【AI重塑傳產】為什麼我們決定自建系統功能，而不請廠商客製？

待在塑膠產業接近二十年，公司創立已經接近五十年。我們做射出代工、一次性餐具，客戶遍佈全台，每天出貨的品項少說也有幾十種。

一間半世紀的老工廠，流程很固定，但也因為太固定，有些低效率的事情大家就習慣了，沒有人覺得需要改。

一、痛點不是缺乏工具，而是工具都不對

公司有 ERP 系統，是鼎新的 Smart ERP，跑了快二十年了。訂單、庫存、出貨，資料都在裡面，這點沒有問題。

問題在於，ERP 是為帳務人員設計的，不是為倉庫設計的。

以前我們的倉管，每天中午都要花 20 到 30 分鐘，先從 ERP 裡匯出資料，再用 Excel 重新整理成撿貨清單，列印出來，才能拿去倉庫對著貨架一項一項找。這個動作每天都要做，已經做了好幾年，大家都覺得理所當然。

更麻煩的是碰到臨時追加的訂單。業務急傳 Line 給倉庫「今天要多出 A 客戶一筆」，倉庫去找紙本出貨單，找不到就打電話問生管，生管再去查 ERP，再回傳給倉庫。一個臨時訂單，從確認到可以開始撿貨，來回折騰有時要半個小時。

二、以前我們怎麼「解決」這件事

「解決方案」就是：接受它。

也試過跟員工說「以後自己查 ERP」，或者用 PDA 掃條碼，但實際執行下來，還是傳 LINE、還是人員間不斷折返跑，根本改不掉。因為 ERP 的介面不是為現場作業設計的，用起來太不直覺了。

也想過請 ERP 系統商幫我客製化，畢竟他們最了解自家系統。但每次詢價，一個功能開發報價就是 10 到 20 萬起跳，而且時程動輒兩三個月，改完以後如果還有問題要調整，又是一次報價。這樣的模式讓我們很卻步。

不是付不起，而是知道需求會一直變，這樣下去永遠填不完。

三、怎麼走到這條路上的

起點其實不是撿貨，而是員工的教育訓練記錄。

公司每年都有法規要求的教育訓練，每個員工的訓練時數、課程紀錄，以前全部是紙本，一疊一疊放在資料夾裡。ERP 也沒有這個功能，要看某個員工的訓練狀況，得一張一張翻紙本，非常花時間。

就是為了這個需求，我們開始接觸 AI 工具（Claude），想看看能不能做一個簡單的訓練記錄系統。沒想到第一個版本出來以後，我們一用就覺得對了——我描述問題，AI 把它變成可以用的系統，整個過程比我們預期的快太多。

做完訓練系統，我們就開始想：撿貨的問題，是不是也能這樣解？

我們把流程用白話文描述給 AI 聽，告訴它資料在鼎新 ERP 的哪幾張表裡、我要顯示哪些欄位、倉庫員工要怎麼操作，然後請它做一個「今天待出貨品項」的看板，用平板就能看到，點勾代表已撿完。

第一個可以動的版本，三天就出來了。

四、我們怎麼想這件事

我們的邏輯很簡單：ERP 的資料是對的，問題是沒有適合現場員工用的介面。

所以我們不需要換 ERP，也不需要導入新系統，只需要做一個「中間層」，把 ERP 的資料讀出來，用更直覺的方式呈現給需要的人。

自己做還有一個很大的優點：可以不斷微調，而且立刻生效。

以前要請廠商修改，都要累積一堆問題才值得報一次價，時程又長。現在則是馬上測試、馬上修改，也沒有額外費用。尤其是那種不顯眼但又很重要的小細節——預設資料自動帶入、按鈕放在哪個位置、哪些動作要幾步完成——這些東西廠商很難理解你真正要的是什麼，但自己做就可以一直調到順手為止。

五、做出來之後，實際改變了什麼

現在倉管員工一進倉庫，打開平板就看到今天所有待出貨的品項，依品號分類好、庫存狀態一目瞭然，勾一下代表撿完了。系統每幾分鐘自動跟 ERP 同步，不需要人工匯出整理。

中午那 20 到 30 分鐘的匯出作業，不再需要了。 臨時追加訂單的折返跑，也不再需要了。目前這套系統已經長出七個模組：撿貨看板、出貨標籤、內部報價單、採購計畫、生產計畫、員工訓練記錄、現場領料，而且還在陸續開發中。每個模組背後都有一段「發現問題 → 動手解決」的過程，後續我會針對各個模組一一分享開發歷程。這些模組加起來的成本，還不到請廠商客製化一個功能的費用。

六、給同樣在想這件事的老闆一句話

不要等到「準備好了」再動手。

你不需要完整規格書，也不需要找顧問公司。你只需要找到第一個最痛的問題，從那裡開始。中小企業最大的優勢就是夠靈活，改起來快，今天發現問題，明天就能試新方法。

文末 Q&A

Q1：沒有工程師背景，真的可以自己開發系統嗎？
可以，但有個前提：你要能清楚描述「流程是什麼」和「哪裡卡住了」。AI 可以把流程變成程式碼，但描述問題這件事還是你自己的工作。我們不會寫一行程式，但我們能說清楚「今天的出貨單要從哪裡撈、哪些品號要排除、勾選後要存在哪裡」，AI 就能接著做出來。

Q2：自己開發的系統，後來維護怎麼辦？
這是我們當初最擔心的問題。實際使用後發現，日常的小修改——調整欄位順序、修改顯示格式、新增篩選條件——都可以當天改好上線。跟請廠商維護相比，你不用累積問題、不用等排期、也不會有額外費用。

Q3：系統的資料安全嗎？
我們的系統只在公司內網使用，外部完全無法連進來。資料存在公司自己的伺服器，不經過任何雲端服務。實際上比很多企業在用的線上 SaaS 工具還要安全。

Q4：這樣的開發方式，費用大概怎麼算？
主要費用是 AI 工具的訂閱費，以及我們自己花的時間。沒有導入費、沒有月租費、沒有每改一次就要報價的費用。對比請廠商客製一個功能的報價，差距非常大。

Q5：傳統製造業適合這樣做嗎？
傳統製造業反而特別適合。流程固定、痛點具體、不需要複雜的消費者互動，這些特性讓「把需求說清楚」這件事相對容易。我們公司做塑膠射出接近五十年，流程說起來半小時就能講完，AI 反而能很精準地幫我們做出貼合實際作業的工具。