高階主管 AI 工作流程實作 課程
AI Workflow Lab for Senior Executives
先判斷問題類型，再決定交給 AI、規則還是最佳化
您是否也有這些疑問？
- 大家都說要「用 AI」，但報價、排程、料號比對真的是同一種問題嗎？
- 生成式 AI 寫出來的報價建議看起來很合理，裡面的成本與工時是從哪裡來的？
- 同一個物料在不同系統裡有好幾個編號，可以直接交給 AI 判斷對應關係嗎？
- 請 AI 排出來的生產表，和真正可行、符合產能限制的排程差在哪裡？
- 高階主管不寫程式，要怎麼判斷 AI 專案方向，並帶領團隊建立可重複執行的工作系統？
什麼是「高階主管 AI 工作流程實作」？
高階主管 AI 工作流程實作是一堂以管理判斷為核心的實作課程。課程不要求學員學習 Python、訓練預測模型或撰寫排程程式，而是協助主管看懂：一項工作屬於哪一類問題、生成式 AI 能處理哪一段、哪一段必須交給公式、規則、預測或最佳化，以及哪些決定必須由人負責。
課程以「五類問題判斷架構」為基礎，搭配三個製造管理情境進行演練：客製需求、初期報價與成本評估；多料號與跨系統資料整合；物料與生產排程。學員會親眼比較「只把資料丟給 AI」與「補足資料來源、規則、輸出格式與人工審查點」之後的差異。
課程最後，每位主管會完成一份 AI 工作流程試行計畫與 30 日行動卡，明確寫下試行題目、負責人、所需資料、驗收標準與停止條件。
誰需要上「高階主管 AI 工作流程實作」？
- 製造業高階主管、事業部主管與廠長
- 需要對報價、交期、排程與客戶承諾做最終決策的管理者
- 正在評估 AI 專案方向、資源與預算的決策者
- 需要支持中階主管與專業人員建立 AI 工作系統的主管
- 沒有程式背景、但想看懂 AI 與最佳化分工的管理階層
什麼時候需要「高階主管 AI 工作流程實作」？
- 適合時機：企業準備提出 AI 專案，需要先釐清「這是什麼問題」再決定工具、資料、人員與預算時
「高階主管 AI 工作流程實作」課程效益
課程結束後，高階主管能看懂 AI 題目背後的技術分工，並以範圍明確、可衡量的試行計畫推動部門導入。
- 分辨五類 AI 問題：能分辨生成式 AI、預測型 AI、數學最佳化、規則式自動化與混合型系統，不再把所有題目都歸為生成式 AI。
- 看懂 AI 題目的組成：能以企業的管理情境，說明一個「AI 題目」實際由哪些技術與工作規則組成。
- 完成兩項製造情境實作：以仿真資料完成客製報價與成本評估流程，並完成多料號跨系統資料比對，標出已確認、疑似、衝突與待確認項目。
- 理解排程背後的差異：理解自然語言生成的排程表，與數學求解器產出的可行排程有何不同。
- 提出 30 日試行計畫：為自己的部門提出一張 30 日內可啟動、範圍合理且可衡量的 AI 工作流程試行計畫。
課程優勢與特色
先問「這是什麼問題」，再決定用哪一種 AI
- 五問
判斷卡 - 兩輪
對照演練 - AI 與求解器
現場對照
課程不教程式、不訓練模型，而是讓高階主管學會判斷：用五問判斷卡分辨問題類型，透過兩輪對照演練看見補足資料來源與規則後的差異，並在現場比較生成式 AI 與數學求解器排出的生產排程。所有演練都使用去識別化的仿真資料包，搭配高階主管錄播分享與治理角色釐清；驗收方式以管理判斷為準，不採程式測驗。
「高階主管 AI 工作流程實作」要如何進行？
COURSE ARCHITECTURE5 HRS · 8 UNITS
PHASE 01建立共同語言
- 00UNIT 0題目辨識
- 01UNIT 1管理視角
- 02UNIT 2五類判斷
PHASE 02製造情境演練
- 03UNIT 3報價與成本
- 04UNIT 4料號整合
- 05UNIT 5生產排程
PHASE 03落地行動
- 06UNIT 6流程設計
- 07UNIT 7行動治理
課程共 5 小時、8 個單元。先以題目辨識測驗與五類問題判斷建立共同語言，再透過客製報價、料號整合、生產排程三個製造情境實際演練，最後完成個人 AI 工作流程試行計畫與 30 日行動卡。
課程設計與規劃
單元 0｜開場與 AI 題目辨識測驗
- 學員先不看答案，判斷十項常見任務應使用哪一種方法，例如規格書摘要、需求預估、料號轉換、生產順序安排與缺料風險預警。
- 課程結束前再分類一次，檢查觀念是否改變。
單元 1｜高階主管為何需要理解 AI 工作流程
- 觀看高階主管錄播分享：原本的管理工作哪裡耗時易錯、AI 處理了哪些步驟、哪些仍由人判斷、導入後分工與溝通方式如何改變。
- 學員寫下一項做法、一項風險與一項需要主管先決定的規則。
單元 2｜五類問題判斷
- 以五問判斷卡建立共同語言：先問「這是什麼問題」，再決定工具、資料、人員與預算。
單元 3｜情境一：客製需求、初期報價與成本評估
- 兩輪演練對照只給客戶文件與補足工作規格的差異，並拆解每一步該由生成式 AI、規則與資料庫、預測模型或人工判斷負責。
- 產出一頁式報價決策摘要、三欄分工表與待補件清單。
單元 4｜情境二：多料號與跨系統資料整合
- 依 ERP 主檔、已核准對照表、設計變更通知、歷史文件的優先順序進行比對，輸出已確認、疑似、衝突與無法配對四張表，並學會區分「精確映射」與「語意相似」。
單元 5｜情境三：物料與生產排程
- 講師示範自然語言排程與數學模型求解的差異，插入急單或設備異常後重新求解，再由生成式 AI 說明影響範圍與待決選項。
- 學員不需寫程式。
單元 6｜個人工作流程設計
- 每位主管填寫 AI 工作流程試行計畫，涵蓋要支持的決策、資料來源、問題類型、人工確認點與 30 日試行範圍，並由同桌依三個問題互相審查。
單元 7｜主管行動與治理
- 釐清資料擁有者、流程擁有者、AI 工作負責人與最後核准者四種角色，完成 30 日行動卡。
※ 本課程不訓練預測模型、不教授 Python、不進行正式 ERP、MES 或 BOM 系統串接，也不使用真實客戶機密資料；課堂示範不會取代正式的需求訪談、資料治理與系統驗證。
課程費用依專案內容與需求報價
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