SOLUTION CATEGORY
企業 AI 解決方案：以 RAG AI 串連知識庫、PLM、MBSE 與研發流程
以企業 AI 知識庫整合授權的工程文件、產品資料與歷史經驗；透過 RAG AI 讓回答可回溯來源，並支援 AI＋PLM、AI＋MBSE 的需求分析、變更影響評估與知識重用。
企業 AI 應用：知識庫、RAG AI、AI＋PLM、AI＋MBSE 與工程圖找圖
01
企業 AI 知識庫
以 RAG AI 串連受控文件與產品資料，讓團隊快速找到可追溯的答案。
15
AI＋MBSE
運用 AI 輔助需求分析、模型檢查與變更影響預測，提升複雜系統工程的品質與效率。
16
AI＋PLM
讓 AI 理解產品資料、文件與變更脈絡，提供智慧搜尋、知識推薦及研發決策支援。
17
AI＋PLM 案例
涵蓋工程文件預審、BOM 差異、變更影響與歷史經驗推薦等智慧應用情境。
18
工程 2D 圖找圖
結合影像、OCR、幾何與 PLM 中繼資料，搜尋相似圖面、零件與可重用設計。
DETAIL CONTENT
企業 AI 導入：從知識庫、研發資料到受控流程
01 · AI
CONNECTED KNOWLEDGE
把分散資料變成可用答案
SmartBook 的價值來自資料連接、權限治理與模型選擇。三者同時到位，企業知識才能安全進入日常工作流程。
跨系統導入，保留來源脈絡
文件、料件資料、程式碼與專案紀錄可納入同一檢索層，回答仍能回指原始內容。
PLM / ERP / MES
GitHub / GitLab
Google Workspace
Microsoft 365
Confluence / Jira
01
權限感知檢索
內容送入模型前先比對使用者權限，未授權片段不進入提示內容。
02
動態權限同步
來源系統 ACL 變更同步至檢索層，降低資料暴露風險。
03
模型與部署自主
依任務選擇雲端或在地模型，也可在封閉環境完成向量化與生成。
RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION
RAG 如何讓回答有依據
先檢索最相關的企業內容，再把授權片段連同問題交給模型，產生能附上來源的答案。
1
載入與切分
解析 PDF、試算表與網頁。
2
向量化與索引
保留來源及權限欄位。
3
問題檢索
以混合搜尋找出相關片段。
4
補充上下文
只放入授權且相關的內容。
5
生成與引用
整理答案並附上原始來源。
ENTERPRISE CONTROLS
企業環境需要的控制點
01 / FILTER
檢索前過濾
模型只收到使用者有權閱讀的文件片段。
02 / SYNC
權限近即時同步
來源關閉權限後，檢索結果快速反映最新狀態。
03 / ROUTE
任務式模型路由
依摘要、關鍵字或複雜推理選擇合適模型。
04 / LOCAL
在地資料主權
敏感資料可在企業內完成向量儲存及模型推理。
OPERATIONAL USE CASES
從搜尋答案到推進流程
RAG 提供內容依據，工作流負責比對規則、產出表格與回寫既有系統。
FEATURED WORKFLOW
零件承認文件檢查
彙整承認書、規格書、尺寸圖、環保證明與測試報告，依條件檢查一致性並產出風險摘要。
自動產生含料號 BOM
2 天 → 10 分鐘
料號與缺料查詢
2 天 → 1 分鐘
零件承認流程
20 分鐘 → 1 分鐘
合約與 ISO 文件審核
30 分鐘 → 5 分鐘
以上時間為參考資料所列案例成果；實際成效取決於資料完整度、流程範圍及系統整合品質。
REFERENCE ARCHITECTURE
可拆換的企業技術架構
使用介面、同步服務、RAG 引擎與儲存層可分別擴充，支援企業網路及在地部署。
- 應用層
- 響應式 Web UI、身分驗證與 API Gateway
- 核心層
- 知識同步、權限過濾、檢索與 RAG 推理引擎
- 儲存層
- Metadata 資料庫與向量儲存檢索
- 部署層
- 容器化服務、企業網路與在地環境
AI · MBSE
AI＋MBSE
以人工智慧強化需求工程、系統建模與驗證決策。
AI 可協助解析大量需求文件、辨識需求衝突與缺漏，並在系統模型中建立關聯建議。面對設計變更時，系統可快速彙整可能受影響的需求、介面、功能與驗證項目，讓工程師把時間投入關鍵架構與判斷。
Cameo Systems Modeler／MagicDraw 可支援跨學科 SysML 系統架構建模；搭配 Cameo Simulation Toolkit，團隊可模擬模型的動態行為並在實體原型製造前進行驗證。
- 需求摘要、分類與一致性檢查
- 模型關聯建議與設計規則檢核
- 變更影響分析及驗證項目推薦
讀取與解析從 Word、PDF 等非結構化規格文件提取與分類需求。生成與建議依文字敘述產生 SysML 結構或行為模型草稿，供工程師審閱。檢查與追溯提示矛盾、缺漏與中斷關聯，協助檢視變更影響與驗證範圍。 MBSE 與 AI 應用演進依簡報所述，工作重心由人工建模與逐項檢查，轉為 AI 先產生草稿與提示，再由工程師完成審核與決策。傳統 MBSE人工建立與逐項檢查工程師輸入需求、建立關聯、繪製模型，並逐一檢視追溯與驗證。
→AI 賦能 MBSEAI 準備草稿與關聯提示AI 解析文件、生成初始模型並標示可能的缺漏、衝突與影響範圍。
→工程審核工程師確認設計與驗證依工程責任確認模型語意、設計取捨與最終驗證結論。
HIGH-VALUE USE CASES
三項優先導入場景
- 01需求工程自動化AI 協助審查客戶規格、提取需求與分類，工程師確認內容後再納入單一資料來源。
- 02生成式 SysML 建模以日常文字描述系統功能與介面，生成模型初稿，減少手動建立基本結構的時間。
- 03智慧追溯與影響分析規格變更時，整理可能受影響的元件、介面與測試案例，並提示未建立的關聯。
ENGINEERING WORKFLOW
由模型初稿到工程審核
- 需求文件匯入規格、設計說明與既有需求資料。
- AI 整理草稿提取需求、建議關聯並生成模型初稿。
- 工程師審查確認工程語意、系統架構與模型品質。
- 追溯與驗證依受控關聯檢視變更、測試與驗證覆蓋範圍。
需求、功能、設計、測試與驗證結果保留關聯後，AI 才能在變更發生時協助整理受影響範圍。需求→系統功能→架構／模型→測試案例→驗證結果
需求可見性較早辨識需求衝突、遺漏與歧義。模型品質以關聯檢查協助找出孤立物件與追溯缺口。變更控制把受影響的需求、設計與驗證活動帶回審查流程。
AI · PLM
AI＋PLM
讓企業產品資料從可管理，進一步成為可理解、可查詢、可預審的智慧知識。
AI＋PLM 將料件、BOM、圖紙、規格書、工程變更與歷史問題記錄放在權限控管下串聯。工程人員可用自然語言跨專案查詢資料，並讓 AI 先協助找出版本差異、合規疑點與可重用的經驗，將人工審查聚焦在最需要專業判斷的項目。
ENTERPRISE KNOWLEDGE AI
打破資訊孤島，讓經驗回到下一次設計決策
例如，工程師可詢問「找出去年類似專案的散熱設計變更紀錄」，由 AI 在可授權的專案、文件與變更資料中檢索、彙整與回應。歷史客訴、維修或缺陷資料也可轉化為設計階段的提醒，支援設計防錯（Poka-Yoke）與知識傳承。
- 自然語言查詢
- 以日常提問跨專案探索產品資料與變更脈絡。
- 權限保留
- 沿用 PLM 的資料與角色權限，讓知識使用有邊界。
- 經驗回饋
- 將歷史問題與處置記錄轉為下一次設計的參考。
01多源文件解析與比對
讀取 2D／3D 圖紙、PDF 規格書與 Excel BOM 等結構化及非結構化資料；在版本或 ECO 更新時，標註新增、刪除及修改內容。
02合規與設計規範檢查
以企業內部 Design Guide 與已納入的法規規則進行查核，協助找出材料、參數或文件中需要複核的項目。
03歷史變更與缺陷關聯
在審查新零件或變更時，檢索 PLM 中已授權的歷史案例、客訴與維修記錄，提供可能相關的風險提示。
04摘要與決策建議
擷取變更重點、產生審查摘要，協助主管快速掌握待確認項目；最終核准仍由負責人依流程完成。
CONNECTED WORKFLOW
讓 AI 在 PLM 流程中扮演輔助者，而不是取代治理
- 資料受控匯入文件、BOM、圖紙與變更資料依既有 PLM 權限進入可檢索範圍。
- 解析與建立索引辨識文件內容、版本與關聯資訊，建立後續查詢與比對所需的知識索引。
- AI 預審與提示產生差異、規範、歷史經驗與待複核項目的提示。
- 人工審查與發佈由工程、品質與管理角色依既有簽核流程確認並保留決策脈絡。
更快找到脈絡跨產品、專案與變更記錄尋找相似案例與關聯資訊。更早發現差異在正式審查前先標註版本、內容與規範上的待確認項目。更易傳承經驗讓歷史問題與設計準則成為可查詢、可引用的知識。
- 2024–2026Ask PLM以 RAG 搜尋規格、設計歷史與 ECO 原因，回覆保留來源。
- 2026–2028Understand PLM理解 BOM、工程變更、品質與供應商之間的資料關聯。
- 2027+Act on PLM在人工核准與稽核軌跡下執行 API、任務與既有流程。
電子與半導體零件承認、Datasheet、RoHS／REACH、PCN 與料件風險。汽車與零組件APQP、工程變更影響、供應商品質與合規資料。機械與設備歷史設計重用、ECO、EBOM 至 MBOM 與售後服務知識。OEM／ODM跨客戶規格、專案風險、BOM 差異與供應鏈風險。
IMPLEMENTATION ROADMAP
PLM＋AI 導入路線
- 0–3 個月資料與搜尋盤點資料來源、權限與常用問題，建立可追溯的文件 RAG。
- 3–6 個月工程分析導入文件比較、BOM 風險與工程變更影響分析，保留人工判讀。
- 6–12 個月流程 Copilot產生 ECO 摘要、審查者建議與合規或品質提示，記錄採用結果。
- 12 個月以上Agentic PLM在核准與稽核機制下跨 PLM、ERP、MES 執行受控任務。
AI · PLM USE CASES
ENTERPRISE AI FAQ
企業 AI 導入流程與可量測效益
從可治理的資料範圍開始，驗證工程師能否更快找到正確資料、回看來源並完成必要的人工覆核。
企業 AI 與一般聊天機器人有何不同？
企業 AI 以授權資料、使用者角色與既有流程為基礎；回答可連回原始文件或系統資料，最終工程判讀與決策仍由權責人員完成。
RAG AI 如何讓回答可追溯？
RAG AI 會先從使用者有權存取的內容檢索相關片段，再將來源脈絡交由模型整理答案，讓使用者可回看文件、版本與資料來源。
企業 AI 如何維持權限與工程資料治理？
來源系統的帳號、角色、文件狀態與版次規則應延續至索引、快取與查詢結果，避免 AI 搜尋繞過原有的存取控制。
AI 可以如何與 PLM 整合？
AI 可在權限控管下協助搜尋產品資料、BOM、圖面、規格與工程變更，整理差異與待確認項目；正式資料與簽核仍由 PLM 流程管理。
企業 AI PoC 應如何開始？
先選擇資料範圍明確、使用角色清楚且可驗收的問題，例如工程文件問答、需求分析或變更影響評估，再以搜尋時間、答案可追溯性與人工覆核結果驗證。
工程資料治理為何是研發 AI 應用的前提？
產品資料、工程文件、版本與權限若缺乏一致治理，AI 難以判斷資訊是否適用。保留來源、版本、關聯與存取控制，才能安全地重用研發知識。
