高精密電子產業橫跨模具、治具、材料、製程、品管與客服等多環節，每一個生產結果都高度依賴技術判斷、精細設定與跨部門協作。然而，多數企業中關鍵知識與資訊分散在個人、文件與信件中，難以追蹤，導致技術傳承斷層、品質管理效率低下，以及客訴處理延誤或不一致。
產業痛點 1：技術與經驗高度內隱化，Know-how 無法傳承
在高精密電子產業中，許多關鍵技術掌握在少數資深員工手中，例如：
- 模具調校依靠「手感」判斷
- 多年累積的異常判讀邏輯無正式紀錄
- 作業細節僅存在口頭經驗或個人筆記
- 製程變更紀錄分散於個人電腦或筆記本
當資深員工退休或調職，Know-how 也隨之流失，造成：
- 新人需花大量時間摸索才能上手
- 成品品質因人而異
- 製程再現性不足，難以外移或擴線
- 技術能力無法客觀量化與驗證
解決方式 1：AI 模具與製程知識結構化
AI 透過文件分析、對話訓練與案例萃取，將技術經驗轉化為結構化知識，讓原本因人而異的手感技術，成為可持續傳承的企業智慧財產：
- 整合歷史模具調校紀錄、參數設定、材料對應
- 自動找出成功設定的共通模式
- 將職人經驗轉為標準知識圖譜（Knowledge Graph）
- 建立可教學、可視覺化的技術節點
- 新人可以自然語言詢問：「這類缺陷怎麼調整？」即可得到標準答案
產業痛點 2：信件量龐大、資訊分散，跨部門協作低效
高精密電子產業高度依賴信件作為協作工具，常見場景包括：
- 客訴反應與客戶要求追蹤
- QC/QA 問題回報與補件
- 供應鏈異常與料況通知
- 製程變更（ECN/ECO）資訊傳遞
- 量產、試量產、試模的調整紀錄
然而，資訊散落於個人信箱：
- 相同主題往返多封信件，版本混亂
- 工程師手上有一套版本，主管又有另一套
- 重要圖檔或補充說明難以找到
- 新人接手案件需花數小時追溯資料
解決方式 2：AI 智能 Mail × 文管整合
AI 可自動解析每封信件內容，將資訊集中、透明、可追溯，跨部門協作更快速一致：
- 主旨與內容語意分類
- 自動擷取附件名稱、圖檔、版號、測試數據
- 對應產品、製程、工單與客訴案件
- 根據語意自動標註「客訴」「異常」「待補資料」
- 整合至文件管理中心，成為正式紀錄
- 自動生成案件完整脈絡，一鍵呈現，免再翻找信件
AI 驅動的智慧知識與流程應用
應用1：規章彙整與結構化，繁雜制度一問就懂
高精密電子產業規章文件通常數百頁，涵蓋品質管理（IQC、PQC、OQC）、上市前測試規範、製程變更（ECN/ECO）、供應商稽核標準等。AI 能將文件自動拆解成條文、責任單位、稽核要點與流程節點，形成可搜尋、可問的結構化知識。工程師只需詢問：「材料變更需要哪些文件？」AI 即可快速回覆流程、表單需求與內部責任人，避免因流程不熟造成合規風險。
應用2：流程輔助，依據 SOP 自動提供客訴處置建議
AI 可即時整合客訴內容、產品型號、製程報表與歷史案例，並依企業標準流程（8D、5Why、QC 工具）自動生成處置建議。例如輸入現象「外觀刮傷 XYZ 型號」，AI 即提供可能根因、需補資料、檢查流程及客戶回覆範例，大幅縮短判斷時間，減少品質落差。
應用3：FAQ 自動生成，從互動中提煉常見問題
AI 持續分析員工查詢、客訴案例與信件內容，辨識高頻問題並生成 FAQ。新人使用自然語言即可查詢標準答案，減少對資深員工依賴，也避免相同錯誤反覆發生，知識庫持續更新，形成可擴充的智慧資產。
應用4：文件自動入庫，知識產出即刻成為企業資產
AI 自動辨識文件類型、萃取關鍵資料（料號、版次、負責單位、異常分類），並關聯至產品、工單與案件，最終完整存入文管系統。版本變更與使用紀錄可追蹤，確保每份知識清楚可查。面對稽核、內審或客戶查驗，企業能即時提供一致、完整的證據資料。
*以上應用包含華苓「 Agentflow 企業流程管理、Docpedia 知識文件管理、AutoMan機器人流程自動化、Lale EIM 企業即時通訊以及部分客製服務」
