為什麼我們專注於製造業？

台灣的 GDP 組成中，約有 35% 為製造業，總額為兩兆三千億多台幣。

如此龐大的市場下，台灣的加工製造業仍然面臨著相當巨大的數位轉型挑戰。例如以紙、傳真為管理的流程，在動輒幾千張的圖紙下，管理變得相當繁瑣；估價過程往往需要經驗老到的師傅執行，導致廠商無法專注在最重要的事情——開發與提供技術上。

除此之外，製造業普遍有數位轉型較為緩慢的問題，對於網路、銷售的經驗較少，導致業務務法得到有效增長。

工廠的效率敵人 — 採購

工廠收到需求之後，視情況需要從其他供應商採購零件。

光是採購業務就佔整體支出的六成，因此節省支出帶來的效益是相當巨大的，甚至是每家廠商展現自己手腕與領域知識的重點。

要怎麼節省支出呢？關鍵在於控制成本，也就是所謂的「估價」。

估價業務極為困難，材質、表面處理、加工處理、最大邊界、設置時間、刀具模具損耗等等，需要考量的因素很多。

因此估價業務通常由工廠裡資深的老師傅負責，而且需要累積大量經驗的關係，經驗很難傳承。

工廠花費極大的心力估價，若無法順利拿到訂單，很容易陷入生存危機。採購可以說是製造業當中最重要，卻仍待改進的一環。

我們認為製造業的採購之所以困難，在於它需要層層外包的特性。這就像傳話筒一樣，一旦經手的層數太多，勢必會出現彼此認知的不同。

例如，圖面本身的資訊或指示不明確，而製造商憑藉著自己的理解做出來，導致客戶不買單；又或者是靠著產業當中的潛規則去推敲，但最終成品卻不符合品檢，導致來回溝通次數增加，進而導致交期拉長。

這是一張工程圖：

裡頭包含各種資訊，其中影響支出的部分在於用料、尺寸、加工方式、零件等等。要正確解析工程圖並不容易：

更白話一點來說，就是工程圖天生並不是一個結構化的資訊，然而對工廠來說，這是他們最重要的資產。

舉例來說：尋找相似圖、標註尺寸資訊、產生 BOM 表、識別圖號方便之後管理等等，這些資訊都需要從非結構化的工程圖裡頭解析出來。

CADASU 的分析圖面功能，就是將非結構化的圖紙，轉為結構化的資產，進而幫助工廠達到節省支出的目的。

CADASU 是台灣第一家導入 AI 幫助改善製造業流程的公司，正因為沒有先例，需要解決的問題也相當有挑戰性，是個相當有趣的題目。

我們希望改善這個規模兩兆多元的市場，為製造業帶來更多曙光。

若您也對 CADASU 的產品有興趣，或者有任何想要改善工廠效率的需求，都歡迎填寫表單或直接來信給我們！