用 Google 試算表製作甘特圖!範本直接套用與自動排程教學
用 Google 試算表製作甘特圖!範本直接套用與自動排程教學

之前我在電腦玩物介紹過不同平台的甘特圖軟體,研究了製作甘特圖的流程教學,我自己也開始會針對一些複雜專案,嘗試用甘特圖來計算排程:

於是我就想說:那能不能在我自己最慣用的「 Google 試算表」上製作甘特圖呢?

進一步研究之後,發現有一個「 Google 試算表外掛」可以做到,這個外掛叫做「 ProjectSheet 」,使用起來也很簡單,免費就能幫我們建立一套甘特圖的 Google 試算表範本,裡面還包含了自動排程、統計進度等等設計。

「 ProjectSheet 」這個 Google 試算表的範本外掛有區分免費版與付費版,付費版會增加像是資源管理等需求,但免費版也能滿足基本的排程需要。

1. 甘特圖表格之間可以自動連動與統計

在 Google 雲端硬碟中,可以透過「連結外掛」來強化 Google 文件、試算表、表單的功能,下面是一些應用實例:

而在 Google 試算表中如果要使用甘特圖,只要安裝「 ProjectSheet 」這個外掛即可

安裝完成之後,進入 Google 試算表,打開上方的「外掛程式」選單,找到「 ProjectSheet 」選單,開啟「 Open new project 」,就能建立一份甘特圖試算表。

這份甘特圖試算表就棒的地方就是很多表格欄位都是連動的,在進度欄填寫的日期,會自動畫出進度圖,而一些日期進度也會做自動統計。

2. 如何建立相依子任務?

如果要在這份 Google 試算表甘特圖中開始建立任務,只要在「 WBS 」欄位輸入編號,在「 Task 」欄位輸入任務名稱,後面繼續設定日期成可。

如果要建立母子任務層級,那麼就在「 WBS 」的標籤中用

1
1.1
1.2
1.2.1
1.2.2

這樣來區隔。

而右方的進度圖表都會自動畫出相應的組合。

3. 如何自動調整時程?

當我設定好某個任務的時程,例如任務A 要從 11/1 ~ 11/6 進行六天。

這時候若要改時程,最好的方法是打開右方的功能欄,先選好左方欄位裡的某個任務,這時候在右方的「 Shift start date of tasks 」選擇日期,按下「 Set 」做修改。

例如我把任務A 的開始日期選為 11/3 ,那麼結束日期也會自動改成 11/8。

4. 如何批次調整時程?

若要批次調整一系列任務的時程,那就圈選這一系列任務的表格列,然後用上述方法,修改第一個任務的開始時間,那麼後續其他任務也會跟著一起自動調整。

5. 如何顯示進度警示顏色?

此外你還能勾選「Progress with color indication」、「 Gantt bar with progress color 」這兩個選項,選擇後,在「 Progress 」填寫進度百分比,就會根據任務截止時間顯示不同顏色的進度條。

例如任務可以順利完成是綠色,有風險是黃色,逾期是紅色。
Google 試算表搭配「 ProjectSheet 」,就能建立簡單有效的甘特圖時程表,有興趣的朋友可以試試看。

延伸閱讀相關文章:

「 ProjectSheet 」 Google 試算表範本外掛下載

本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #Google
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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