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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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