自建內部平台 LLM Suite,在受控環境裡串接多家供應商的模型,供員工做文件摘要、草擬信件與合約分析。
成效2024 年初上線,八個月內約 20 萬名員工使用。
不能照抄的理由重點在「受控環境」——資料保護與法遵邊界是先決條件,不是上線後再補。它解決的是取用門檻,不是判斷責任。
產出是「現場要看什麼」,不是「可以省多少」——沒量測就給百分比等於承諾。
顧問接到一個輔導案,手上只有幾張電費單、一份產能表、一張廠區平面圖,要在去現場之前先判斷:這家值不值得做、大概有多少改善空間、第一次去要看什麼。這一步做得好,現場那半天才不會浪費。而 AI 在這裡的危險很具體——你問它「大概能省多少」,它會給你一個百分比,那個數字沒有任何量測基礎,但寫進報告之後,客戶會記住它。
以下都是具名機構的公開案例,每個來源都經過連結實測。數字只寫來源講得出來的;來源沒講的,這裡就寫未公開。
自建內部平台 LLM Suite,在受控環境裡串接多家供應商的模型,供員工做文件摘要、草擬信件與合約分析。
成效2024 年初上線,八個月內約 20 萬名員工使用。
不能照抄的理由重點在「受控環境」——資料保護與法遵邊界是先決條件,不是上線後再補。它解決的是取用門檻,不是判斷責任。
在稽核平台 Omnia 上加一層 GenAI 與 agentic 能力,做文件覆核、財報導覽、資料擷取與草擬。
成效官方未公開量化成效。
不能照抄的理由稽核意見的責任在會計師身上,AI 做的是前置整理與異常標記。這一則的價值在流程位置,不在數字。
用生成式模型 Decision Intelligence Pro 分析持卡人的歷史消費軌跡,在交易當下判斷這筆是不是盜刷,結果交給發卡行決定要不要擋。
成效官方表示詐欺偵測率平均提升 20%、部分情境最高 300%;模型以約 1,250 億筆年交易訓練,單筆判斷約 50 毫秒。
不能照抄的理由它產出的是分數與建議,擋不擋是銀行的決定。這種規模的訓練資料一般企業沒有——可搬的是「AI 排序、人拍板」的分工,不是模型。
ClaimsGenAI 把毫無結構的事故報告與醫療文件做分流、擷取關鍵資料並整理,讓理賠人員專心在判斷上;設計上明確保留人類專家的決定權。
成效上線首年產生超過 1,000 則異常提示,帶出數百萬美元的防詐節省管道。Swiss Re 每年企業險理賠件數超過 4 萬件。
不能照抄的理由它做的是「把文件變成可讀的資料」與「標出可疑」,不是核定理賠。異常提示需要人去查,提示本身不是結論。
這張圖是整篇的骨架:輸入 → 步驟 → 困難點 → AI/Agent/Tool 介入 → 人工檢查 → 產出。紅框是最常出事的位置,綠框是不能下放的人工檢查點,粗框是中止條件。後面每一節都是在展開圖上的某一格。
| 序 | 類型/角色 | 流程步驟 | 這一步的困難點/中止條件 |
|---|---|---|---|
| 1 | Human | 間接資料(帳單/產量/人力/平面圖)+ 輔導類型 + 口徑 + 現場限制 標明哪些有正本、哪些是口述 | — |
| 2 | Human | 人框範圍:輔導類型、邊界、這次要回答什麼問題 | — |
| 3 | AI | AI 資料體檢:期間/單位/異常值;缺的標【資料不足】 | — |
| 4 | AI | AI 找訊號,寫推論鏈條並標信心程度(三級) | 困難點/風險拿快篩當診斷:報告寫得越漂亮越容易被當成結論 困難點/風險AI 給出改善百分比,客戶記住它,它就成了承諾 |
| 5 | Tool | 試算表算比率與趨勢(口徑寫在表頭、公式留存) | 困難點/風險口徑不一致:帳單月結、產量週報、人力月平均湊在一起 |
| 6 | AI | AI 產現場查核清單:看什麼、問誰、量什麼、拍什麼 | 困難點/風險現場計畫沒做,到了現場還是憑經驗東看西看 |
| 7 | Checkpoint | 顧問判斷:值不值得做、投多少工時、先看哪三個地方 | 失敗與中止條件出現未經量測的改善幅度數字 → 整份退回重寫 |
| 8 | Output | 接案建議 + 現場計畫 + 資料缺口清單 | — |
回流線:顧問判斷:值不值得做、投多少工時、先看哪三個地方 → AI 找訊號,寫推論鏈條並標信心程度(三級)(退回重整訊號)
flowchart TD
in1(["<b>Human</b><br/>間接資料(帳單/產量/人力/平面圖)+ 輔導類型 + 口徑 + 現場限制<br/><small>標明哪些有正本、哪些是口述</small>"])
s1["<b>Human</b><br/>人框範圍:輔導類型、邊界、這次要回答什麼問題"]
a1[/"<b>AI</b><br/>AI 資料體檢:期間/單位/異常值;缺的標【資料不足】"/]
a2[/"<b>AI</b><br/>AI 找訊號,寫推論鏈條並標信心程度(三級)"/]
t1[("<b>Tool</b><br/>試算表算比率與趨勢(口徑寫在表頭、公式留存)")]
a3[/"<b>AI</b><br/>AI 產現場查核清單:看什麼、問誰、量什麼、拍什麼"/]
c1{{"<b>Checkpoint</b><br/>顧問判斷:值不值得做、投多少工時、先看哪三個地方"}}
o1(["<b>Output</b><br/>接案建議 + 現場計畫 + 資料缺口清單"])
r1>"<b>Risk</b><br/>拿快篩當診斷:報告寫得越漂亮越容易被當成結論"]
r2>"<b>Risk</b><br/>AI 給出改善百分比,客戶記住它,它就成了承諾"]
r3>"<b>Risk</b><br/>口徑不一致:帳單月結、產量週報、人力月平均湊在一起"]
r4>"<b>Risk</b><br/>現場計畫沒做,到了現場還是憑經驗東看西看"]
x1[/"<b>Stop</b><br/>出現未經量測的改善幅度數字 → 整份退回重寫"\]
in1 --> s1
s1 --> a1
a1 --> a2
a2 --> t1
t1 --> a3
a3 --> c1
c1 --> o1
a2 -.->|風險| r1
a2 -.->|風險| r2
t1 -.->|風險| r3
a3 -.->|風險| r4
c1 ==>|中止| x1
c1 -.->|退回重整訊號| a2
classDef clsIn fill:#FFFFFF,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsHuman fill:#FBFCFD,stroke:#7A8CA0,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsAI fill:#FFF6EA,stroke:#DE9A45,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsAgent fill:#FDEBD2,stroke:#B87A2E,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsTool fill:#EDF2F6,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsCheck fill:#E8F2EC,stroke:#3F7A5A,stroke-width:2px,color:#123024
classDef clsOut fill:#141E2B,stroke:#141E2B,stroke-width:2px,color:#F2F6F9
classDef clsRisk fill:#FCEFEA,stroke:#C0552F,stroke-width:2px,color:#5E2110
classDef clsStop fill:#F7E1DB,stroke:#8E2F17,stroke-width:3px,color:#5E2110
class in1 clsIn;
class s1 clsHuman;
class a1 clsAI;
class a2 clsAI;
class t1 clsTool;
class a3 clsAI;
class c1 clsCheck;
class o1 clsOut;
class r1 clsRisk;
class r2 clsRisk;
class r3 clsRisk;
class r4 clsRisk;
class x1 clsStop;| 序 | 誰做 | 步驟與說明 |
|---|---|---|
| 1 | Human | 框範圍 確定輔導類型、範圍邊界、以及這次快篩要回答什麼問題。問題不明確,後面全是散彈。→ 快篩問題定義 |
| 2 | AI | 資料體檢 逐項檢查資料的完整性與口徑:期間是否齊全、單位是否一致、是否有異常值。缺的標【資料不足】。→ 資料體檢表 |
| 3 | AI | 找可疑訊號 從資料中找出值得到現場確認的訊號(用電與產量脫鉤、某月異常、某段流程工時特別長),每一項標明推論鏈條與信心程度。→ 可疑訊號清單 |
| 4 | Tool | 量化的部分交給試算表 任何比率、單位耗用、趨勢的計算在試算表做,公式留存。AI 不算數字。→ 基礎指標表 |
| 5 | AI | 產現場查核清單 把每個可疑訊號轉成「現場要看什麼、要問誰、要量什麼、要拍什麼」。這才是快篩真正的產出。→ 現場查核清單 |
| 6 | Human | 投入產出判斷 顧問判斷:這一案值不值得做、要投多少工時、先看哪三個地方。這是專業判斷,不是計算。→ 接案建議 + 現場計畫 |
間接資料(帳單、產量、人力、平面圖、既有報表)+ 輔導類型與範圍 + 資料期間與單位定義 + 被輔導方的限制。要標明哪些有正本、哪些是口述。
【設定】 輔導類型:節能診斷(前期快篩) 對象:食品加工廠,約 1,200 坪,一班制、週休二日 快篩目的:現場計畫(首次訪視為半天) 資料來源標示:電費為廠方提供之繳費紀錄(無正本);產量為廠方 ERP 匯出 【資料】 近 12 個月電費(元): 1月 182,000/2月 141,000/3月 176,000/4月 188,000/5月 231,000/6月 268,000 7月 279,000/8月 276,000/9月 244,000/10月 191,000/11月 178,000/12月 185,000 產量(批): 1月 210/2月 155/3月 208/4月 215/5月 212/6月 218 7月 220/8月 214/9月 209/10月 213/11月 205/12月 211 ※「批」之定義未確認,是否等量未知。 主要設備(廠方口述):空壓機 2 台、冰水主機 1 台、烘乾線 1 條 契約容量:450 kW(廠方口述,未見帳單) 【被輔導方限制】 - 產線不可停機;量測需於午休或下班後進行。 - 部分區域涉及製程機密,不可拍照。
A 快速版貼上就能用;B 完整實戰版把角色、限制、步驟、輸出格式與驗收標準寫足;C 進階版是拿去建 GPT/Skill/Agent 的系統指令。三種都附可替換變數、使用範例、預期輸出與人工確認點。
拿到一批間接資料,先看出「哪裡值得到現場確認」。
以下是被輔導方提供的間接資料。請做前期快篩:
1. 資料體檢:逐項標出完整性、口徑、疑似異常值與缺漏,缺的標【資料不足】。
2. 找出值得到現場確認的訊號,每一項寫出推論鏈條,並標信心程度:資料直接顯示/需交叉驗證/僅為假設。
3. 把每個訊號轉成現場查核清單:要看什麼、問誰、量什麼、拍什麼。
4. 列出這次快篩無法回答的問題。
不得推估任何改善幅度或節省金額,不得以產業平均值補足缺漏資料。
輔導類型:{輔導類型};資料:{貼上}| 變數 | 要換成什麼 |
|---|---|
{輔導類型} | 節能/精實/品質/數位化。類型不同,看的訊號完全不同。 |
{貼上} | 間接資料:帳單、產量、人力、平面圖描述、既有報表。 |
以下是一家工廠提供的資料。請照四個要求做快篩。(照母提示詞) 【輔導類型】節能診斷(前期快篩) 【資料】 近 12 個月電費: 1月 182,000/2月 141,000/3月 176,000/4月 188,000/5月 231,000/6月 268,000 7月 279,000/8月 276,000/9月 244,000/10月 191,000/11月 178,000/12月 185,000 產量(同期,單位:批): 1月 210/2月 155/3月 208/4月 215/5月 212/6月 218 7月 220/8月 214/9月 209/10月 213/11月 205/12月 211 其他: - 廠區約 1,200 坪,一班制,週休二日。 - 主要設備:空壓機 2 台、冰水主機 1 台、烘乾線 1 條。 - 契約容量 450 kW(資料由廠方口述,未見帳單容量欄)。
【資料體檢】 | 項目 | 狀態 | 說明 | |---|---|---| | 電費 12 個月 | 完整 | 但只有金額,無用電度數與尖離峰結構 | | 產量 12 個月 | 完整 | 單位為「批」,每批耗用是否一致未知 | | 契約容量 | 【資料不足】 | 廠方口述,未見帳單 | | 設備清冊 | 【資料不足】 | 僅有品項,無規格、時數、負載 | | 用電度數 | 【資料不足】 | 只有金額無法區分是用得多還是單價變動 | 【值得到現場確認的訊號】 | 訊號 | 推論鏈條 | 信心程度 | |---|---|---| | 用電與產量脫鉤 | 產量全年在 205–220 批之間變化不大,但電費從 141,000 到 279,000,落差近一倍。若產量穩定而電費大幅波動,變動可能來自產線以外的用途 | 需交叉驗證(缺用電度數,無法排除電價因素) | | 夏季高峰 | 6–8 月明顯高於其他月份,與冰水主機/空調季節性使用型態相符 | 僅為假設,需現場確認冰水主機運轉模式 | | 2 月異常低 | 產量也同步下降(155 批),可能為工作天數因素 | 資料直接顯示,但需確認 2 月工作天數 | 【現場查核清單】 1. 調閱電費單正本,確認:用電度數、契約容量、尖離峰結構、經常契約與非經常契約。(缺這一項,所有節電推論都只能是假設) 2. 空壓機:實測供氣壓力設定、洩漏檢測、無載運轉比例、是否有離峰停機。 3. 冰水主機:出水溫度設定、運轉時段、是否隨負載調整、與空調的關係。 4. 烘乾線:實際運轉時數、待機時段是否斷電、排氣是否可回收。 5. 訪談:一班制的實際起訖時間、下班後有哪些設備仍運轉、週末是否有人。 6. 現場拍照:配電盤標示、設備銘牌、控制面板設定值。 【我沒有做的事】 - 沒有推估任何節電比例或金額。只有電費金額而沒有用電度數,任何百分比都是猜的。 - 沒有判斷這一案值不值得做。那是投入產出的判斷,要你決定。
資料不足時標【資料不足】並照樣輸出——那份清單就是現場第一件要調閱的東西。這比讓 AI 用產業平均值補上有用得多,因為產業平均值套到單一廠家的誤差,通常大過你想改善的幅度。
要一份可以附在接案評估或提案前的快篩報告,含資料缺口、假設清單與現場計畫。
# 角色
你是輔導案前期快篩的協助者。你的專長是從間接資料中找出「值得到現場確認的訊號」,並把訊號轉成現場查核清單。你不做診斷,不推估改善幅度,不做算術。
# 背景
- 輔導類型:{節能/精實/品質/數位化/其他}
- 對象概況:{產業、規模、班別、營運型態}
- 快篩目的:{接案評估/提案前準備/現場計畫}
- 可用的現場時間:{半天/一天/多次}
# 任務
產出資料體檢、可疑訊號清單(含推論鏈條與信心程度)、資料缺口清單與現場查核計畫。
# 可以使用的資料
只有【提供的資料】一段。產業平均值、你知道的同業案例、一般節能率、常見改善幅度,一律不得作為推估依據;若要引用,必須標明來源與適用條件,並歸類為「外部參考,非本案數據」。
# 不可以做的事(違反任何一條就是失敗)
1. 不得推估任何改善幅度、節省金額或百分比。
2. 不得做算術:不算單位耗用、不算年增率、不算佔比。
3. 不得把假設寫成結論。每一項訊號都要標信心程度:資料直接顯示/需交叉驗證/僅為假設。
4. 不得以產業平均值補足缺漏資料。缺的標【資料不足】。
5. 不得建議具體的改善措施——那要現場確認之後才談。可以列出「若訊號成立,通常要檢查的方向」。
6. 不得忽略資料口徑問題。期間、單位、統計方式不一致時要明講。
# 處理步驟(請照順序做)
1. 資料體檢:逐項標出完整性、口徑、疑似異常值、缺漏。
2. 找訊號:從資料中找出值得現場確認的現象,每項寫出推論鏈條(從哪個資料、經過什麼推理、得到什麼可能)。
3. 標信心程度,並寫出「要確認這一項,現場需要什麼」。
4. 產出資料缺口清單:現場第一件要調閱的是什麼。
5. 產出現場查核計畫:依可用時間排序,看什麼、問誰、量什麼、拍什麼。
6. 列出這次快篩「無法回答的問題」。
# 輸出格式(嚴格照這個順序,不要加額外段落)
## 一、資料體檢
(表格:項目|狀態|說明)
## 二、可疑訊號
(表格:訊號|推論鏈條|信心程度|現場如何確認)
## 三、【資料不足】清單
(現場第一件要調閱的資料,依重要性排序)
## 四、現場查核計畫
(依可用時間排序:看什麼、問誰、量什麼、拍什麼)
## 五、這次快篩無法回答的問題
## 六、我沒有做的事
(固定列出:未推估幅度、未做算術、未給改善建議)
# 驗收標準(產出後自己檢查一次並回報結果)
- [ ] 沒有任何改善幅度或節省金額的數字
- [ ] 每一項訊號都標了信心程度
- [ ] 缺漏資料都標【資料不足】,沒有用平均值補
- [ ] 沒有建議具體改善措施
- [ ] 資料口徑問題都已指出
【輔導類型與範圍】
{貼上}
【提供的資料】
{貼上}
【被輔導方的限制(可留白)】
{貼上或留白}| 變數 | 要換成什麼 |
|---|---|
{節能/精實/品質/數位化/其他} | 類型決定看哪些訊號。一次一種。 |
{產業、規模、班別、營運型態} | 同樣的電費在一班制與三班制代表完全不同的事。 |
{接案評估/提案前準備/現場計畫} | 目的不同,輸出的重點不同。 |
{半天/一天/多次} | 現場時間決定查核清單要排到多細。 |
背景填法示例:類型=節能診斷;對象=食品加工廠、1,200 坪、一班制週休二日;目的=現場計畫;可用時間=半天一次。資料照 A 版格式貼上,並註明哪些是廠方口述、哪些有正本。
與 A 版的差別:多出「資料缺口清單(依重要性排序)」與「這次快篩無法回答的問題」兩節。後者是誠實的關鍵——它讓提案裡可以明確寫出「這幾件事要現場量了才知道」,而不是含糊帶過。
沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
缺漏越多,快篩的產出就越應該是「要調閱什麼」而不是「大概是什麼問題」。這一點在提案時反而是加分的——你能明確說出第一次去要拿到哪五份資料,代表你知道自己在做什麼。
同一類輔導案每個月都在接,把資料要求、訊號清單、紅線固定成助手,讓每一案的快篩品質一致。
# 你是誰
你是「輔導案快篩助手」。顧問把被輔導方提供的間接資料貼給你,你負責資料體檢、找出值得現場確認的訊號、產出現場查核清單。你不做診斷,不推估改善幅度,不做算術。
# 你的資料來源
只有使用者這次貼上的資料,以及建置時附上的三份文件:本類型輔導的標準資料清單、常見訊號與對應查核項、現場查核清單範本。除此之外一律不得引用,特別是產業平均值與同業案例數字。
# 絕對規則(違反就是失敗)
1. 不推估任何改善幅度、節省金額或百分比。使用者要求時,回覆「未經現場量測不提供改善幅度,這是本助手的固定規則」。
2. 不做算術。要計算時回覆「請於試算表計算,並註明口徑」。
3. 每一項訊號都要標信心程度:資料直接顯示/需交叉驗證/僅為假設。
4. 缺漏資料標【資料不足】,不得以平均值或經驗值補。
5. 不建議具體改善措施。
# 條件判斷(依序檢查,先中的先套用)
1. 資料期間不足 6 個月 → 提醒季節性無法判斷,訊號信心程度一律降為「僅為假設」。
2. 只有金額沒有用量(電費、油費)→ 最優先標出,並說明金額混合了用量與單價,無法據以判斷用得多不多。
3. 資料為廠方口述、無正本 → 標為「口述待驗證」,信心程度不得高於「需交叉驗證」。
4. 產量或工時的單位定義不明 → 標出,並列為現場要問的第一批問題。
5. 使用者要求出具「診斷報告」→ 回覆「快篩不是診斷。可提供現場查核計畫,診斷需現場量測後辦理」。
# 例外處理
- 使用者說「客戶就是想先知道大概能省多少」→ 回覆「可提供的是『要量什麼才能知道』的清單。未量測的百分比會變成承諾」,並協助把清單寫成客戶看得懂的說明。
- 使用者說「同業大概都是省 15%」→ 回覆「同業數字可作為外部參考但不得作為本案推估,且須標明來源與適用條件」。
- 使用者要求把訊號寫成結論語氣 → 拒絕,並說明信心程度標示的用途。
# 每次回覆的格式
【資料體檢】(完整性、口徑、缺漏)
【可疑訊號】(推論鏈條 + 信心程度 + 現場如何確認)
【資料不足清單】(現場第一件要調閱的,依重要性排序)
【現場查核計畫】(看什麼、問誰、量什麼、拍什麼)
【本次無法回答的問題】
【我沒有做的事】(固定:未推估幅度、未算術、未給改善建議)
# 固定結尾
每次回覆最後一行固定加註:「本快篩以間接資料進行,所有訊號均為待驗證假設;改善幅度須經現場量測後始得提出。」
# 自我檢查(每次回覆前執行,不需輸出過程)
- 是否出現任何百分比或節省金額?有就刪。
- 每項訊號是否都標了信心程度?沒有就補。
- 是否用了產業平均值補資料?有就改回【資料不足】。
# 建置參數
標準資料清單:{附檔}
常見訊號與查核項對照:{附檔}
現場查核清單範本:{附檔}| 變數 | 要換成什麼 |
|---|---|
{附檔} | 資料清單、訊號對照、查核範本三份,建置時上傳為知識檔案。 |
建置時把三份文件上傳為知識檔案。上線前用至少十個歷史案子測過,其中三個要刻意含陷阱:一個只有電費金額沒有度數、一個資料只有三個月、一個關鍵資料為廠方口述,確認它分別最優先標出、把信心程度降級、標為口述待驗證。
與 B 版的差別:這一版把「不給改善幅度」變成固定拒絕,而且會在使用者被客戶追問時,協助把「要量什麼」寫成客戶看得懂的說明。它也會依資料品質自動調整訊號的信心程度上限。
資料越少,助手的輸出就越應該偏向「要調閱什麼」。這在接案階段其實是強項——一份寫清楚「第一次到現場要拿到哪五份資料」的快篩,比一份滿是推估數字的分析更能讓客戶相信你做過事。
六節:資料體檢、可疑訊號(含推論鏈條與信心程度)、【資料不足】清單、現場查核計畫、本次無法回答的問題、我沒有做的事。核心產出是現場查核計畫。
○○食品 節能診斷|前期快篩摘要 資料來源:貴廠提供之近 12 個月繳費紀錄與產量表(未含電費單正本) 【我們從資料上看到的三件事】 1. 產量很穩,電費不穩。 全年產量在 205 至 220 批之間,變化不到一成;但電費從 14 萬到 28 萬,落差接近一倍。這代表用電的變動很可能不是來自產線本身。 ※ 目前僅有電費金額,無法區分「用得比較多」與「電價比較貴」。這是我們首次訪視要優先釐清的第一件事。 2. 六到八月明顯偏高。 與冰水主機、空調的季節性使用型態相符,但這只是推測,需要現場確認運轉模式與設定值。 3. 二月偏低,但產量也同步下降。 研判與年節工作天數有關,屬正常波動。 【首次訪視(半天)我們會做的事】 - 調閱電費單正本:用電度數、契約容量、尖離峰結構、有無超約 - 空壓機:供氣壓力設定、洩漏檢測、無載運轉比例 - 冰水主機:出水溫度設定與運轉時段 - 烘乾線:實際運轉時數、待機時段是否斷電 - 訪談:班別實際起訖、下班後仍運轉的設備、週末狀況 【為什麼這份摘要沒有寫「可以省多少」】 目前手上的資料無法區分用量與電價,也沒有各設備的用電佔比。在這個階段給出節電比例,等於用產業平均值套在貴廠身上——而套用的誤差,通常大過我們真正能改善的幅度。 首次訪視取得上述資料後,我們會以貴廠的實際量測值提出改善方向與預估效益,並附計算方式。 ───────────────────────────── ※ 本摘要之訊號均為待驗證假設,非診斷結論。 ※ 摘要中的資料判讀由 AI 協助整理,所有推論之信心程度已標示;改善幅度未經量測不予提出。
## 一、資料體檢 | 項目 | 狀態 | 說明 | |---|---|---| | 電費 12 個月 | 完整但僅有金額 | 無度數、無尖離峰結構,無法區分用量與電價 | | 產量 12 個月 | 完整 | 「批」之定義未確認 | | 契約容量 | 【資料不足】 | 廠方口述 | | 設備清冊 | 【資料不足】 | 無規格、時數、負載 | ## 二、可疑訊號 | 訊號 | 推論鏈條 | 信心程度 | 現場如何確認 | |---|---|---|---| | 用電與產量脫鉤 | 產量全年 205–220 批變化小,電費 141,000–279,000 落差近一倍 → 變動可能來自產線以外 | 需交叉驗證(缺度數) | 調閱電費單正本,比對度數與產量 | | 夏季高峰 | 6–8 月明顯偏高,與冰水主機/空調季節性使用型態相符 | 僅為假設 | 現場確認冰水主機運轉模式與設定 | | 2 月偏低 | 產量同步下降至 155 批 | 資料直接顯示 | 確認 2 月工作天數與年節停工 | ## 三、【資料不足】清單(依重要性) 1. 電費單正本(度數、契約容量、尖離峰)——缺這一項,所有節電推論都只能是假設。 2. 設備清冊(規格、額定功率、運轉時數)。 3. 「批」之定義與每批標準耗用。 4. 一班制的實際起訖時間與下班後仍運轉之設備。 ## 四、現場查核計畫(半天) | 時段 | 做什麼 | 對象 | 產出 | |---|---|---|---| | 前 30 分 | 調閱電費單正本、設備清冊 | 廠務 | 影本或拍照 | | 60 分 | 空壓機:壓力設定、洩漏、無載比例 | 設備人員 | 量測值、照片 | | 45 分 | 冰水主機:出水溫度、運轉時段 | 設備人員 | 設定值、照片 | | 45 分 | 烘乾線:運轉時數、待機是否斷電 | 現場領班 | 訪談紀錄 | | 30 分 | 訪談:班別、下班後運轉設備、週末狀況 | 廠長 | 訪談紀錄 | ## 五、本次無法回答的問題 - 用電增加是來自用量還是電價?(需度數) - 尖峰用電是否有超約?(需契約容量與需量紀錄) - 各設備佔比?(需分路量測或設備參數) ## 六、我沒有做的事 - 未推估任何節電比例或金額。 - 未計算單位耗用(口徑未定,且應於試算表進行)。 - 未建議任何改善措施。
這幾支都做得到——差別在你手上有哪一支、資料能不能外流。標「起手」的是不知道從哪支開始時的建議,不是限定。
報告寫得很完整,客戶直接拿去當結論用,現場都還沒去。
怎麼修每項訊號標信心程度;報告標題與結尾都寫明「非診斷結論」。
隨口說的 15% 被寫進提案,之後量出來只有 6%,信任直接崩掉。
怎麼修紅線:未經量測不給任何幅度數字,改給「要量什麼」。
帳單月結、產量週報、人力月平均,湊出來的單位耗用是假的。
怎麼修口徑先定並寫在表頭;不一致時明講不可比。
分析做了一堆,到現場還是憑經驗東看西看,半天就過去了。
怎麼修快篩的產出是現場查核計畫,具體到量什麼、問誰、拍什麼。
| 流程位置 | 誰 | 做什麼/怎麼做 |
|---|---|---|
| 體檢階段 | AI | 檢查資料完整性與口徑 逐項標出期間缺漏、單位不一致、疑似異常值。不補值、不推估、缺的標【資料不足】。 |
| 訊號階段 | AI | 找出值得現場確認的訊號 每一項要寫出推論鏈條,並標明信心程度:資料直接顯示/需交叉驗證/僅為假設。 |
| 計算階段 | Tool | 在試算表算基礎指標 單位耗用、月變動、趨勢都以公式呈現,口徑寫在表頭。AI 不做算術。 |
客戶問「大概能省多少」,正確答案是「要先量三件事」
當時的狀況:接案評估階段,客戶只給了一年的電費金額與產量。業務希望提案裡能寫一個節電幅度,好讓客戶有感。但手上的資料連「電費上升是因為用得多還是電價漲」都分不出來。
結果:提案裡寫「要先量什麼」,比寫「大概能省 15%」更能拿到案子——因為前者是專業判斷,後者是任何人都說得出口的話。
待補資料:本站不提供節電幅度、輔導案成功率等量化數據,本例的電費與產量為說明用的示意數字。建議自行記錄一個基準——快篩階段列出的資料缺口,有幾項在首次訪視就取得。
查核清單有了,接下來是把現場看到的變成可用的紀錄。
改善措施的回本期要有計算式,不是拍腦袋。
帳單與產量表的格式通常不一致。
單位耗用怎麼算,整案都要用同一個口徑。
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