RAG 知識庫
風險初篩：高現場 SOP 與故障排查搜尋
要解決的問題：人員需要快速找到設備或流程的正確版本與步驟。
需要的資料：核准 SOP、設備型號、安全警示、版本與適用場域。
人工關卡：安全、停機與維修動作由合格人員確認，AI 不直接控制設備。
第一組 KPI：搜尋時間、錯用版本數、轉專家率
建議第一步：先做唯讀搜尋，回答固定顯示安全警示與原文件。
營運與現場流程 AI 使用情境
營運場景應把 AI 放在既有 SOP、品質紀錄與例外處理之內，任何影響安全或生產的動作都保留人工確認。
營運流程如何選擇第一個 AI PoC？
以下 5 個情境適合拿來盤點，不代表都應導入；先確認資料、人工責任與錯誤後果。
流程自動化＋AI Copilot
風險初篩：高異常事件資料彙整
要解決的問題：告警、交班與工單分散，主管難以快速掌握影響範圍。
需要的資料：告警紀錄、工單、時間軸與已確認的事件分類。
人工關卡：值班主管判斷嚴重度與處置，不讓摘要觸發設備操作。
第一組 KPI：形成事件摘要時間、漏項數
建議第一步：先產生內部時間軸草稿，所有原始紀錄可回查。
流程自動化
風險初篩：中庫存與缺料例外報表
要解決的問題：人員每天從多個表格找低於門檻或長期未動的項目。
需要的資料：庫存快照、品項主檔、門檻規則、同步時間與資料責任人。
人工關卡：採購或停產決定由負責人確認，報表不直接下單。
第一組 KPI：報表工時、漏報率、資料延遲
建議第一步：從單一倉別與明確門檻開始，先處理資料一致性。
RAG＋AI Copilot
風險初篩：高品質事件分類與相似案例搜尋
要解決的問題：品質紀錄描述不一，難以回找相似事件與處置。
需要的資料：已結案品質紀錄、原因分類、處置與驗證結果。
人工關卡：品質人員確認分類與根因，AI 只提供相似案例。
第一組 KPI：找到相似案例時間、分類修正率
建議第一步：先限定一條產品線，不將相似文字直接視為相同根因。
流程自動化＋AI Copilot
風險初篩：高維護工單草稿
要解決的問題：巡檢發現需要重複轉寫成工單與通知。
需要的資料：巡檢欄位、設備主檔、工單格式與維護責任分工。
人工關卡：維護人員確認設備、風險、停機與施工內容後派工。
第一組 KPI：建單時間、缺欄率、錯派率
建議第一步：第一版建立待審工單，不自動排程或控制設備。