雲市集AI工具庫提供多種製造業AI應用方案，包括智慧生產、品質檢測、設備管理、知識管理、文件辨識、數據分析及生成式AI等方向。

但企業真正困難的，通常不是找不到AI工具，而是工具太多，不知道哪一套適合自己。

常見選購問題包括：

每一家廠商介紹的功能看起來都差不多
不知道AI工具能否解決公司的實際問題
擔心工具買了之後沒有員工使用
不確定是否需要整理大量資料
不知道補助方案是否包含串接與客製化
擔心補助結束後續約費太高
不清楚如何驗證導入成效
不知道硬體、教育訓練及顧問服務是否另外收費

企業選擇雲市集AI工具時，不應先問「哪一套功能最多」，而應先回答：

公司目前最需要解決什麼問題？導入後準備用什麼數字判斷是否有效？

115年度AI工具庫點數補助的目的，是鼓勵中小型製造業使用具有AI技術元素的方案，改善生產製造及營運管理瓶頸。官方遴選具產業應用效益實績的AI應用方案上架雲市集工業館，供符合資格的製造業者選購。

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一、為什麼不能只看補助金額選AI工具？

115年度符合資格的中小型製造業者，每家最高可取得15萬數位點數，點數用於折抵雲市集工業館AI工具庫方案的部分服務費用。企業仍須負擔至少一半的服務費，且超過點數額度的部分也須自行支付。

因此，補助只能降低第一次導入成本，不能取代完整的採購判斷。

假設企業選購一套總價30萬元的AI方案：

費用項目	金額
方案總費用	30萬元
最高點數折抵	15萬元
企業自付額	至少15萬元

除了第一期費用，企業還應評估：

第二年續約費
帳號增加費
資料儲存費
API串接費
系統客製費
現場安裝費
攝影機、感測器或閘道器費
教育訓練費
後續維護費
資料移轉或匯出費

如果只因為「剛好補助15萬元」就選購，可能在補助結束後才發現長期成本超過實際效益。

二、先從企業問題開始，不要先從工具開始

選擇AI工具的第一步，不是瀏覽產品清單，而是盤點企業目前最耗成本、時間或人力的問題。

可以從以下部門進行訪談：

生產部門
品質管理部門
生產管理部門
設備維修部門
倉儲與採購部門
業務與客服部門
研發部門
行政與財務部門
經營管理部門

建議要求每個部門提出三項問題，並記錄：

問題發生頻率。
每次需要多少人力。
每次造成多少時間或成本。
是否已有可使用的資料。
是否能透過系統改善。
導入後是否容易衡量成效。

三、企業問題與AI工具快速對照表

企業常見問題	可評估的AI工具	適合部門
人工品檢速度慢、容易漏判	AI視覺辨識	生產、品管
設備故障後才發現	設備異常預警	設備、維修
訂單插單後難以重新安排	智慧生產排程	生管、生產
不知道哪些設備最耗電	AI能源管理	廠務、管理
技術文件太多、找不到資料	AI知識庫	研發、客服
訂單與表單需要人工輸入	AI文件辨識	業務、行政
報價依賴資深員工經驗	AI智慧報價	業務、估價
經常缺料或庫存過高	需求預測與庫存分析	採購、倉儲
客戶經常詢問相同問題	AI客服	業務、客服
每月需要人工製作報表	AI數據分析	管理、生產
員工花很多時間整理文件	生成式AI工具	行政、行銷
新人教育訓練時間過長	知識庫與學習輔助	人資、研發

這張表只能用來確認方向，不能直接決定工具。

例如，同樣是「AI知識庫」，有些方案適合處理企業內部文件，有些偏向網站客服，有些則主要提供生成式內容功能。企業仍須查看實際服務範圍、資料權限與使用方式。

四、用四項條件決定哪個問題先做

企業可能同時有十幾個問題，但第一次導入AI不宜一次處理所有部門。

建議為每個候選問題評分，每項1至5分。

評估項目	評估問題
問題重要性	是否經常造成成本、延誤、品質或客訴？
資料完整度	是否已有足夠且可使用的資料？
導入可行性	能否在計畫期限及預算內完成？
成效可驗證性	導入後能否用數字判斷成效？

評分範例

候選問題	重要性	資料完整度	導入可行性	成效可驗證	總分
技術文件搜尋慢	4	5	5	4	18
全廠智慧排程	5	2	2	4	13
單一產品外觀檢測	4	4	4	5	17
客戶詢問自動回覆	3	4	5	4	16

第一次導入可以優先選擇：

總分較高
資料已存在
導入範圍較小
成效容易量化
使用部門願意配合

即使全廠智慧排程的重要性很高，如果基本工時、設備產能及製程資料尚未整理，短期導入成功率仍可能較低。

五、不同AI工具需要哪些資料？

AI工具不是購買後就能自動理解企業流程，大部分方案都需要企業提供資料、文件或使用情境。

AI工具類型	常見資料需求
AI視覺辨識	正常品照片、瑕疵照片、瑕疵分類
設備異常預警	振動、溫度、電流、維修紀錄
智慧生產排程	訂單、製程、工時、機台、交期
能源管理	電表、設備用電、運轉時間、產量
AI知識庫	SOP、操作手冊、維修紀錄、FAQ
文件辨識	訂購單、報價單、發票、表單
智慧報價	歷史報價、成本、材料、加工工時
需求預測	歷史訂單、銷售、庫存、季節資料
AI客服	常見問題、產品資料、客服紀錄
數據分析	ERP、MES、設備與財務資料

企業選購前應確認三件事：

1. 資料是否存在？

例如，公司想做AI品檢，但從未保存瑕疵照片，就需要先建立影像資料。

2. 資料是否能使用？

資料可能存在，但有以下問題：

欄位不一致
資料重複
大量缺漏
不同系統編碼不同
無法判斷正確與錯誤結果
涉及客戶機密或個人資料

3. 誰負責整理資料？

要確認是：

企業自行整理
雲市集上架業者協助整理
需要另外委託資料清理
補助方案已包含
必須額外支付費用

很多AI導入專案延誤，不是工具功能不足，而是企業低估資料整理所需的時間。

六、雲市集AI方案比較的十二個重點

企業至少應比較二至三個相近方案，不宜只聽一家供應商介紹。

1. 問題適配度

先確認工具是否真正解決公司問題。

例如，公司問題是「非標準品報價過慢」，供應商卻只提供一般文件生成工具，即使能自動產生報價單，也不代表能計算材料與加工成本。

應詢問：

工具能改善哪一個工作流程？
哪些問題無法處理？
是否有相同產業案例？
是否能使用公司實際資料展示？

2. AI功能是否為核心

不要只看到產品名稱中有「AI」兩個字，就認為所有功能都由AI完成。

應確認：

AI實際負責哪個判斷？
與一般規則系統有何不同？
AI輸入與輸出是什麼？
錯誤結果如何修正？
是否需要人工覆核？

3. 導入時間

詢問從簽約到實際使用，需要經過哪些步驟：

需求訪談。
資料整理。
系統設定。
模型訓練。
系統串接。
教育訓練。
試用測試。
正式上線。

115年度AI工具庫補助有申請、選購及服務完成期限，且補助點數可能提前用罄而停止收件。企業選擇方案時，應確認能否在官方期限內完成選購、付款與實際使用。

4. 是否需要硬體

AI視覺辨識、設備預警及能源管理常需要：

攝影機
光源
感測器
智慧電表
邊緣運算設備
工業電腦
通訊閘道器
現場配線與安裝

應確認：

硬體是否包含在方案價格中？
安裝工程是否另外計費？
設備由誰保固？
補助結束後設備歸誰？
是否需要停機施工？

5. 系統串接能力

如果工具要連接：

ERP
MES
CRM
WMS
生產設備
電商平台
官方網站
LINE
Email
企業資料庫

應確認：

是否提供API？
API費用是否另計？
既有系統是否能串接？
由哪一方負責？
串接失敗如何處理？
資料多久同步一次？

6. 使用人數與用量限制

雲端AI服務常有以下限制：

使用帳號數量
同時登入人數
文件上傳數量
影像辨識次數
API呼叫量
每月對話次數
儲存空間
設備連線數
工廠或據點數量

企業應依實際使用量試算，不要只看入門方案價格。

7. 教育訓練及顧問服務

應確認方案是否包含：

導入說明會
管理者教育訓練
一般使用者訓練
操作手冊
線上客服
現場輔導
問題排除
成效檢討會議

同一套工具，由不同供應商提供導入輔導，使用成效可能有很大差異。

8. 資料安全與權限

企業輸入的資料可能包含：

客戶名單
報價
產品圖面
技術參數
配方
SOP
維修紀錄
生產數據
員工資料

選購前應確認：

資料存放地點
是否加密
是否有備份
是否提供權限分級
供應商人員是否能查看資料
輸入資料是否用於訓練模型
合約結束後如何刪除
是否能完整匯出資料

AI工具庫上架規範要求方案符合相關資格及服務規範，但企業仍應依自身資安等級，逐項審查契約及技術架構。

9. 成效驗證方式

供應商應能說明如何驗證導入成果。

例如：

AI方案	可驗證指標
AI品檢	準確率、漏判率、檢測速度
設備預警	預警次數、停機時間、維修成本
智慧排程	排程時間、準交率、設備利用率
AI知識庫	搜尋時間、回答正確率、使用次數
文件辨識	辨識率、輸入時間、人工修正比例
AI客服	回答率、轉真人比例、回覆時間
數據分析	報表時間、異常發現時間

不要接受只有「提高效率」「提升智慧化程度」的模糊說法。

10. 結案使用紀錄

取得補助後，企業須實際導入並使用方案，不能只完成採購。

選購前應確認系統能否提供：

登入紀錄
操作次數
使用時間
處理件數
流量紀錄
系統Log
成效報表
現場使用畫面

這些資料可用於證明工具確實被企業使用，並支援後續成果與補助相關文件整理。115年度申請須知對方案履約、實際使用與相關紀錄設有要求。

11. 續約與退出成本

選購前要問：

補助結束後每年多少錢？
是否還要支付導入費？
資料能否匯出？
停止使用後系統資料如何處理？
模型及設定是否可以移轉？
硬體是否仍能使用？
是否有最低續約年限？
提前終止是否有違約金？

工具第一年便宜，但資料被綁定、移轉困難，也可能增加長期成本。

12. 供應商服務能力

可以檢查：

是否有製造業導入案例
是否有專職顧問及技術人員
客服回覆時間
是否提供服務等級承諾
公司營運是否穩定
是否能支援現場問題
是否熟悉補助履約流程
是否能提供使用紀錄

官方AI工具庫遴選重點之一，是方案應具備AI應用及產業效益相關實績；但企業仍應依自己的產業、設備及使用情境進一步確認。

七、AI方案比較表範例

企業可以建立以下比較表，要求每一家供應商填寫。

比較項目	方案A	方案B	方案C
主要功能
適用問題
方案總價
點數折抵
企業自付額
使用期間
帳號數量
使用量限制
導入時間
資料整理
系統串接
硬體費用
教育訓練
客製費用
使用紀錄
資安機制
售後服務
第二年費用
資料匯出
同產業案例

填寫完成後，不要只比較總價，還要比較「可以真正使用的完整成本」。

八、用加權評分選出適合方案

每家企業重視的條件不同，可以設定權重。

一般製造業範例

評估項目	權重
問題適配度	25%
導入可行性	15%
成效可驗證性	15%
資料與系統串接	10%
使用便利性	10%
資料安全	10%
供應商服務	5%
第一年度成本	5%
後續續約成本	5%
合計	100%

每個方案可按1至5分評分，再乘以權重。

例如，方案價格最低，但問題適配度只有2分，就不應因為便宜而優先採購。

九、要求供應商進行概念驗證

正式選購前，最好安排實際展示或小規模概念驗證。

AI品檢

要求供應商使用：

公司正常品照片
實際瑕疵照片
不同光線及角度
容易混淆的樣本

測試辨識結果。

AI知識庫

準備：

產品手冊
SOP
維修紀錄
技術FAQ

測試回答是否正確、是否標示來源及是否會產生錯誤內容。

文件辨識

使用公司真實的：

訂購單
報價單
檢驗報告
不同客戶版型

測試欄位辨識效果。

智慧排程

提供小部分：

工單
機台
標準工時
製程限制
急單情境

觀察工具能否提出合理排程。

AI客服

使用過去真實客戶問題測試：

基本產品問題
特殊規格問題
價格問題
交期問題
無法回答的問題

確認何時會轉交真人。

十、概念驗證要記錄哪些數據？

概念驗證不能只記錄「感覺不錯」。

建議記錄：

測試資料數量
正確結果數量
錯誤結果數量
平均處理時間
人工處理時間
需要人工修正的比例
員工操作難度
系統回應速度
是否符合現有流程
需要多少額外設定

例如：

測試項目	原人工流程	AI方案測試
處理100張訂購單	240分鐘	45分鐘
欄位輸入錯誤	8筆	3筆
需要人工確認	100張	18張
新人學習時間	3天	半天

這些數據比供應商簡報中的一般案例更有參考價值。

十一、不同企業適合什麼導入策略？

情況一：第一次導入AI

建議選擇：

範圍小
資料已存在
使用流程單純
導入時間短
成效容易計算

例如：

單一部門AI知識庫
訂購單文件辨識
單一產品外觀檢測
客服FAQ輔助
管理報表自動整理

情況二：已有ERP或MES

可評估：

智慧排程
需求預測
生產異常分析
庫存最佳化
經營儀表板
智慧報價

但要先確認既有系統是否提供API或資料匯出功能。

情況三：設備較舊

可評估：

外掛式感測器
電流或振動監測
智慧電表
人工上傳資料分析

不要假設舊設備一定能直接連線。

情況四：資料散落、品質不佳

建議先導入：

文件整理
知識庫
表單數位化
資料整合
報表自動化

等資料基礎穩定後，再進行預測模型或智慧排程。

情況五：公司人力很少

應優先選擇：

不需大量維護
不需自行訓練模型
供應商提供導入服務
操作介面簡單
能快速產生成效

避免選擇需要公司每天標註大量資料或長期調整模型的方案。

情況六：涉及高度機密資料

可以優先確認：

私有雲或地端部署
權限分級
資料加密
稽核紀錄
模型是否使用企業資料再訓練
契約結束後資料刪除方式

如果資安條件不符合，即使功能很好，也不宜導入。

十二、簽約前必須確認哪些內容？

企業取得點數並選定方案後，仍要仔細查看契約。

至少應確認：

服務範圍

方案名稱
功能項目
帳號數量
設備數量
使用期間
教育訓練
顧問時數
串接內容
交付成果

費用

方案總價
點數折抵金額
企業自付金額
額外費用
稅額
付款時間
續約價格

驗收標準

什麼情況視為完成？
是否有測試標準？
是否提供使用紀錄？
問題修正期限多久？
未達功能如何處理？

資料及智慧財產權

企業資料歸誰？
模型及設定歸誰？
報表能否匯出？
供應商可否使用企業案例？
是否可公開公司名稱？
合約結束後資料如何處理？

售後服務

客服時間
回應時間
故障處理
系統維護
資料備份
版本更新
服務中斷補償

十三、雲市集AI工具常見選購錯誤

錯誤一：先挑工具，再找問題

企業看到熱門AI功能就購買，最後找不到適合的使用情境。

錯誤二：只比較價格

低價方案可能不包含資料整理、串接、教育訓練或硬體。

錯誤三：沒有使用真實資料測試

標準展示效果很好，不代表能處理公司的產品、文件及設備。

錯誤四：一次導入範圍太大

第一次就要連接全廠設備、所有產品與全部部門，容易造成時程及資料壓力。

錯誤五：沒有指定內部負責人

AI導入不能完全交給供應商。公司內部至少要有一位專案負責人，協調資料、測試及使用者。

錯誤六：忽略員工接受度

員工認為AI會增加工作或取代職位時，可能不願意提供資料及實際使用。

錯誤七：沒有設定基準值

導入前沒有記錄人工處理時間、錯誤率及成本，導入後就無法比較成效。

錯誤八：忽略使用紀錄

只有完成採購卻沒有持續使用，可能無法證明導入成果，也難以判斷是否值得續約。

錯誤九：忽略資料安全

直接上傳客戶圖面、報價與配方，卻沒有檢查資料使用條款。

錯誤十：沒有計算第二年成本

第一年有點數折抵，第二年可能需負擔完整訂閱、維護及串接費用。

十四、企業導入AI的30天規劃範例

第1週：問題與資料盤點

訪談使用部門
選出一個優先問題
記錄原流程時間與成本
盤點可用資料
指定內部負責人

第2週：方案比較

從官方平台尋找相近方案
聯絡至少兩至三家上架業者
要求完整報價與服務內容
比較硬體、串接及續約費
進行初步展示

第3週：實際測試

提供少量真實資料
進行概念驗證
記錄準確率及處理時間
收集使用者回饋
確認資料安全與權限

第4週：採購決策

完成加權評分
確認自付額與現金流
設定導入成效指標
檢查契約及驗收條件
安排教育訓練及上線時間

十五、雲市集AI工具選購檢查表

需求面

已確認要解決的具體問題
已指定使用部門
已確認實際使用人員
已記錄導入前基準數據
已設定導入成果指標

資料面

已確認需要哪些資料
已檢查資料完整度
已確認資料整理責任
已確認資料是否涉及機密
已確認資料匯出與刪除方式

技術面

已使用真實資料展示
已確認設備及系統串接
已確認硬體需求
已了解AI錯誤處理方式
已確認使用量及帳號限制

費用面

已確認方案含稅總價
已確認點數折抵額度
已確認企業自付額
已確認額外客製及串接費
已確認第二年續約費
已確認停止使用的移轉成本

服務面

已確認導入時程
已確認教育訓練內容
已確認客服及故障回應
已確認使用紀錄及成果報表
已確認供應商產業案例

契約面

功能與交付內容已明確
驗收標準已量化
資料權利已寫清楚
售後服務已明確
終止及退款條款已確認

十六、雲市集AI工具選購FAQ

Q1：應該先申請補助，還是先找AI工具？

企業可以先盤點需求並了解官方上架方案，但正式採購與點數使用應依當年度計畫規定辦理。

不要在資格尚未確認前，就自行私下購買並假設後續一定可以使用補助。

Q2：功能最多的AI工具是不是最好？

不是。

功能越多，可能代表操作及導入越複雜。對第一次導入AI的企業而言，能明確解決一個問題、容易使用並能量化成效的工具，通常更適合。

Q3：一定要比較三家供應商嗎？

官方不一定要求每家公司都完成三家比價，但從企業採購風險角度，建議至少了解兩至三個相近方案，避免只依賴單一業者的介紹。

Q4：AI工具可以完全客製化嗎？

應以官方平台上架的方案內容為準。

額外客製、設備安裝、資料清理及系統串接，可能不在標準方案內，需要另外報價。

Q5：沒有完整資料，可以先買AI工具嗎？

可以評估資料需求較低的方案，但不建議直接購買高度依賴歷史資料的預測工具。

例如智慧排程、需求預測及設備故障預測，通常需要較完整的歷史資料。

Q6：AI方案可以完全取代人工嗎？

多數情況下，較合理的目標是先協助人工提高速度、一致性及資料取得能力。

特殊案例、高風險判斷及模型無法確認的結果，仍應由人員覆核。

Q7：雲市集方案一定符合公司資安要求嗎？

不一定。

官方上架代表方案符合上架計畫的基本規範，但每家公司對圖面、配方、客戶資料及個資的安全要求不同，仍須自行進行資安與契約審查。

Q8：補助結束後一定要續約嗎？

應查看實際契約。

企業在簽約前應確認有沒有最低續約期間、資料匯出限制、硬體歸屬及停止使用的處理方式。

Q9：怎麼判斷AI工具導入成功？

應在導入前設定基準值及目標值，例如：

原本處理時間
原本錯誤率
原本停機時間
原本文件搜尋時間
原本報表製作工時

導入後再使用同樣方法測量，才能判斷實際改善幅度。

Q10：如何查詢目前可選的官方方案？

可前往經濟部產業發展署雲市集工業館，查看目前實際上架的AI應用方案。115年度AI工具庫補助公告與申請須知則可從經濟部中小及新創企業署相關計畫頁面查詢。

結論：先選對問題，再選對AI工具

雲市集AI工具的選擇重點，不是功能越多越好，也不是補助折抵越多越划算。

真正值得導入的方案，應同時符合以下條件：

能解決企業目前最重要的問題。
企業已具備必要資料與使用人員。
能在規定期間內完成導入與實際使用。
成效可以使用數據驗證。
第一年及後續成本都在可接受範圍。
資料安全、權限及契約內容符合需求。
即使補助結束，企業仍願意持續使用。

對第一次導入AI的製造業而言，建議從一個部門、一項流程、一類產品或一台關鍵設備開始。

先完成小規模驗證，確認工具確實能降低工時、錯誤、停機或管理成本，再逐步擴大到其他產線與部門，比一次進行全廠AI化更容易成功。

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