用現成模組,中小企業也能平價導入ERP
用現成模組,中小企業也能平價導入ERP
2002.11.01 | 科技

導入一個動輒2000萬台幣起跳的ERP系統,怎麼算,對年營收數億台幣的中小企業而言,都是一場大賭注。
儘管企業導入ERP系統,能大幅提昇效率,但在經濟不景氣的大環境,要投入龐大花費的ERP系統,仍讓許多中小企業卻步。「台積電做e化是拔一根毛,我們做e化,得要砍掉兩條腿!」去年營收38.4億,從事金屬手工具製造的力山工業副總經理鄒懷志,用明快的比喻形容當初e化的掙扎。
「ERP最初的導入模式,就是強調提供企業量身打造的Best Practice,」待過台積電、康柏等公司,實際參與過台積電工廠自動化,與協助企業導入ERP的麥實創投副總裁戴偉衡說。

**e化才能走入國際廠商的供應鏈

**標準的ERP導入過程,是先由顧問公司進行企業流程診斷,先改善企業的營運流程,才開始架構最適合的ERP系統。由於前段的流程改善,是整個ERP成功與否的關鍵,因此,通常得選擇國際知名的專業顧問公司進行;不過,每人每天2000至5000美元的顧問費,即使軟、硬體再便宜,整個專案的總費用仍高居不下。戴偉衡指出,一個ERP專案,硬體、軟體及顧問花費的比例,約為1:3:5。
但是,當所有國際大廠都已完成e化,並透過網際網路做供應鏈管理時,無論傳統或科技台灣廠商,只要是以製造為主,就必須走入客戶的供應鏈系統中,因此e化往往是必要的條件。
根據國際貨幣基金(IMF)統計,美國在進、銷、存貨等物流成本上,佔總生產成本的10%,而台灣為13%、中國為26%,其中,降低成本的關鍵,就在於資訊處理能力所造成的生產效率不同。尤其當所有生產都逐漸轉往中國,大家的勞工成本相同時,資訊處理能力直接影響競爭優勢,「不ERP是死,ERP則死得更快,」甲骨文台灣協銷部協理施淑琪說出中小企業面對ERP的兩難心態。
然而,這樣的兩難,在近來經濟部中小事業處推動的e化專案上,可以找到出路。
由中小事業處主導,以ASP模式,將中小企業分為8大產業別,計畫用5年的時間,在每個產業的ASP平台上,導入20家企業。以8個產業之一的金屬手工具為例,得標廠商為甲骨文的協力廠商艾爾法科技,預計在年底前開始,以甲骨文的ERP系統導入第1家廠商集元機械,明年上半年正式上線。
「整個產業的ASP平台,如同滿足各家廠商流程需求的最小公倍數,」艾爾法董事長桑梓強形容。在同一個產業中,各廠商的標準流程約有8成是相同的,這只需要在ASP平台上建立一次即可,另外2成因廠商不同而產生的差異,則以量身訂做不同的模式解決。

**政府必須扮演主導的角色

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這個5年計畫中的前3年,由中小事業處分別補助1200萬、1400萬、1600萬,在第1年全額補助輔導1家廠商,以後則逐年降低補助金額,第二、三年每年2家廠商,第一階段(前3年)完成的5家廠商,就等於讓ASP平台上擁有5種不同模式。第二階段(後2年)加入的15家廠商,則從這5種模式中,選擇最適合的模式導入,「可降低量身訂做ERP的龐大費用,5種模式也涵蓋相同產業中多數的各別廠商,」桑梓強指出,後續導入的15家廠商花費約在1000萬之內。
大型企業導入ERP,就像早期在林森北路訂做西裝,由客戶選款式、顏色、布料等,再由老師傅拿著皮尺,從脖子、肩膀、手臂……,一路往下量好每個尺寸,1個星期後再來拿徹底量身訂做的合身西裝,耗時且昂貴。中小企業導入ERP,則像現在上班族逛專櫃買西裝,做好的西裝就在架上,由顧客自己選尺寸大小,最多改褲管長度,15分鐘後就可拿到自己需要的西裝,快速且便宜。「中小企業e化,一定要用ASP的方式,才能在成本與效用上兩全其美,」施淑琪說道。
政府在中小企業e化過程中,必須扮演主導的角色。施淑琪分析,在台灣有許多由負責導入系統的廠商所發起的e化聯盟,但效果往往有限,「就好像通訊協定一樣,e化重視的,就是Internet開放與溝通無礙的精神,但不同聯盟之間的系統未必相容,效果自然大打折扣。」因此,由政府出面統籌,是最適合的。
以中小企業為經濟主體的台灣,正面臨產業升級的挑戰,而中小企業的e化,將是決定台灣打造下一個經濟奇蹟的關鍵。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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