構想持續推進，而不是停留在意見箱裡不了了之。 ·
Yield Champion（良率 Champion）：建立品質事件與後續應採取之預防措施之間的完整閉環，確保品質問題能夠持續追蹤並落實改善。 ·
Recognition Champion（表揚 Champion）：確保團隊與個人的優異表現都能被看見、獲得肯定。 ·
Skills Champion（技能 Champion）：根據實際工作表現，推薦能夠進一步提升績效的指導與訓練。 每一個 Champion 的存在，都源自於生產現場某一位特定人員所承擔的某項工作阻力，而這些阻力其實可以透過科技來消除，讓他們每天能夠騰出更多時間，專注於那些唯有真人才能勝任的工作。 更好的資訊，而不是更多的監督 ChampionAI 的開發目的，並不是讓製造業領導者能夠更密切地監看員工，而是為他們提供更好的資訊與更好的工具。 產線主管不需要被追蹤監控；他們需要的是在問題發生的當下，知道整個網路中最優秀的產線主管遇到同樣問題時會怎麼處理。品質技術人員也不需要更多監督；他們需要的是在合規問題演變成產品缺陷之前就能發現，而不是等到問題發生之後才處理。總而言之，那些長年在製造現場工作的專業人員，不需要由演算法來管理；他們需要的是讓演算法為自己服務。 這在真實工廠中會是什麼樣子 我可以從抽象的概念來描述這一切，但我更希望直接展示目前已經在我們遍布超過 2,000 座工廠的網路中發生的實際情況。 在 Ferrara，製造長 Mike Nelson 用一句話比我更貼切地描述了這項成果：「當我們讓員工了解到自己的工作如何影響整個企業之後，所釋放出的潛力遠遠超出我們的想像。」Griffith Foods 供應鏈主管 Roger Brecht 則這樣說：「我甚至無法談論 Redzone 而不提到溝通能力的改善。我們已經能夠在三個班次之間建立團隊凝聚力與良好的合作關係。」 就我而言，最後這一點正是整件事情的核心。製造業工作需要專業技能、具有現代性，也具有重要意義，因此值得擁有以同樣方式看待這些工作的科技工具。在採用 Redzone 的生產現場，每一個人都屬於一個團隊，為共同的績效做出貢獻，共同分享成功的成果，並且因為這些成果而獲得肯定。在我們規模較大的企業客戶中，我們現在看到來自不同工廠的團隊與主管彼此連結，共同解決共通問題並培養領導能力。製造知識正逐漸成為一項團隊運動，在整個企業中共同進行，而不再被侷限在單一廠房之內。 從生產現場到企業高層 這一切都不應該與企業其他部分彼此孤立地發生，而且也不應該如此。 多年來，CIO 與營運領導者一直指出長期存在的缺口：第一線工具始終無法真正與企業其他營運所依賴的系統連結。我們透過與 Boomi 共同打造的全新整合能力，填補了這項缺口，將 Redzone 與 ERP、EAM、MES 及品質管理系統連結起來，讓企業資料能夠直接流入第一線工作流程，而不再存在於彼此分離的世界中。現在，操作人員可以更有信心地執行基本維護工作，因為他們所需要的設備資料已經直接呈現在眼前。庫存資料也能即時保持準確與最新，而不必等到事後再從三個系統與一份試算表中進行核對。維護團隊則可以以同一個共享的真實資料來源作為工作依據。 我將我們的業務視為三個原本就不應被分開描述的部分。QAD Adaptive ERP 是企業進行營運規劃與管理的營運骨幹。Redzone 則連結並賦能那些將這些規劃轉化為生產現場實際成果的人員。ChampionAI 則逐漸將智慧帶入連結這兩者的工作流程中，協助人員了解正在發生的事情，並更快速地採取行動。如今，Redzone Connected
Workforce 與 QAD Adaptive ERP 的整合比以往更加緊密，形成真正的 System of Action（行動型系統），讓從高階管理層制定的規劃，到生產現場實際執行的工作之間，形成一條連續不間斷的決策流程。 企業不需要一次採用上述所有元件，也能從中獲益。製造商可以透過 Adaptive ERP 現代化其營運骨幹，透過 Redzone 連結第一線團隊，也可以兩者同時導入，進而獲得單一互聯環境所帶來的複合式價值。 我們的下一步方向 我們已與領先的超大規模雲端服務商、顧問公司及系統整合商建立合作夥伴關係，因為我們的目標是讓每一座工廠都能擁有「Redzone」，並讓每一位第一線團隊成員都能帶著笑容工作：從中型企業到《財星》500 大企業，涵蓋每一個地區與各種規模的營運環境。透過與 AWS IoT 的合作，我們正將 AI 驅動的預測性維護解決方案帶給過去因價格與複雜度而難以採用這類技術的製造商。此外，我們全新的 Implementation Agents 正將系統上線時間從原本的 12
週縮短至最短約 1 個月，讓製造商能更快看到價值，並將損益兩平時間縮短一半。 但這些科技最終仍只是為我一開始提出的核心觀點服務：製造的績效成敗，取決於生產現場，而這正是 AI 能夠發揮最大影響力的地方。AI 的價值不在於取代每天出現在生產現場的人員，而在於讓他們具備更強大的能力，說白了，讓他們也能夠更快樂地投入自己的工作。 我們花了數十年的時間打造能夠告訴我們「發生了什麼事」的系統。而我更感興趣的是：「接下來會發生什麼事」。 Redzone 第一線 Champion 陣容的最新成員現已推出。請前往 rzsoftware.com 了解更多資訊。 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
|
您不能為了工廠整修而停下工廠的運作 By Kay Werner - 2026年8月13日
QAD Champion Advantage 為製造商提供了一條更快、風險更低的 AI 導入途徑，且無需為此暫停生產。 大多數製造商都明白自己需要進行現代化轉型。問題不在於「是否」要這麼做，而在於如何著手，同時又不致在過程中打亂業務運作。 這正是 QAD Champion Advantage 所致力解決的問題。 真正的問題不在於技術，而在於起點。 問任何一家製造商，是什麼阻礙了他們進行現代化轉型，答案總是如出一轍：「我們負擔不起為期兩年的實施期，畢竟工廠仍需持續出貨。我們以前吃過虧。對於一個要到第三年才能看到回報的專案，我們無法確定預算是否充足。」 這些並非藉口。無論您經營的是汽車一級供應商、食品飲料工廠、生命科學設施，還是消費品製造廠，這些都是名副其實的營運現實。各行各業都面臨著相同的壓力：成本上漲、供應鏈趨緊、人力資源更難覓得，而客戶則希望獲得更多客製化服務，並要求更快交付。 傳統的 ERP 現代化模式要求您做出「冒險一試」的決定：投入龐大資源並等待數年後才能驗證投資效益。Gartner
的研究一再指出，大多數 ERP 專案都未能達成目標。這並非多數營運主管願意拿自己的職涯押注在這樣的結果上。 QAD Champion Advantage 的設計初衷正是為了直接回應這個現實。 QAD Champion Advantage 是什麼？ QAD Champion Advantage 是一套以AI為導向、價值驅動的轉型方案，旨在配合製造商在現代化進程中的當前階段，透過靈活的切入點，引導他們依照自身的業務節奏邁向現代化且具適應性的企業。 這並非單一產品，也並非單一路徑。您無需立即進行全面系統遷移，也無需停產即可開始。您可以從最迫切的業務需求開始，先創造價值，再逐步邁向更全面的現代化。 有四種進入方式：
從AI入手。 即使您目前使用的是其他 ERP 系統或舊有版本系統，也能在現有系統上部署 ChampionAI 的角色型 AI 代理 (Agent)，最快 90 天即可看到可衡量的成果，無需任何遷移承諾。這是阻力最小的切入點，也是最快見效的途徑。 從洞察開始。 在簽署任何協議之前，QAD將與您進行深入合作，針對您目前的營運狀況進行基準分析、建立投資報酬率（ROI）模型，並擬定一份可供高層決策參考的商業案例。您的財務長（CFO）將取得以實際營運資料為基礎的總擁有成本（TCO）的模擬分析；您的資訊長（CIO）將獲得一份可安全升級的架構路線圖；您的營運長（COO）則將確認生產運作的連續性不會受到中斷。 從準備工作開始。無論您正在評估是否要遷移至 QAD Adaptive ERP，或是希望將舊版系統現代化，此入門方案將在您著手進行任何大規模專案之前，先盤點您的技術債務、評估雲端就緒程度，並建立一套為升級做好準備的架構。 從QAD Adaptive
ERP開始。對於準備轉型升級的製造商而言，這是一條完整的現代化路徑：透過結構化的遷移，轉向以 AWS 為雲端基礎架構的 QAD 雲原生 ERP，並享有專屬的上線後支援服務，以及從第一天起即可使用的 ChampionAI。 每一個起點都通往同一個終點。您只需選擇當前對您的業務而言最合適的起跑線。 在您現有系統內部運作的代理層（Agentic
Layer） 有別於傳統 ERP 銷售提案的關鍵，正是 QAD ChampionAI。而了解這在實際應用中的具體意義至關重要。 ChampionAI 是一層具有代理能力的架構，能將智慧直接應用於營運工作流程之中。它提供支援每一項 AI 體驗所需的基礎架構、大型語言模型 (LLM) 服務、安全性、治理機制及企業級整合功能，並在您現有的 ERP 環境中運作，而非取代該環境。您的資料、治理機制與既有營運架構無需立即改變，即可開始處理關鍵營運瓶頸。 在這些工作流程中真正發揮作用的是基於角色的 AI Agent，稱為「Champions」。每一個 Champion 都是針對特定角色、職能與日常工作流程所設計的 AI Agent。它們並非獨立運作，而是與您的團隊並肩合作，提供正確的資訊、標示異常情況，並加速執行速度，讓您的團隊能夠做出更迅速且更明智的決策。Champions
能協助提升企業各職能團隊的工作效率，涵蓋採購、採購尋源、供應鏈管理及銷售等領域，同時在關鍵決策環節保留人員的掌控權。 以下是在實際現場的樣子 採購Champion（The Procurement Champion） The Procurement Champion負責監控供應商的訂單狀況，標記異常情況供採購人員審核，並處理繁瑣的行政事務，例如追蹤確認函、追蹤物料證書以及核供應商發票與採購訂單等事。採購人員在維持決策主導權的同時，每天可節省 3 至 4 小時的工作時間，並將解決供應商問題的速度提升 85%。 銷售Champion（The
Sales Champion ） The Sales Champion會彙整業務代表回應客戶詢價單所需的所有資料，將客戶的用語與 ERP 紀錄進行比對，驗證價格與交貨條款，並產生報價草案供團隊審閱及發送。採用此系統的團隊，其處理量提升了 40%，每筆銷售訂單的成本則降低了 25%。 採購尋源Champion（The
Sourcing Champion ） 完成前期準備工作（例如編製標書、追蹤回覆，並彙整出可供您的團隊據此採取行動的比較報告）縮短了從詢價到供應商篩選的週期，將整個週期從數天縮短至數小時，同時仍保留決策中的人為判斷。 由於 ChampionAI 支援各類 ERP 系統，因此您無需使用 QAD Adaptive ERP 即可開始使用。您的現有系統將從單純的「記錄型系統」轉變為「行動型系統」，並且在進行任何系統遷移之前即可看到成效。 Sonic Manufacturing公司深知這在實踐中意味著什麼。這家位於矽谷的電子製造服務（EMS）供應商，擁有一支僅五人的精實採購團隊，負責管理 61 家供應商及超過 57,000 筆採購訂單明細。在部署 QAD Procurement Champion 後，資深採購員Patti Humphreys每天約可節省兩小時，並將採購單發出後的手動行政作業減少 80%。該系統會監控與供應商的溝通、標記異常情況，並將經核實的更新直接推送至 MRP 系統，讓她的團隊能專注於決策，而非處理收件匣中的郵件。 「這個代理系統會讓我隨時掌握最新狀況，」Humphreys表示。「它會主動提醒我存在哪些問題，而不是等到我日後需要那個零件時才發現。」 最終勝出的製造商，將是那些沒有坐等的廠商 速度已成為製造業中最具決定性的競爭優勢。不是規模、不是預算、也不是市場地位。關鍵在於能否比競爭對手更快地應對市場變化、更快地報價、更快地採購，以及更快地執行。 QAD Champion Advantage正是為應對當前形勢而設計的。這套解決方案從第一天起便能帶來可衡量的成果，無論您處於何種起點，都能因應您的需求，並逐步打造出一個現代化且具適應性的企業，而無需您暫停營運業務。 在未來十年中脫穎而出的製造商，並非那些規劃最周全的企業，而是那些不願等待的企業。立即與 QAD 專家洽談，探索最適合您的 Champion Advantage 起點 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
|
原本需 7 分鐘才能完成的工作，如今只需 30 秒，這對中型醫療科技企業有何啟示？ By Robyn Coward -
2026年7月30日
Moog Medical 過去處理每筆倉庫訂單時，光是添加零件就需花費七分鐘。在鹽湖城、聖荷西與維爾紐斯三個據點，這項手動但重要的工作不斷重複進行，也反映出使用一套為成長較緩慢、較為穩定的市場所設計之 ERP 系統，背後所產生的隱性成本。Moog 將系統標準化至QAD Adaptive
ERP 平台後，同樣的工作時間縮短至不到 30 秒。專案經理 Jade
Eldridge 將這項成果形容為「令人難以置信」。 過去處理每筆倉庫訂單時，光是添加零件就需花費七分鐘。在鹽湖城、聖荷西和維爾紐斯這三個據點，這項手動但至關重要的作業不斷重複進行，反映出營運一套專為節奏較慢、較為穩定的市場所設計的 ERP 系統，背後所產生的隱性成本 Noble Biomaterials則從另一個角度呈現了類似的情況：其管理團隊已經不再信任從各式各樣的試算表與彼此孤立的系統中產生的生產資料。解決方案並不是加強監督，而是採用一個能夠統一各項營運工作的單一平台。 這兩家公司都不是因為追逐 AI 熱潮才走到今天。兩家公司真正解決的都是結構性問題。此外，傳統 ERP 告訴您的只是已經發生的事情：它們是「記錄型系統」（System of
Record）。中型醫療科技製造商正受到通貨膨脹的壓力，同時還必須因應 FDA 最新的 《品質管理系統規則》（QMSR）；根據這項新規範，內部品質稽核報告、供應商品質報告以及管理階層相關紀錄已納入 FDA 審查範圍。他們需要的是能夠採取行動的系統，而不只是提供報告的系統。ChampionAI 為 QAD Adaptive ERP 打造的代理層，進一步將 QAD Adaptive ERP 從「記錄型系統」轉變為當今所需的「行動型系統」（System of Action）。 真正取得領先的企業並非那些在導入人工智慧時步步為營的公司。而是那些已經將 ERP 從「記錄型系統」轉變為「行動型系統」的企業。 想了解完整內容嗎？立即取得我們最新的白皮書《中型醫療科技製造業的新時代》，內容包括客戶案例、QMSR 指引如何原生整合至 QAD Adaptive ERP，以及 ChampionAI Agent如何進行架構與組織。 內容取材自QAD Blog |
|
從 60 分鐘到 30 秒：AI實際上為醫療科技製造商帶來了哪些改變 By Robyn Coward – 2026年8月27日
醫療器材零組件採購與規劃人員可能需要花費一小時或更長時間才能完成一份徵求提案書（RFP）。這未必是因為工作本身複雜，而是因為這需要對不同的供應商進行仔細考慮，且這項工作可能涉及大量手動且重複性的操作，而這些操作會排擠了原本應投入重要決策的時間。每一天的每一項產品、每一筆訂單對於一家在微薄利潤下運作、既要維持競爭力又要面對嚴格監管審查的製造商而言，便成了醫療科技製造商為了維持營運而默默承擔的「隱性成本」。 後來，某位 QAD 客戶將這項工作的處理時間縮短至 30 秒以內。 這並非微不足道的誤差，而是截然不同的工作。當AI承擔了繁瑣的行政工作後，採購員和規劃人員不僅能提高工作效率，還能重新取回過去耗費在人工工作的 50%∼80% 時間，並將這些時間投入供應商風險管理、成本控制，以及需要人類判斷的策略決策。 以下這個區別值得我們深入思考：傳統的 ERP 系統屬於「記錄型系統（System of Record）」，它只告訴您已經發生的事情。ChampionAI 則建立在 QAD 超過 40 年的醫療器材製造資料與產業經驗基礎上，使其成為「行動型系統（System
of Action）」，它能夠預測、標記並採取行動，但最終的控制權仍然掌握在人手中。 對高度受監管的醫療科技製造業而言，每一筆資料都必須經過嚴格審查，每一分投入都必須轉化為實際價值。因此，這不只是提升生產力的問題，更關乎企業能否持續維持競爭力與獲利能力。取得長足進步的製造商，並不是那些進行最多 AI 試點或部署最多 AI Agent 的製造商，而是那些能將節省下來的幾秒鐘轉化為實際決策的企業。 想了解 ChampionAI Agent 能在哪些環節有效降低您的物料成本嗎？？請下載醫療產品外包 (Medical
Product Outsourcing，MPO) 《 智慧製造 》最新電子書，該書深入探討了AI在醫療技術製造領域日益增長的應用及其帶來的優勢。 內容取材自QAD Blog |
|
新知及市場趨勢 |
|
那些讓你損失金錢的供應商發票（invoices），正是你已經付過款的那些 By Vanessa Young -
2026年9月15日
問財務團隊哪些供應商發票（invoices）最容易造成問題，他們通常會指出那些卡在處理佇列中的供應商發票。但這只是問題的一部分。同樣可能讓企業付出高昂代價的，其實是那些已經完成處理的供應商發票：可能晚了幾天才付款、錯過了提前付款的折扣期限，甚至在某些情況下被重複付款。這些問題不會被標記出來，因為從帳面上來看，所有流程都已經結束。 QAD 能可靠地記錄企業欠了多少錢，以及應該支付給誰。問題從來不是資料記錄本身，而是圍繞在這些資料之外的大量人工工作，包括資料輸入、流程轉送與追蹤催辦。正是這些人工流程，導致資金流失。 你錯過的提前付款折扣 許多供應商都會為提前付款提供更優惠的付款條件。當應付帳款（AP）流程仍以人工方式處理，而且處理進度落後時，供應商發票往往是在終於被發現或處理到時才付款，而不是在最有利的付款條件期限內完成付款。每一次錯過提前付款折扣，都代表企業原本已經可以取得的利潤，最後又拱手讓了回去。 這是所有資金流失問題中最不容易被察覺的一項，因為錯過折扣並不會在財務報表上直接呈現為一筆成本。它只是沒有成為一筆原本可以節省的費用。你的應收／應付帳款帳齡報告不會告訴您：這已經是連續第四個月，我們在第 34 天才支付 Supplier X，而不是在第 10 天付款。您必須主動去找出這個問題。而對於仍以人工方式運作的多數團隊而言，他們根本沒有足夠的時間逐筆追查。 悄悄拖延的核准流程 一張供應商發票送達後需要被核准，如果被送到一位正在出差、待在工廠，或忙於自己工作的主管手上。供應商發票就這樣擱置著。一天一天過去，等到終於完成核准時，提前付款的折扣期限早已經過了，供應商甚至已經打電話來詢問付款進度。 人工轉送正是流程週期時間消失之處，而這通常並不是任何人的錯。沒有人刻意決定要把那張供應商發票擱著不處理，它只是沒有從收件匣中的其他郵件中脫穎而出罷了。 採用自動化、規則導向的流程轉送後，每張供應商發票一旦準備完成，就可以根據金額、據點、成本中心或法人等條件，自動送到正確的核准人員。當流程停滯時，系統還可以自動發送提醒，並進行升級處理。 尚未入帳的收據（receipt） 這個問題與製造商實際的營運方式密切相關，也是我們最常看到的例外情況之一。供應商發票先到了，但收據還沒有進入 QAD。貨物可能還在船上，也可能已經抵達碼頭，但收貨部門尚未完成入庫處理。此時還沒有可以進行比對的收貨資料，因此供應商發票就會被放進待處理清單，留到之後再處理。 真正的成本就發生在這個「之後」。必須有人記得回到 QAD，確認收據是否已經入帳；然後再檢查一次，再檢查一次。如果每個月有幾百張供應商發票，這就意味著每週都要花費數小時，去尋找一件其實尚未發生的事情。 其實有更好的處理方式。讓供應商發票暫且擱置，而由軟體負責進行檢查。系統會依照你設定的時間，持續在 QAD 中尋找對應的收據。如果收據出現，而且所有資料都符合，供應商發票就可以自動完成入帳。如果到了週末仍然沒有任何收據，系統才會將這張供應商發票交給人工處理。到了這個時候，才真正有必要由人員介入查找原因。 不斷累積的資料不一致 人工資料輸入可能導致同一張供應商發票被重複付款、與錯誤的收據進行比對，或輸入錯誤金額。重複付款通常可以追回，但追回款項本身又是一項工作。必須有人找出問題、證明確實發生重複付款，再要求供應商開立折讓或退款，而這個過程往往可能要等到幾個月之後才完成。 更隱性的成本，是資料不一致對帳務所造成的影響。每一張無法與其採購訂單（PO）及收據完整對應的供應商發票，都會成為另一個尚未解決的問題。任何長期使用 QAD 管理製造營運的人都知道，這些未處理的問題如果持續擱置，最終會不斷累積。收據與供應商發票維持未比對狀態的時間越長，兩者資料出現差異的可能性就越高。到了月結時，這些未解決的差異最終就會累積成一大堆需要人工進行的對帳工作。 只有兩個人真正了解的流程 若要求大多數應付帳款團隊說明供應商發票的實際流轉流程，你得到的將是大致正確的描述，外加一組僅存在於一兩個人腦海中的主觀判斷。哪些例外情況應交由採購部門處理，哪些應交由營運部門處理？在追蹤前，應給予各部門多少時間？哪些供應商始終無法順利對帳，以及該如何處理？ 這套方式在掌握相關知識的人還在公司時可以運作。但一旦這個人離職，一切就可能出現問題。這也會讓稽核工作變得比原本更困難，因為缺乏一致且完整的流程軌跡可以追溯。一套可以跨越不同業務領域、據點與實體（entities）的標準工作流程，可以將原本只存在於少數人腦中的「經驗知識」，轉化為團隊可以交接與管理的流程。同時，也能留下完整的紀錄，清楚知道誰在什麼時間核准了什麼內容。 一家製造商實際遇到的情況 一家長期使用 QAD 的製造商，當時 AP 團隊有四名員工必須加班工作，而且已經疲於奔命。收件匣中大約堆積了 1,300 張尚未檢查的供應商發票。這是一項真正的營運風險。根據不同供應商的情況，未處理的供應商發票會變成延遲付款，而延遲付款最終可能進一步演變成生產問題。 導入自動化後，原本四個人團隊所處理的工作，現在只需要其中一人負責，而且每天只需花費 15∼20 分鐘處理例外狀況。團隊其餘成員則著手進行被收購企業的整合工作。此外，他們透過分析報告，優先選擇提供優惠付款條件的供應商，結果在不到一年的時間內，就實現了超過 40 萬美元的節省。 大多數問題其實都是「時間差」造成的 重複供應商發票檢查的效果，取決於它所比對的資料是否完整。DocLib 直接檢查 QAD，因此可以找出已經在 QAD系統中完成憑證處理的供應商發票，也可以找出仍然卡在核准人員處理佇列中的供應商發票。資料比對也是以相同方式進行，直接根據目前 QAD 中的採購訂單與收據進行比對。 當所有條件都符合時，QAD 系統便會在同一次執行過程中自動生成憑證。因此，今早已結清的供應商發票，今早便會出現在 QAD 系統中；由於記錄是隨著作業進程即時更新的，因此月底結算時就不會那麼手忙腳亂了。 對負責 QAD 環境的人而言意味著什麼 財務部門通常最先感受到這些問題，但最終 IT 部門必須承擔其後果。因此，有幾件事情值得 IT 團隊事先了解。 版本支援範圍廣泛，DocLib 可與從舊版本到當前版本的所有 QAD 版本相容。 而且，財務部門未來要求調整的多數項目，都是設定（configuration），而不是需要進行軟體開發。核准流程是依據由團隊自行維護的矩陣運作，其中可以設定核准人員、金額、據點與成本中心。差異容許值以及背後的編碼設定，可以依照企業目前在 QAD 中既有的處理方式進行設定。核准人員可以自行設定不在辦公室時的代理核准人員。新增核准人員、新增據點或調整新的核准門檻，這些事情都不應該變成 IT 團隊需要處理的變更需求。 供應商是另一半的關鍵 前面所談的內容，都是在討論供應商發票送到企業之後所發生的事情。但其實在更前一個環節，也就是採購端，就已存在著許多相同的問題。採購訂單（PO）透過電子郵件確認，交貨日期變更透過電話處理，而供應商只能打電話給 應付帳款部門詢問進度，因為他們沒有其他地方可以查詢。 與 QAD 整合的供應商入口網站，可以將這些資訊與流程集中到同一個地方。供應商可以：確認 PO、要求變更交貨日期、要求拆分訂單明細、提交供應商發票及查看每張供應商發票目前的處理狀態。相關要求會自動送交採購人員進行核准，而經核准的變更則會寫回 QAD。如果供應商沒有完成確認，入口網站會自動進行追蹤；只有在需要人工介入時，才會將問題升級給相關人員。 AP 也能直接從中獲得一項好處：供應商可以自行查看供應商發票與付款狀態，而不必再打電話詢問。 找出屬於你自己的數字 你無法追回從未被衡量過的損失。如果你想了解目前的流程究竟造成多少成本，可以從以下幾個面向進行計算：錯過的提前付款折扣、長時間未完成核准的供應商發票、收貨例外狀況及人工處理所耗費的工時。可以將你自己的數據帶入應付帳款自動化投資報酬率計算工具（AP
Automation ROI Calculator），實際算出一個數字。 若未曾進行量化，便無法追回相應的資金。若您想了解自身流程所產生的成本，包括錯失的折扣、延遲的核准、收據異常以及人工工時，請將相關數據輸入「應付帳款自動化投資報酬率計算器」，並將其具體量化。 處理佇列中的積壓供應商發票，是你看得見的問題，而且值得加以解決。但其中一部分資金已經流失了。而現在，還有更多資金正悄悄從企業流失，就發生在那些看起來會正常結案、卻從未觸發任何警示的供應商發票上。這才是真正值得追查的部分。 內容取材自QAD Blog |
|
製造商無法承受停機：為何 ERP
的可靠性正成為競爭優勢 By Jessica Newton – 2026年9月8日
製造商從未面臨過如此大的壓力，必須以更少的資源完成更多工作。持續上升的營運成本、供應鏈中斷、人才與勞動力挑戰，以及日益提高的客戶期待，都迫使企業尋找新的方式來提升生產力與韌性。 與此同時，AI 與自動化正在創造新的機會，協助企業最佳化營運，並從營運資料中釋放更大的價值。但許多企業忽略了一個關鍵的現實：如果位於企業核心的 ERP 系統無法跟上，這些創新都無法發揮其全部潛力。 隨著製造商越來越依賴資料驅動決策，ERP 的可靠性已經成為企業營運不可或缺的要素，並直接影響企業的獲利能力與競爭優勢。企業需要現代化且持續受到支援的 ERP 環境，以提供足夠的效能與擴充能力，支援今日的製造營運，以及明日由 AI 驅動的創新應用。 ERP 停機的隱藏成本 每一位製造業主管都了解非預期停機所造成的影響。一批延遲出貨的產品、缺失的庫存資料，或無法使用的企業應用程式，都可能在整個組織內產生連鎖效應。 當 ERP 系統發生中斷或效能問題時，其後果遠遠超出 IT 部門的範圍： ·
生產排程可能受到干擾 ·
供應鏈的可視性可能降低 ·
客戶服務團隊可能無法存取關鍵資訊 ·
財務與營運團隊可能難以及時做出決策 ·
員工必須花費寶貴時間排除系統問題，而無法專注於策略性工作 如今，企業所追求的效率提升往往只是百分點的零點幾個幅度，因此，這類營運中斷可能對企業成果產生相當大的影響。 可靠性與功能性同樣重要。製造商必須確信，支撐企業營運的系統能夠在需要時正常運作、能夠隨著企業成長進行擴充，並持續提供穩定一致的效能。 AI 正在提高對 ERP 的要求 製造商目前正在探索各種 AI 驅動的應用情境，包括： ·
預測性維護（Predictive Maintenance） ·
需求預測（Demand Forecasting） ·
品質監控（Quality Monitoring） ·
供應鏈最佳化（Supply Chain Optimization） ·
智慧自動化（Intelligent Automation） ·
決策支援與分析（Decision Support and Analytics） 這些 AI 計畫都仰賴準確且容易存取的企業資料。如果核心企業系統已經過時，或無法支援現代化的整合需求，企業可能就難以實現 AI 投資所承諾的效益。 製造商在真正充分發揮 AI 的價值之前，必須先確保其營運基礎已經準備就緒。 現代化的 ERP 環境可以提供穩定性與效能，支援新的資料密集型工作負載，同時協助企業因應不斷變化的業務需求。 可靠性不只是避免系統停機 越來越多領先的製造商開始以更廣泛的角度看待 ERP 現代化（ERP modernization）。如今，ERP 的可靠性意味著： ·
一致的效能（Consistent Performance）：員工應該能夠快速存取所需資訊，而不會因系統延遲而影響生產力。 ·
高可用性（High Availability）：關鍵應用程式必須持續運作，以支援全天候的製造營運。 ·
降低複雜度（Reduced Complexity）：IT 團隊應該減少花費在系統維護上的時間，將更多精力投入支援企業創新。 ·
支援成長的擴充能力（Scalability for Growth）：ERP 平台必須能夠因應不斷增加的資料量、使用者數量與工作負載。 ·
降低營運風險（Lower Operational Risk）：採用持續受到支援的現代化技術，可以協助企業降低風險，同時提升業務持續性。 這些能力結合在一起，可以為卓越營運與未來成長建立更強大的基礎。 ERP 現代化的商業價值 對製造商而言，ERP 的可靠性是建立營運效率，以及協助團隊更快速進行創新的必要條件。當企業信任自己的 ERP 系統時，就能更容易適應市場環境的變化，並支援企業持續成長。 可靠的營運也能帶來更高的生產力，同時降低成本，並讓 IT 團隊可以將時間投入策略性工作，而不是持續處理系統維護問題。現代化的 ERP 環境可以帶來可量化的效益，不僅影響日常營運，也能進一步改善企業整體成果。 Forrester Total Economic Impact™ 研究 Forrester
對
Progress® OpenEdge® 12.8 所進行的 Total Economic Impact™（TEI） 研究，分析了從舊版
Progress OpenEdge 環境進行現代化的企業，並發現這些企業在三年期間獲得了可量化的商業效益，包括： ·
247% 投資報酬率（ROI） ·
100 萬美元淨現值（NPV） ·
不到 8 個月即可回收投資 ·
140 萬美元的總商業效益 ·
持續整合 / 持續交付（CI/CD）能力最高提升 15% ·
每年節省超過 5,600 小時的版本發布工作時間 這些結果顯示，現代化並不只是基礎架構專案。透過提升服務可靠性並簡化軟體交付流程，企業可以減少系統維護所需的工作量，讓團隊將更多時間投入策略性計畫，進而創造更高的客戶與企業價值。 可靠性正逐漸成為差異化優勢 多年來，製造商一直將正常運作時間（uptime）與效能視為技術指標，但這種思維正在改變。 在製造環境中，敏捷性與回應速度會直接且深刻地影響企業獲利能力，因此可靠的 ERP 系統已成為不可或缺的要素。能夠透過維持持續營運、讓資料容易取得，以及自動化工作流程來支援企業的組織，將更有能力因應市場變化，並掌握新的商業機會。 隨著製造商持續投資於 AI、自動化與數位轉型，ERP 的可靠性將日益成為區分領導者與跟隨者的重要因素。 進一步了解 ERP 現代化與 OpenEdge 12.8 對企業所帶來的影響，請參閱：Forrester Total Economic Impact™ 研究. 內容取材自QAD Blog |
|
AI在食品與飲料製造業的應用：歡迎蒞臨「製造業冠軍」活動親身體驗 By Stephen
Dombroski - 2026年9月3日
「製造冠軍」大會即將到來：消費品( CP ) 和 食品及飲料( F&B ) 製造商，這場盛會值得您親自參加！ 如果您現在經營的是消費品或食品飲料事業，想必正承受著巨大壓力。利潤空間越來越小，供應鏈充滿變數，而您的團隊則必須以更少的資源完成更多的工作。 說實話，您最不需要的就是離開工作崗位兩天，去聽那些對您回來後的工作毫無影響的簡報。 我也曾站在您們的位置。深知抽出時間的代價。因此，當我說「製造冠軍」大會值得您前往芝加哥（今年九月）和慕尼黑（今年十月）時，請容許我告訴您為什麼。 那個很少有人願意正面談論的問題 大多數製造商都已在大規模投資技術。ERP 系統、品質管理平台、供應鏈工具，如今又加上AI。然而，在食品飲料製造或消費性產品製造領域應用AI時，技術本身極少成為瓶頸，真正的問題在於各系統之間的脫節。 對大多數消費品及食品飲料製造商而言，各系統之間無法互通，資料各自獨立存儲，而需要做出決策的人員仍須手動彌合資訊鴻溝。在消費品及食品飲料產業，這些缺口並非抽象的概念，而是以各種形式顯現，並讓您每天都因此付出代價。 雖然標記了品質異常，但並未觸發生產暫停。產品在原本不該繼續流轉的情況下，仍持續流轉。採購部門發現原料短缺，但未能及時將此資訊傳達給排程人員。生產線已經在運轉了。現在您正忙著重新安排生產順序。某家代工包裝商未符合規格要求。您不是從自家營運部門，而是從零售商那裡才得知此事。收到一項根據《食品安全現代化法案》（FSMA）第 204 條提出的追溯性請求。 您的團隊花費數天時間從那些無法協同工作的系統中提取資料。此時，大宗商品價格突然飆升。貴公司的採購團隊至今仍依循上週的資料運作，因為相關訊息未能及時傳達給他們。在當今的環境下，這並非特例，而是消費品或食品飲料企業日常運作中的常態。 而且這股壓力絲毫未減。零售商的評分標準日益嚴格。可追溯性要求不斷擴大。消費者對品質與透明度的期望也與日俱增。原本就已微薄的利潤，如今更因投入成本上漲、物流波動，以及勞動力市場的不利因素而受到進一步擠壓。 這不是技術問題，而是連通性問題。而這正是正在有效競爭的製造商，與逐漸落後的製造商之間的重要差異。 目前導致您營運成本上升的並非策略差距，而是執行上的差距。消費品和食品飲料產業的領導者已經開始彌補這一差距，而其他企業仍在觀望。 關於AI在食品飲料製造領域應用的坦誠對話 QAD 的 ChampionAI 正是為解決此問題而打造。它運用代理式AI，將人員、流程與系統整合為一個協調一致的運作流程。它能夠跨平台進行監控、整合各類訊號，並在適當時機將正確的資訊傳遞給正確的人。它將分散的工作整合在一起，讓團隊能夠依據相同的資訊採取行動。它並不會取代人類的判斷。而是消除了拖慢決策速度的人工操作和系統漏洞。 這正是消費品製造及食品飲料營運領域中，AI應有的實際樣貌。不是一個更完善的儀表板，而是一個能自動彌補差距的系統。微薄的利潤、零售商評分卡、《食品安全現代化法案》（FSMA）第 204 條的追溯性要求、代工包裝商的可視性，以及大宗商品價格波動。這些問題並非靠更好的儀表板就能解決。要解決這些問題，必須建立一套能跨系統監控、自動檢出異常，並能在無需等待人工干預的情況下自動採取行動的系統。 那些真正懂得正確運用AI的製造商，不會坐等完美時機。他們在現有營運中部署 ChampionAI，以期獲得可衡量的投資報酬率，而無需推翻支撐企業運作的既有系統與流程。他們正在打造卓越的營運模式。如果您的組織至今仍依賴彼此脫節的系統，並依靠「部落式知識」來彌補差距，那麼拖延所帶來的成本將每季度持續攀升。 AI正在改變企業的競爭模式。貴產業的領先企業早已運用AI，以更快的速度行動、更聰明地運作。問題不在於是否要採用AI，而在於您何時會加入他們的行列，並成為業界翹楚。 親眼見證。親耳聆聽。將這一切帶回您的世界。 「美洲製造冠軍」大會|
芝加哥，2026年9月21日至23日 今年，「製造冠軍」活動將與 QAD 中西部秋季用戶大會合併舉辦。這場聯合活動將整合 QAD 現場演示、真實製造商案例分享，以及由同業專家指導的實務研討會，集於一場活動之中。只需一次行程，您就能獲得將新構想帶回您的營運實踐中。 您將親眼見證 ChampionAI 智慧代理執行實際的採購、供應鏈管理及其他營運工作。這並非概念，也非發展藍圖，而是智慧代理在真實的製造環境中實際執行任務。您將直接聽取那些已在現有營運中部署AI，並已開始獲得可量化財務成果的製造商分享經驗。無需進行大規模轉型，也無需徹底更換系統。 在用戶小組會議中，您將能直接聆聽 QAD 客戶的分享，內容涵蓋 ERP 升級、生產現場自動化、AI驅動的現金入帳處理、供應商引進、IT 與 OT 融合等主題。這些實務工作者將分享實際可行且經驗驗證的方法，且不受任何廠商的利益驅動。9月22日（星期二）下午4:00（中部時間），我將主持一場專為消費品及食品飲料製造商量身打造的研討會：ChampionAI：協助消費品及食品與飲料製造商在當今充滿顛覆性的經濟環境中保持競爭力。我們將著重探討這些產業的製造商如何應對其面臨的具體挑戰，包括供應鏈透明度、可追溯性、中斷管理、供應商協作，以及目前能帶來顯著成效的技術。 「歐洲製造業冠軍」大會
| 慕尼黑，2026年10月8日至9日 針對歐洲、中東和非洲地區（EMEA）的製造商，「製造冠軍」大會將於 10 月 8 日至 9 日在慕尼黑舉行。活動重點一如既往：實用的 AI 應用、同業交流，以及能直接轉化為營運改善的內容。您將親眼見證 ChampionAI 的實際運作，與該地區同樣面臨成本壓力、供應鏈波動及勞動力生產力挑戰的製造商進行交流，並獲得具體的 AI 實施框架，從而在不影響日常營運的前提下，實現投資回報。 兩項活動的註冊均免費。 那些親自參與芝加哥與慕尼黑活動的製造商，正是那些思維與行動都已具備冠軍風範的企業。他們並非坐等未來到來，而是積極探索如何在未來中獲勝。如果您也這樣認為，或渴望成為其中一員，請立即報名。 內容取材自QAD Blog |
|
庫存控制資料及工作流程資料的完整性 By Bruce Mills – 2026年9月1日
AI 已經來臨，企業無法再置身事外，但當務之急是：我們能否透過確保企業解決方案具備準確且經過驗證的即時資訊，藉此運用AI來實現真正的商業成果？無論是總監或經理級別的IT與營運專業人員，都有責任將完整的解決方案及經過驗證的資料，以即時方式提供給業務部門。這通常需要採用一套依賴資料準確性的多層級AI工具。最終目標是將這些資訊整合於單一平台，形成「單一可信資料來源（Single Source of Truth）」，也就是您的 QAD Adaptive ERP 解決方案。 進一步來說，Nico Rosberg對資料應用的見解極具啟發性，這與「需要可信且準確的即時資訊以利快速決策」的需求不謀而合。 「數據比您的自尊更重要。在賽車上，您會感覺到自己開得有多快。您可能會說服自己，認為這圈跑得非常完美。但很多時候，當您查看資料時，數據卻告訴您一些不同的東西。我學會了相信數據，而非自己的直覺。在風險投資領域也是如此。當然，您的直覺很重要，但資料才是決定性的。」 Nico Rosberg，Rosberg Ventures 創辦人，2016 年 F1 世界冠軍車手 AI無所不在；只要一打開 LinkedIn，就會被相關資訊轟炸。我們不僅在個人層面，而且在企業層面，都面臨著被恐懼、不確定性和懷疑迅速淹沒的風險，因為我們往往在未打好基礎的情況下運用AI。當 IT 專業人員考慮導入人工智慧工具與解決方案時，必須釐清資料如何不斷變化、來源為何，以及哪些因素會影響資料。如此一來，才能確保資料品質優良、準確且即時。 綜合考量AI整個發展歷程，我們可以觀察一些企業如何透過專為提升資料完整性而設計的解決方案，來降低人工智慧資料風險。 在生產與製造廠房內，有許多獨立運作的自動化設備、輸送帶、視覺系統與 RFID 系統、機器人、揀選解決方案，以及如 MES 解決方案這類軟體。這些系統雖然是獨立運作的（或看似獨立運作），但其實都在產生並記錄數據。這些資料可能會被閒置，頂多被視為有用資訊，或是手動輸入到企業解決方案中。 如果您的 ERP 系統無法即時自動更新，您將無法獲得企業所需的「單一可信賴資料來源」。要打造成功的 AI 解決方案，您必須消除由此帶來的固有錯誤風險，無論是手動輸入還是缺乏即時更新所導致的錯誤。 整合機器、裝置或解決方案，將對您的營運帶來什麼樣的影響？ 透過 Eagle 的「Continuous
Transaction Processor（CTP）」解決方案實現資料擷取自動化，其應用範圍廣泛，從用於計數的簡單生產線資料饋送，到 RFID、視覺系統，乃至與小型自動化倉儲解決方案的整合，皆涵蓋其中。 最近，我們與 Ali Group 旗下公司 Merrychef
合作完成一項專案。該專案是配合其 QAD Adaptive ERP 升級計畫而進行的。此前，Merrychef 曾透過 MES 軟體平台推行一項自動化製造流程的部署專案；經檢討發現，使用者需將前一天產生的交易記錄，透過倒沖（Backflush）功能手動輸入 QAD 系統，導致造成時間持續浪費。這相當於每天光是處理前一天的工作記錄，就得花上 2.5 小時。 為了簡化流程並節省這 2.5 小時，我們設定了 CTP 解決方案以即時方式執行倒沖交易，此舉不僅免除了手動過帳的需求，更僅在單一工作站上，每天便節省了 2.5 小時。 當使用者回報製造過程中產生的任何廢料時，便能進一步節省成本。廢料會從預設的倒沖位置移至廢料存放處。在此情況下，MES 系統產生了倒沖處理明細，並在同一檔案中納入庫存轉移交易，從而省去了在 QAD 中手動進行庫存轉移的步驟。品質部門隨後只需在 QAD 系統中檢視報廢位置內的品項與數量，接著透過人工審查，即時調查故障趨勢，而非等待有人通報實體位置出現報廢品項。 「透過 CTP 進行生產後倒沖（Fabrication Backflush）的整個流程運作極為順暢，因此 Merrychef 品牌現正計畫利用 RFID 標籤自動化成品製造報告（MFR）流程，透過在 CTP 的指定站點觸發倒沖處理流程，再次排除人為因素，最終實現從工廠倒沖到成品倒沖再到倉庫運輸的整個製造流程自動化。」—— Graham Marshall，EMEA 首席業務系統分析師 我們可以借鑑汽車產業領域多年來的推動經驗，從原始設備製造商（OEM）到一級、二級供應商等各層級，致力於實現 100% 的庫存準確度、零錯誤出貨與驗收，以及在整個製造過程中進行追蹤與追溯。 內容取材自QAD Blog |
|
5個跡象顯示您的物流流程正在推高運費成本 By Sofia Udaondo – 2026年3月19日
大多數物流團隊在協商承運商合約方面都做得相當不錯。運費率會進行市場比較，承運商會接受評估，採購部門也會完成核准。 然而，運輸成本仍然持續上升。 10,000 件以上的包裹，這樣的情況可能相當熟悉。從表面上看，運費率似乎具有競爭力；但實際上，運輸預算卻持續悄悄攀升。 那麼，究竟發生了什麼事？通常問題並不在合約本身。 更多時候，問題其實存在於出貨執行流程之中。從訂單完成包裝、準備出貨的那一刻開始，到人員選擇的服務等級、匆忙做出的承運商選擇，以及系統無法完全串接時所採取的快速應變方式，這些環節都可能造成影響。 單獨來看，這些決策似乎都不是什麼大問題。但長期累積下來，日復一日，這些看似微小的決策卻會悄悄推高運輸支出。 對於每年出貨 10,000 筆以上訂單的企業而言，有 3∼5% 的運輸成本是由出貨執行行為所造成，而非承運商費率，並不是罕見的情況。 這正是為什麼越來越多團隊開始重新思考多承運商出貨（Multi-Carrier Shipping），而且不只是從合約的角度來看，而是進一步檢視這些決策實際上是如何在倉庫現場做出的。 1. 員工經常選擇不必要的快速配送服務 快速配送讓人感覺更有保障。 .當對交貨時間存在任何疑慮時，人們往往會選擇更快的配送方式，而不是冒著延遲交貨的風險。這是可以理解的。沒有人希望面對配送延誤或未能準時交貨的問題。 那麼，結果會是什麼？ · 兩天配送變成隔夜配送 · 陸運配送變成加急配送 · 標準配送選項在不知不覺中被捨棄 做出這些決策時，沒有人是以成本為主要考量。他們想的是如何避免問題發生。 但當這些「只是為了保險起見」的升級服務累積到數千筆出貨時，額外成本很快就會累積成一筆可觀的支出。 在許多營運環境中，其實有相當一部分的貨件可以採用標準配送或陸運服務，同時仍能符合預期的交貨時間。 這不是人員的問題，而是出貨執行流程上的問題。 營運檢視：當陸運或標準配送仍能符合承諾交貨日期時，企業使用高價快速配送服務的頻率有多高？ 2. 承運商選擇仍以人工方式進行 走進大多數倉庫，您仍然會看到這樣的情況。 有人會根據習慣來選擇承運商。 · 他們信任的承運商 · 上一次使用的承運商 · 螢幕上已經開啟的承運商系統 這種方式可以運作，直到它開始出現問題。 一旦企業每年需要管理數萬筆貨件，這些看似快速的決策就不再有效率。 承運商的價格並非固定不變，而是會根據以下因素變動： · 重量與尺寸 · 距離與配送區域 · 服務等級 · 燃油費與附加費 當人員忙著讓訂單順利出貨時，沒有人會在當下即時計算所有這些因素。 如果沒有即時承運商費率比較功能，貨件往往會以高於必要成本的方式出貨。 每筆貨件可能只多花幾美元，但累積數千筆之後，就會變成一筆相當可觀的成本。 營運檢視： 團隊能否即時比較承運商費率，還是仍然依靠過往習慣做決策？ 3. 出貨作業分散在多個系統中 這種情況通常是隨著時間逐漸形成的。 企業可能新增一套包裹配送工具，另一套則用於 LTL（零擔貨運）。部分貨件透過 ERP 系統處理，甚至有人安裝桌面軟體來簡化作業。 單獨來看，每一項決定似乎都有其合理性。 但隨著時間推移，出貨作業逐漸變得支離破碎。 結果: · 沒有單一的出貨決策全貌 · 服務等級選擇不一致 · 承運商規則難以落實 · 運輸資料分散在各處 當成本上升時，企業很難說明成本為什麼會增加。 因此，企業往往會重新協商合約。然而，真正推動成本上升的出貨執行行為卻維持不變。 營運檢視：您目前的出貨流程中，使用了多少個系統、工具或承運商入口網站？ 4. 員工無法輕鬆比較不同承運商的選項 大多數企業其實已經與多家承運商簽訂合約。 但擁有多種選擇，並不代表能夠有效運用這些選擇。 .如果查詢費率必須登入多個系統或檢視試算表，這件事通常就不會真正發生。因為倉庫作業必須持續運轉。 因此，人員往往會直接選擇最方便的方式。 問題在於，不同承運商的價格差異往往比預期更大： ·
某一家承運商可能更適合區域配送 ·
另一家可能對較重的包裹更具價格競爭力 ·
LTL 費率可能會因為距離與服務等級而產生顯著差異 如果在出貨當下缺乏相關資訊與可視性，這些節省成本的機會就會被錯過。 這正是由運輸執行解決方案（Transportation Execution Solution）支援的多承運商出貨（Multi-Carrier Shipping）開始發揮作用的地方：將即時決策支援導入出貨流程。 營運檢視：當建立一筆貨件時，您的團隊能否立即看到符合需求且成本最低的可行承運商選項？ 5. 運輸支出分析總是在事後才進行 大多數團隊都是在事情發生之後才檢視運輸資料。 · 每月報告 · 季度檢討 · 合約協商 這些工作確實有用，但也已經太晚了。 數千項出貨決策早已完成。到了這個階段，企業可以看到成本所造成的影響，但要進一步追溯到真正的根本原因，就困難得多。 .這就是為什麼越來越多企業開始將可視性延伸到更接近實際執行的環節。 當您在決策發生的當下進行檢視時，許多模式便會變得清晰： ·
過度使用高價快速配送服務 ·
承運商選擇不一致 ·
不同團隊採用不同流程 ·
錯失成本較低的選項 一旦這些問題變得可視化，就會更容易加以改善。 您是否能清楚了解，某一筆貨件為什麼選擇特定的承運商或服務等級？ 日常出貨決策的隱藏成本 出貨作業正變得越來越複雜。出貨量持續增加，訂單規模變小，出貨頻率則越來越高。 這意味著每天都需要做出更多決策，而每一項決策都會影響成本。 如果這些決策依賴人工操作、彼此孤立的系統或有限的可視性，效率低落的問題就會迅速累積。 其實不需要太多。每筆貨件只要多花幾美元，當一年累積到 75,000 筆貨件時，就會形成一個值得關注的數字。到了某個階段，大多數團隊都會得出相同的結論。 運輸成本的控管必須發生在執行過程中，而不是事後才進行。 關鍵結論 當出貨決策存在不一致、人工操作，或缺乏跨承運商可視性時，運輸成本就會增加。 透過多承運商出貨（Multi-Carrier
Shipping）改善出貨執行，往往比重新協商運費率更能產生實質影響。 診斷您的出貨成本 大多數團隊其實已經察覺出貨流程中存在可以改善的地方，真正的挑戰在於找出問題究竟位於哪個環節。 以下幾個問題可以快速找出流程中的問題： · 是否過度使用高價配送服務？ · 您的團隊能否即時比較承運商費率？ · 出貨作業是否分散在多個系統中？ · 您是否能掌握決策為何被做出的原因？ 如果這些問題的答案並不明確，那麼流程中通常就存在某種隱藏成本。 您不需要啟動一個大型專案才能找出這些問題。一次簡短的診斷分析，就能協助您找到正確的改善方向。 只需幾分鐘，即可找出您的出貨流程中正在推高成本的環節。 立即與運輸專家洽談，檢視您目前的運輸作業架構，找出降低運輸支出的機會。 內容取材自QAD Blog |
|
QAD產品介紹 |
|
隆重推出 Champion Assist 與 Accounts Payable Champion：更智慧的核准流程，更少的人工工作 By Amit Sharma – 2026年9月21日
我與客戶進行的每一次 ERP 討論，最終都會歸結到同一個抱怨，只是表達方式各有不同：「我知道這些資訊一定就在系統裡的某個地方。」採購人員知道一張總括訂單即將到期，但要找出這張訂單，就必須執行報表。財務經理知道有一項值得進一步調查的預算差異，但要確認這件事，卻得在三個畫面之間切換，還要搭配一份試算表。系統其實已經有答案，只是你必須費一番功夫，才能讓它把答案交出來。 這正是我們的代理式 AI（Agentic
AI）平台 ChampionAI 所要填補的缺口，而它在 QAD Adaptive ERP 中以兩種不同的方式呈現。Champion Assist 是直接嵌入 ERP 本身的對話式介面，讓每位使用者都能在不離開當前畫面的情況下，使用日常英語提出問題或進行資料更新。Champions 則完全不同：它們是獨立運作、以角色為基礎的 AI Agent，不依賴任何單一 ERP 系統，可以自主執行完整的工作流程，從頭到尾完成整個工作流程。 簡單來說：Champion Assist 會在你提出要求的當下，回答你的問題並依照你的要求採取行動；Champions 則會在背景中自主執行工作流程，無論你當下是否在場，都能持續運作。 這正是我們希望透過最新版本
Adaptive ERP 所解決的問題，也值得進一步深入了解。我們不只是要介紹這次推出了哪些功能，更希望說明為什麼我們按照這樣的順序進行打造，以及這對你明年如何管理與營運企業意味著什麼。 Champion Assist：為實際工作方式打造的操作介面 Champion Assist 是一套直接內嵌於 Adaptive ERP、QAD Source 及 EQMS 中的自然語言介面。它並非僅是附加在登入畫面上的聊天機器人，而是讓您能透過同一套介面，與團隊成員每天都在使用的畫面、記錄及資料進行互動。您只需輸入所需內容，系統便會在您正在運行的產品內直接提供問題答案或執行操作。 Champion Assist 是一個能夠依照使用者身分與工作角色進行調整的單一操作介面，無需為每一個團隊或部門安裝獨立應用程式，即可提供符合特定角色的解答： · 採購人員與採購部門：可依供應商、採購人員代碼或產品線查詢商品目錄，不必再手動交叉比對規格表。可檢索未結案的總括訂單，找出即將到期或剩餘餘額為零的訂單，並透過對話方式更新供應商指派或規劃參數，而不必針對每一個品項在多個 ERP 畫面之間逐一切換。透過以淺顯易懂的英文指定供應商、品項與價格，即可建立採購訂單與採購申請，並在採購訂單進入應付帳款流程之前，先找出缺少價格或價格為零的採購訂單明細。還可以查詢及更新供應商認證紀錄，包括到期日與狀態，讓已過期的認證不再成為突如其來的合規風險。
· 客戶服務：可依客戶、日期、狀態或優先順序查詢及更新銷售訂單，並在幾秒鐘內確認訂單是否因信用額度而遭到暫停，而不必離開目前的對話介面再進行查詢。 · 生產規劃：可依品項、廠區、日期或狀態（已確認、已核發、已展開或已結案）查詢生產訂單，並只需透過一項指令即可完成已完成生產批次的結案作業，不必再花時間設定報表。 · 財務與成本會計：可依據實體、年度、總帳科目或期間查詢即時的預算與預測資料，並透過對話方式進行受控的預測調整，例如根據實際數據，按照指定百分比調高某一項費用。還可以針對整個商品目錄執行 AI 稽核，在缺少標準成本或標準成本為零的商品影響毛利率報表之前，先行找出這些商品。 · 現場服務：可依工作佇列、嚴重程度、指派人員或到期日查詢行動請求及其關聯任務，並可直接在同一段對話中建立或更新任務，包括任務狀態、負責人與到期日。 我們不需要另外加裝一套擁有獨立登入機制、獨立權限模型與獨立稽核軌跡的新系統 — 讓您的資安團隊必須從零開始重頭開始評估。由於 Champion Assist 直接整合於QAD Adaptive ERP、QAD Source 與 EQMS 之中，因此能沿用您現有的存取控制、權限設定與稽核記錄。當您的資訊長詢問這套方案是否遵循現有的控管機制時，答案是肯定的。 Accounts Payable（應付帳款）Champion：Champion 家族的新成員 Champions 所採用的「依角色打造」方式，與 Champion Assist 有所不同。Champion Assist 是依照不同角色提供相應的功能，而每一個 Champion 則是真正為特定角色而設計。Procurement（採購） Champion、Sourcing（採購尋源）
Champion、Sales （銷售）Champion，以及現在推出的
Accounts Payable Champion，都是彼此獨立、可單獨運作的 Agent，各自運行於自身的平台上，不受製造商所使用的 ERP 系統限制，並能自主執行完整的端到端工作流程，而不是等到使用者提出要求後才開始工作。 Accounts Payable Champion 加入了我們以角色為基礎的 ChampionAI
代理系列。這些代理已經在製造企業的正式生產環境中實際運行數月。正是這些來自實際 生產環境的使用成果（不是實驗室中的展示），讓我們有信心進一步打造第四個 Champion代理。 在 Sonic
Manufacturing公司，Procurement Champion 讓 61 家供應商、超過 57,000 筆採購訂單明細的採購訂單後續行政作業減少了 70%，讓每位資深採購人員每天大約省下兩個小時。這並不是預估數字，而是我們將自動化代理程式導入採購人員的收件匣後所產生的實際成果；它能自主追蹤確認回覆、驗證出貨文件，並執行三方比對。您可以透過下方影片進一步了解 Sonic
Manufacturing 的實際使用經驗。 Accounts Payable Champion將相同的模式延伸至「供應商發票至付款（invoice-to-payment）」的工作流程中：監控、擷取、驗證、處理，並僅針對例外情況進行升級處理。無論供應商發票來自電子郵件、供應商入口網站或 EDI，也不論其格式為何，它都能接收並處理；接著利用 OCR 與 大型語言模型（LLMs） 擷取供應商、明細項目、金額及採購訂單參照資料，並在容差範圍內，針對採購訂單與貨物收據進行三方比對。完成比對且符合條件的供應商發票，會直接進入付款佇列。只有真正的例外情況，例如實際不符、缺少收據、爭議或會計科目編碼錯誤等，才會交由應付帳款人員處理；此時，應付帳款 人員看到的是一份已經整理完成並預先填入資料的紀錄，而非從頭開始輸入資料。 除了改善應付帳款作業之外，這也能協助企業保障提前付款折扣，並改善應付帳款週轉天數（Days
Payable Outstanding, DPO），而不需要隨著供應商發票增加，就要求財務部門持續增加人力。由於
Accounts Payable Champion 運行於獨立的平台上，因此目前即可部署於 QAD
Adaptive ERP，也可以部署於 SAP、Infor、Epicor，或任何最早追溯至 Enterprise Edition 2016 的 QAD 版本，而且完全不需要修改任何一行核心舊有程式碼。 強化 QAD Adaptive ERP 的功能深度 ChampionAI 成為此次發布的焦點，是因為它代表 QAD Adaptive ERP 運作方式的一項重大轉變，但我們的工作並不僅止於此。我不希望這次版本所帶來的功能強化，在 AI 的討論聲量中被忽略，因為對許多客戶而言，這些功能才是本季最能節省工時的項目。 AI 成本計算最佳化 Adaptive ERP 新增的採購價格差異（Purchase Price Variance）功能，可以在成本差異發生時即時識別並說明其原因，而不必等到月底結帳時，再由財務與採購人員回頭重新整理與分析。它會持續追蹤供應商的定價行為與價格波動，調查成本異常背後的根本原因，並協助企業判斷哪些採購事項應該優先處理，將過去只能存在於試算表中的標準成本分析，轉變為由系統主動發掘並呈現的資訊。 法國電子文件合規（e-Document Compliance） 全新的電子供應商發票與合規功能，協助客戶直接在 QAD Adaptive ERP 中原生符合法國電子文件強制要求。我們採用可延伸的架構進行設計，未來隨著其他地區的合規要求陸續生效，也能進一步擴充支援；目前則以法國為起點。 倉儲規則引擎 倉儲與配送團隊現在可以在揀貨或上架規則正式啟用之前，先模擬規則變更，預先了解這項變更可能對作業效率造成的影響，再決定是否正式採用。規則正式上線後，完整的稽核軌跡會記錄演算法所做出的每一項決策，讓營運主管能夠了解系統為何採取特定行動，尤其是在自動化規則第一次做出令人意外的決策時，更能清楚掌握其原因。 食品與飲料產業強化功能 全新的良率與報廢（Yield
and Scrap）報表功能，為食品與飲料製造商提供原生工具，用於管理易腐敗品及配方型生產所特有的保存期限、配方與庫存追蹤需求，降低企業過去為填補這些管理缺口，而對周邊系統與試算表的依賴。 日常生產力提升 本次版本也延續了我們去年在
Adaptive ERP 操作介面中推出的生產力提升功能： · 智慧模糊搜尋： 可在 ERP 各個畫面中處理不完整的搜尋條件與輸入拼寫錯誤，讓使用者更容易找到所需資訊。 · 欄位標題自動換行與空白區域自動填滿： 優化瀏覽畫面的資訊呈現方式，讓資料無需手動調整欄寬即可清楚閱讀。 · 常用操作釘選： 使用者可以將最常使用的操作，例如「收貨」，直接釘選到每天工作的畫面中，讓常用功能更加容易存取。 這些功能都不是 Agentic
AI 意義上的 AI，但每一項都能消除日常工作中的操作阻力，讓原本充滿繁瑣工作的工作日變得更加順暢。 為什麼我們採用這樣的推出順序 我們並不是偶然將
Champion Assist、Accounts Payable Champion，以及這一系列功能強化放進同一個版本中。對於製造商目前所面對的營運環境而言，一套只能記錄已經發生事情的 ERP，已經不再足夠。其中一部分的缺口，可以透過 Champion Assist，讓每位使用者都能以對話方式操作那些技術上一直「存在於系統中」的資料來加以補足。另一部分，則是透過將代理式
Champion 部署到沒有人想要手動處理的工作流程來解決。還有一部分，則只是透過改善那些多年來默默消耗團隊工作時間的操作介面問題來補足。 這也是為什麼我們將
Accounts Payable Champion 打造成既有成熟模式的延伸，而不是把它當成一項全新的實驗。Procurement Champion、Sourcing Champion 與 Sales Champion 都已經在正式生產環境中運作，採用獨立的基礎架構，不受客戶所使用 ERP 系統的影響。正是這樣的架構，讓我們能夠充滿信心地推出第四個
Champion，而不是抱持謹慎觀望的態度。 如果您尚未開始：Champion Advantage 的定位 這些工作都不需要您淘汰目前正在運行的系統。「Champion
Advantage 」是 QAD 採用 AI 驅動的現代化方法，其核心理念是：現代化並不存在單一正確的起點。這是一套具備明確架構、持續推進且擁有彈性的系統導入方法，每一個方法都能獨立帶來可衡量的成果，而不是要求企業進行一次投入、全面執行的單一大型專案。 例如其中一個 Lynx
Champion，所解決的正是我經常聽到的問題：客製化綁定（customization lock-in）。製造商往往花費數年時間，在 ERP 中建立大量客製程式碼，以符合企業實際的營運方式，而這些客製化最終反而成為讓企業不敢進行現代化的主要原因。Lynx
Champion 會掃描既有環境，將每項客製化設定進行目錄化，並以淺顯易懂的語言說明各項設定的功能，將原本需耗時 6 至 8 週的手動需求分析會議，縮短至 2 至 3 天。接下來，它還能主動重新架構其中相當大一部分的客製程式碼，轉換為乾淨且可安全升級的雲端擴充功能，而不只是產出一份報告，再把後續重寫工作留給您的團隊。其結果是，製造商得以看到一條可信且已降低風險的途徑，既能邁向現代化核心系統，又不致捨棄使其具備競爭力的業務邏輯。 無論阻礙您進行現代化的原因是「我們不知道一旦調整系統會產生什麼影響」，還是「我們沒有時間手動執行每一項工作流程」，現在針對這兩種情況都有具體且經過驗證的解決方案，而每條途徑最終都能引領您邁向同樣現代化且具適應性的企業。 未來我們將持續以這樣的節奏推出新功能，並依照企業實際需求，逐步加入代理式 AI 功能、對話式存取功能，以及更深入的產品功能。 Champion Assist 與 Accounts Payable Champion 現已在 QAD Adaptive ERP 中推出。歡迎閱讀完整發布公告，或前往 www.qad.com 了解更多資訊。 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
|
工廠管理者需要準確且即時的工廠資料，以充分發揮 AI 工具的效能 By
Jim Miceli – 2026年8月4日
工廠管理者肩負著控制持續上升的成本、因應人力短缺、改善營運效率、提高產出以及提升品質等多項責任。製造業 AI 可以協助企業因應這些壓力，但 AI 要真正發揮價值，必須建立在來自生產現場、即時且準確的資料之上。 在整個工廠營運過程中，AI 可以在多個彼此連結的領域創造價值，包括供應鏈執行、生產規劃以及營運績效監控。 在供應鏈方面，AI 可以協助優化採購成本並管理供應商交貨績效。AI Agent（AI 代理）可以分析物料需求與供應商報價，協助建立符合生產需求的採購訂單，讓採購人員能將更多時間投入於策略性工作。 對工廠人員而言，AI 可以支援生產規劃與執行。生產 AI Agent 對複雜的產線排程工作尤其有幫助，因為它們可以分析需求、執行排程模擬，並制定能夠協調人力、物料與產能的生產計畫。 在工廠營運方面，AI
Agent 可以分析生產結果、報廢、重工、製程週期時間以及品質資料，提供即時且完整的營運可視性。同樣的資料也能用於預測潛在的設備維護與品質問題，讓企業能在問題導致停機或影響生產之前及早採取行動。 AI 在製造營運中的價值已逐漸獲得驗證，但這些智慧工具的效能高度仰賴大量、準確且即時的資料。正如 IBM 所形容的：「沒有即時資料的 AI，就像使用上週交通資訊運作的 GPS，它只會直接把您帶進塞車路段。」 QAD 的 ChampionAI 角色型 AI
Agent，能將 AI 智慧融入日常製造工作流程，協助簡化工作、降低行政負荷，並提升決策品質與執行速度。 而要讓 AI 真正掌握工廠現場正在發生的事情，首先必須取得即時且可靠的生產資料。Eagle 公司的 QAD 專用 RF
Express 提供機台整合與以操作人員為基礎的資料收集工具，協助企業以簡單且有效率的方式，將工廠現場的即時資料擷取並整合至 QAD 系統中。 從生產現場取得即時資料，再透過 ERP 整合資料，最後由 AI 將洞察轉化為行動，這正是製造業邁向智慧化營運的重要基礎。 內容取材自QAD Blog ▲回到頁首 |
欣衆科技股份有限公司 地址:235新北市中和區中正路801號9樓 服務電話:02-3234-7220/傳真:02-3234-7218 網站:https://www.thinkzone.com.tw 若有任何意見請以電子郵件寄至: services@thinkzone.com.tw 2026 欣衆科技股份有限公司保留所有權利。 |