資料堆積
≠ 數位轉型
DCS、SCADA 的資料「存著」不等於「有用」。沒有被定義、整理、轉化成決策的資料，是數位垃圾，甚至是技術債。
我們是 Creart Lab——專注於把資料變成決策、把 AI 構想變成上線系統的數據與 AI 顧問。 從工具機到流程工業，從零售品牌到能源產業，我們在現場看到的失敗劇本幾乎一樣：技術不缺，缺的是把業務語言與 AI 語言串起來的人。
我們協助企業在 8–12 週內，把 AI 構想轉成可驗證的 ROI 試點，優先處理停機、報廢、人工彙整、知識查找與流程決策問題。
生產、銷售、庫存資料分散在 ERP、MES、Excel 與各部門報表中，難以整合判讀。
BI 看得到數字，卻無法回答「下一步該怎麼做」。
現場老師傅經驗無法被系統化，新人與跨部門溝通成本高。
AI POC 做得出 demo，但無法接上實際流程與既有系統。
公司想導入 AI，但不知道哪個題目最值得先做、最容易產生 ROI。
資料治理、商業智慧、預測模型——把分散在各系統的數據，整理成決策層真正用得上的洞察。我們不只是做儀表板，我們從問對問題開始。
LLM 應用、Agentic RAG、機器視覺——從問題定義、技術選型、POC 驗證到正式上線，協助你選對工具、避開坑、把 AI 真正導入業務流程。
ERP、MES、IoT、API——AI 模型上不了線，問題往往不在模型本身，而在串接。我們處理那些別人不想碰的整合工程。
如果你正在面對以下情境，我們可以協助你把問題轉成可驗證、可落地的 AI／數據專案。
不是一次到位的全廠導入，而是用最低風險、最快驗證的方式，先確認 AI 能不能在你們公司做出來。
已有資料，但不確定 AI 可行性與 ROI 的企業。
在有限範圍內驗證技術可行性、商業價值與後續導入路線。
8–12 週
NT$ 35–70 萬
可依範圍調整。
問題診斷、資料盤點、技術選型、MVP 原型、ROI 驗證報告、後續導入建議。
7 大常見方向：
從工具機到流程工業，從半導體到零售——我們在 50+ 個專案裡看到的，幾乎是同一套劇本。
DCS、SCADA 的資料「存著」不等於「有用」。沒有被定義、整理、轉化成決策的資料，是數位垃圾，甚至是技術債。
業者卡住的不是 ROI，而是更前面那一關——「客戶會不會買單」。AI 必須解決問題，而不是只是功能。
設備價格被市場定錨，真正的差異化來自服務能力：提升良率、降低能耗、減少停機。在高要求產業，AI 被認真對待。
從財報切入，找出損失最大、最快可改善的環節。導入應採外掛式、邊緣式、低成本驗證，而非一次到位。
懂產業流程，也懂 AI 語言的 PM，才能把老師傅經驗轉化成可學習、可驗證、可傳承的資產。這是 AI 導入成敗的關鍵角色。
AI 不會自動帶來競爭力，它只會放大企業原本就存在的優勢與問題。
— CREART LAB · 50+ 專案累積的核心觀察
基於商業機密考量，本區所列為匿名整理。實際合作的客戶與成效數據，可在簽署 NDA 後分享。
生產資料分散在 ERP、MES 與 Excel，管理層難以即時掌握產能、交期與異常狀態。
建立資料管線、決策儀表板與排程輔助模型，整合跨系統資料。
可視化管理儀表板、異常追蹤邏輯、排程決策輔助模組。
→ 大幅降低人工彙整時間，提升產能與交期判讀透明度。
現場異常發生後，原因追蹤仰賴人工經驗，報廢與重工成本難以即時控管。
整合製程參數、檢測資料與歷史異常紀錄，建立異常偵測與原因分析模型。
異常警示模型、報廢原因分析儀表板、改善優先順序建議。
→ 提升異常反應速度，協助管理層掌握主要損失來源。
SOP、規範、客規與內部文件散落各處，新人查找與跨部門問答耗時。
建立文件解析、向量搜尋、權限控管與 RAG 問答流程。
企業知識庫、AI 問答助理、查詢紀錄與回覆依據追蹤。
→ 降低人工查找時間，提高知識傳承與內部支援效率。
不問「你想用什麼 AI 技術」，先問「你的業務流程哪裡漏水最快」。從財報、流程、現場三個角度找出最該優先處理的議題。
同時提供兩份方案——一份給工程師看的技術規格、一份給管理層看的 ROI 試算。在動手之前，把成功與失敗的條件都先寫清楚。
每兩週帶現場使用者來看 demo，持續校正。我們不做關起門來開發六個月、最後驚喜上線——那是失敗的最快路徑。
交給客戶的不只是系統，還有「這個模型為什麼這樣設計」的可讀文件。讓你的 IT 團隊能接手維運，而不是被綁定在我們身上。
四種合作模式，依專案階段與成熟度彈性組合。多數企業客戶從 POC 試點開始，驗證後再進入正式導入。
還不確定題目是否可行，需要先盤點資料與機會點。
驗證 AI 可行性、ROI 與使用者接受度。
系統整合、流程改造、擴大部署。
持續陪跑 AI 策略、數據治理與產品化。
我們不是純顧問，也不是純開發外包。團隊配置 1:1.4 的顧問與工程師比例，從業務問題到上線部署，同一群人從頭跟到尾——避免「策略很美、實作沒人懂」的常見斷層。
POC 採固定費用、有限範圍。如果驗證結果顯示這題不適合用 AI 解，我們會誠實告訴你，並提出替代建議。我們不為了延續合約而硬推不適合的方案。
所有程式碼、文件、模型完整交付，採開源主流方案為主。專案結束後你的 IT 團隊接手得了，不會被任何一家供應商鎖死，包括我們自己。
我們會用你的財務語言談每個專案的價值——多少停機時間被避免、多少報廢成本被省下、多少人力被釋放。技術只是手段，業務影響才是目的。
你不需要先準備完整的需求規格書。第一次諮詢只需要先提供三件事——剩下的我們一起釐清。
例如停機、報廢、人工彙整、知識查找、排程效率、預測準確度。不需要工整列表，一句話描述就好。
例如 ERP、MES、Excel、PDF、SOP、感測器、資料庫或雲端系統。沒有也沒關係，我們會在診斷階段協助盤點。
例如一個 MVP、一份 ROI 報告、一個儀表板、一套可上線的流程原型。即使還很模糊也可以先說。
告訴我們你公司現在的 AI 計畫卡在哪一段翻譯，我們會在 24 小時內回覆，提供方向性建議與下一步建議。