製鞋協會

原本問題

會員廠商多為傳統製造業，訂單與採購資料雖然都在，卻仰賴人工彙整 Excel，時間都花在「做出報表」，難以進一步用在管理判斷與改善。

執行內容

2026 年 8 月：擔任 30 小時 AI 課程的合作講師，負責 AI Agent 單元，約 30 位學員。

2026 年 10–11 月：開設經濟部產業發展署在職菁英課程「製造業 AI 工作流程優化、自動化與數據分析實務班」。課前用問卷蒐集學員職務與作業痛點，調整課堂案例。課程鎖定報表全流程「資料蒐集 → 清洗 → 分析 → 呈現 → 通知」，採「認知 → 工具 → 專題 → 發表」四階段：

• 第 1 天：AI 觀念與資安意識、企業資料盤點，完成專題分組選題。
• 第 2–5 天：每天的產出都是下一天的素材，依序做出知識庫（NotebookLM）、雲端自動化流程（Google Apps Script）、桌面報表自動化（Power Automate Desktop、AI 生成 VBA）與分析小工具（Google AI Studio）。
• 最後：效益與風險評估、成果發表與三個月落地計畫。

成果

8 月的課程結束後，有學員邀請講師到公司內部授課。10–11 月實務班的學員分組完成專題，帶回一套可在廠內運作的報表自動化方案與三個月落地計畫；結業後補上前後測與滿意度。