接到專案後,該做哪些事?一次讀懂專案管理5步驟!
接到專案後,該做哪些事?一次讀懂專案管理5步驟!

為了方便控管專案,專案經理會將專案分隔為數個階段(phase),當一個階段完成,交付出成果或產出具體文件之後,接著就會轉入下一階段。所謂「專案生命周期」,指的是就從專案的開始到結束過程中,必經的數個階段。

根據《專案管理知識體指南》(PMBOK® Guide),專案管理可劃分為5個流程,分別是起始、規畫、執行、監控和結束(結案)。

起始階段:定義問題,並辨識專案利害關係人

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圖/ 楊婷宇/製作

主要工作是定義問題,並針對問題發展出解決方案和專案章程,以及辨識出與專案相關的利害關係者(stakeholder;例如,顧客、供應商、贊助者、職能經理等),使專案順利進行。在這個階段,由於有賴專案經理的居中協調,使大家達成共識,因此較著重於整合管理及溝通管理這兩類知識。

規畫階段:思考完成專案所需做的事

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圖/ 楊婷宇/製作

待問題釐清、專案的目標也明確訂定出來,之後便要進行縝密的規畫,釐清專案「要做些什麼」「誰負責做」「該如何做」「什麼時候完成」「需要耗費哪些成本」「需要供應哪些資源」,以及如何預防及減輕風險。

一般而言,專案管理在定義和規畫階段,通常要投入最多心力,因為計畫得愈周詳,活動切割得愈細緻,顧全的層面愈多,進展到執行和追蹤階段時,就會更加順暢、有效率,進而協助專案目標順利達成。

執行階段:整合各方訊息,輔助專案推行

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圖/ 楊婷宇/製作

在這個階段,專案經理的主要任務是,運用溝通管理知識,了解及掌握專案利害關係者的需求與期望;運用人資管理知識,建立並發展自己的專案團隊;以及運用採購和品質管理知識,輔助專案的推行。至於整合管理知識,在此階段則旨在指導和管理專案的執行。

監控階段:隨時隨地檢視專案是否符合計畫

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圖/ 楊婷宇/製作

雖然是專案管理5流程的第4個階段,但其實監控的角色,就如同監察院是獨立於行政體系之外,職責是在過程中不斷監督及控制各個流程是否均符合原先計畫。一旦發現有偏差,就必須立即採取必要措施,將流程導回正軌;但是若已無法還原,也要做出修正或彌補,以因應新變數加入之後所產生的影響。

結束階段:將經驗文字化,供後續的專案參考

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圖/ 楊婷宇/製作

當專案進行到最後一個階段時,專案經理除了運用採購管理知識,針對專案中所採購產品或服務進行「合約結案」(驗收賣方完成的工作及交付成果,是否符合專案的需求與標準)及稽核審查工作之外,這個階段的重點更在於,以整合管理知識,將團隊成員在「專案各個階段結束/整個專案結束」之後,所學到的成功及失敗經驗,轉化成文件化記錄下來,做為日後其他專案的參考及借鏡。

延伸閱讀:

  1. PM知多少!?做的是專案管理、產品經理、還是行銷?

  2. 專案經理該在45歲前思索的4個職涯方向

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #專案管理
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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