CAD工程圖面不是只是一張圖,它是採購、生產、品保與交期的共同源頭。
可是很多工廠的工程資料,仍然停在個人經驗、Excel、LINE、共享資料夾與少數熟手的判斷裡。
結果看起來流程有跑完,實際上卻是工程師、品保、採購與生管每天在替系統補資料、補邏輯、補溝通。
制度有缺口、流程有漏洞、資訊不完整,但事情最後還是靠「補位」完成。
於是管理層看到的是:工作完成了、客戶沒抱怨、系統還在運作。
但看不見的是:有人追進度、有人補資料、有人協調、有人解釋、有人承接例外狀況。
當缺工越來越嚴重,當那個「補位」的人離開,原本被補起來的斷點會一次浮現:BOM 沒人敢確認、檢驗基準找不到依據、版本差異無法追溯,主管才發現流程其實從來沒有真正被系統接住。
程晰AI解析引擎不上雲,只靠本地電腦就能把這些人工補位背後的讀圖、BOM、檢驗與版本斷點,轉成可驗證的本地工程資料。
真正危險的不是制度失效,而是制度失效後,總有人默默把它補起來;但是問題炸彈還是存在。
可是很多工廠的工程資料,仍然停在個人經驗、Excel、LINE、共享資料夾與少數熟手的判斷裡。
結果看起來流程有跑完,實際上卻是工程師、品保、採購與生管每天在替系統補資料、補邏輯、補溝通。
工作有完成,不代表流程健康。需要定義誰補資料、補邏輯、補溝通。
拆 BOM、估料、轉檢驗表、版本比對都仰賴少數熟手,交期越急,等待、重工與溝通成本越高。
當熟手意外離開、訂單變急、版本變多,BOM、檢驗基準與版本差異的漏失瞬間一次凸顯出來,老闆該怎麼處理?
把讀圖、BOM、檢驗基準與版本差異轉成可驗證資料,讓流程不再只靠人情補位。
先對齊客戶現場圖面習慣,定義誰在補資料、補邏輯、補溝通,把補位問題轉成可被系統承接的規則。
不只是賣軟體,而是協助管理者看補位、算成本、追漏失,讓問題不要等人走了才爆出來。
資料不上雲、不上傳、不外洩,一切在本地完成解析與輸出,讓工程斷點回到系統裡被處理。
每個產業的 CAD 痛點不同。程晰AI解析引擎不只列功能,而是把圖面版本、BOM、製程、品檢、現場回報與系統串接,轉成非技術人員能夠輕易讀懂的語言格式。
把工程圖變成生產、採購、品檢都能共用的標準資料,降低人工讀圖與跨部門交接落差。
左側切換解析模組,中間保留原始圖面,右側輸出可覆核資料。不上雲!不上傳!不外洩!一切在本地解決。
人工讀CAD圖靠補位花時間傷成本;程晰把 4~6 小時的工程整理工作,轉成可追溯、可覆核、可串接的標準資料。看補位、算成本、追漏失。
| 比較構面 | 傳統人工讀圖 | DraftSense 程晰 |
|---|---|---|
| 處理時間 | 每批 4~6 小時手動轉換,交期越急越容易卡在工程整理。 | 算成本:單張可在 1 分鐘內完成解析,批次處理可依圖面複雜度與規則完整度加速。 |
| 一致性 / 出錯 | 仰賴少數熟手,標準因人而異,急件更容易漏看、重打或判斷不一致。 | 看補位:規則化、可重複、結果一致,並用異常提醒協助工程師覆核。 |
| BOM 拆解 | 逐張手動拆,漏抓、重複與估料誤差難以及時察覺。 | 追漏失:尺寸、材料、標準件自動結構化,可人工覆核後放行。 |
| 版本比對 | 兩張圖肉眼對照,變更點容易被交期壓力掩蓋。 | 追漏失:幾何 diff 自動標示新增、刪除與修改,並支援 ECN 影響評估。 |
| 可追溯性 | 判斷常留在老師傅腦中,交接與稽核都難以回放。 | 追漏失:每筆解析保留 UID、歷程與備援紀錄,結果可追蹤、可回放。 |
| 系統串接 | 人工 Key 單進 ERP、MES、PLM,資料落差需要跨部門反覆確認。 | 輸出 Excel、PDF、JSON 與 API 結果,銜接既有系統與標準流程。 |
| 資安 | 圖檔散落在個人電腦、信件與共享資料夾,外流途徑難管控。 | 本地解決:本地電腦部署,圖檔不離廠、不上雲、不上傳、不外洩,解析規則可稽核。 |
實際處理時間會依圖面複雜度、資料量與規則建置完整度調整;導入時會先以典型圖檔實測驗證,確認哪些補位被看見、哪些成本被算清、哪些漏失可追溯。
尺寸、公差、BOM、檢驗表、版本差異與客製規則都在本地解析;不上雲、不上傳、不外洩。
全圖尺寸標註、公差值、形位公差一次抽取成結構化表格。
辨識標準件、材料、幾何特徵,產出採購可用的 BOM。
從關鍵尺寸自動生成 IQC、IPQC 檢驗表與 SOP 範本。
新舊圖幾何 diff,自動生成 ECN 變更通知與影響評估。
依照公司圖框、圖層、標註習慣與產業規範建立專屬模組。
依照客戶目前的圖面數量、部門成熟度與系統串接需求,選擇 STANDARD、PRO 或 PLUS,讓程晰從一個痛點開始落地。
適合先確認成效的小型工程團隊
適合跨工程、品保、採購的正式導入
適合多廠區、重資安、深度客製場景
帶 10 張真實工程圖,檢查尺寸、公差、BOM、檢驗表與版本差異,哪些仍靠人工撐住。
程晰在本地完成解析,不上雲、不上傳、不外洩;把補位成本看見之後,才知道哪一段流程最值得先標準化。
程晰不是從會議室裡想出來的產品,而是從製程現場、工程圖桌、資訊系統一路長出來的解法。
從現場到圖面,從圖面到系統。每一步都不是轉職,而是把工程人的痛,慢慢整理成可以被解決的方法。
那時候他是一位製程工程師,每天在現場追工單、看圖面、拆材料、抓製程條件。圖紙上的一條線、一個公差、一個註記,到了現場都會變成成本、交期和品管壓力。
後來他開始畫圖,才更明白工程圖不是一張靜態的圖。它裡面藏著設計意圖、加工順序、採購規格、檢驗標準,也藏著很多工程師沒有說出口、卻必須靠經驗判斷的細節。
再後來,他走進資訊業,看見系統可以管理資料、追蹤流程、串接部門,卻也看見一個長期被忽略的斷點:CAD 圖面明明是製造的源頭,卻常常停在檔案夾裡,沒有真正進入系統。
所以程晰想做的,不只是把圖轉成資料,而是把工程師多年累積的判斷,變成可以被保存、被查詢、被驗證、被持續更新的標準規則。
我們希望工程師不用再把時間耗在重複整理上,而是把雙手和頭腦,留給真正需要創造的地方。
AI 落地、製造現場數位化、供應鏈管理與客製系統開發,協助企業把流程與資料轉成可驗收的系統成果。
程晰的本地 AI 解析思路,延伸自 AI 品質與工具確效觀點:導入 AI 不是追流行,而是把結果品質、流程責任與資料治理一起放回系統裡。
文章:AI Tool Validation Strategy - AI Quality。作者:蕭君航 Andrew Hsiao。發行單位:中華民國品質學會《品質月刊》。內容聚焦 AI 工具導入後的確效策略、AI 回覆品質、流程整合、資料治理與責任追溯。
對程晰而言,這也是產品落地的基本原則:CAD 圖面解析不能只產生看似合理的答案,而要能用本地資料、規則、版本與輸出紀錄回頭驗證。
AI 工具確效策略 AI 品質 閱讀完整文章頁:AI 工具確效、AI 品質、資料治理與程晰本地 CAD 圖面解析觀點把常見問題清楚寫出來,讓老闆、工程師、Google 與 AI 搜尋都能直接理解程晰能解決什麼問題。
可以。程晰採本地電腦部署,CAD 設計圖檔不用上雲、不用上傳,也不外洩,適合有資安要求的製造業與工程團隊。
可以。程晰能將 CAD 圖面中的尺寸、材料、標準件與圖面註記整理成可覆核的 BOM 與估料資料,降低人工讀圖與重複 Key 單成本。
可以。程晰可從 CAD 圖面抓取關鍵尺寸、公差與檢驗點,轉成 IQC、IPQC 或 QC 檢驗表資料,讓品保不必每次重新看圖重打。
可以。程晰可比對新舊版本 CAD 圖面的幾何差異、註記變更與版本斷點,協助工程、品保與採購追溯變更影響。
人工讀圖常靠熟手補資料、補邏輯與補溝通;程晰把讀圖、BOM、QC 檢驗與版本差異轉成可驗證、可追溯、可串接的本地工程資料。
每間工廠的圖框、標註習慣、BOM 規則、檢驗邏輯都不一樣。我們會把你們現場已經在做的讀圖流程,整理成系統可以執行的規則。
顧問訪談設計、生產、品管、採購,了解目前 CAD 圖面如何被拆 BOM、估數量、轉製程與產生檢驗基準。
使用 50-100 張典型圖檔進行實測,建立圖層、圖框、尺寸、公差、材料與版本判斷規則。
顧問陪同培訓種子用戶,串接 ERP / MES / PLM,讓 CAD 轉換結果真正進入採購、生產與品管流程。
依照 B1~B5 主題閱讀,快速對應你正在遇到的讀圖補位、BOM、品保、版本追溯與資安問題。
集中整理 CAD 圖面解析、BOM、QC 檢驗、版本比對與 AI 本地部署文章,讓管理者和工程端用同一套語言討論問題。
CAD 圖面如何轉資料、尺寸與公差如何抽取,讓人工讀圖補位變成可驗證資料。
拆 BOM、估料與多層料表整理,算清工程師花在補料表上的時間與成本。
從 CAD 圖面抓取 QC 檢驗表資料,支援 IQC/IPQC 的尺寸、公差與檢驗基準。
追蹤 CAD 圖面變更、幾何 Diff 與 ECN 影響範圍,避免新版圖漏抓造成重工。
不上雲、不上傳、不外洩,說明 AI 工具確效、Air-Gapped 與本地部署導入方式。