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工程資料治理AI Expert Services
公司介紹 CAD設計 CAD轉換
Hidden Operational Risk

CAD設計端最大的風險,不是流程失效,而是靠人補位花時間解決了問題。

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。

Engineering workflow / hidden workload ON PREMISE
工程現場依賴人工讀圖、電話追問與紙本檔案補位的情境
看補位、算成本、追漏失

事情完成了,但流程其實是靠人撐住。

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。

當問題總能被解決,組織反而最不容易看見問題;人走了,問題馬上爆出來!!!

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。

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。

看補位
算成本
追漏失
PAIN

看補位:問題被完成結果掩蓋

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。

SCENE

算成本:工程師一直在補位

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。

RISK

追漏失:關鍵人員依賴變高

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?

TURNING POINT

需要回歸系統制度:讓補位不再是常態

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。

對策01 / CUSTOM INDUSTRY

產業CAD工程圖客製解析模組

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。

  • 製造、精密金屬、設備、工地、廠務、模治具
  • 公司圖框、圖層、標註習慣與產業規範整理
  • 把老師傅判斷邏輯轉成可維護規則
  • 追出 BOM、檢驗基準與版本差異漏失
對策02 / CONSULTING WORKFLOW

顧問導入陪跑服務

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。

  • 訪談設計、生產、品保、採購
  • 盤點內部圖檔與讀圖流程
  • 建立可維運的標準規則資料庫
  • 把補位流程回歸系統制度
對策03 / SOFTWARE ENGINE

AI落地/本地引擎

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。

  • DWG / DXF / PDF 圖面批次解析
  • 尺寸、公差、註記、BOM 結構化
  • 可輸出 Excel、PDF、JSON 與 API 結果
  • 本地電腦部署,圖檔不離廠、不外傳

程晰AI解析引擎:最懂CAD工程師的分身助理:會拆BOM、會轉檢基、會比版本、會錄入系統

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。

Manufacturing

製造業 / 工廠現場

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。

  • 圖面版本與製程標註集中管理
  • 現場問題回報連回原始圖面
  • 設計、製造、品管協作更清楚

AI程晰解析引擎:在本地看補位、算成本、追漏失。

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。

DraftSense Workbench / bracket_v3.2.dwg AUDITABLE · NO LLM · ON PREMISE
⌀44 H7
160 ±0.05
CRITICAL

傳統人工讀圖 vs 程晰AI解析引擎

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。

程晰AI解析:從CAD圖面看補位、算成本、追漏失。

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。

M1DIMENSION

尺寸與公差

全圖尺寸標註、公差值、形位公差一次抽取成結構化表格。

dimensions.csv · D02 160 ±0.05 · CRITICAL
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M1ENGINEERING DRAWING
DIMENSION LAYER / TOLERANCE MAP
M2BOM

BOM 材料清單

辨識標準件、材料、幾何特徵,產出採購可用的 BOM。

bom_export.xlsx · 9 items · NT$ 412 / 件
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M2ENGINEERING DRAWING
MATERIAL TAKEOFF / PART COUNT
M3QUALITY

製程檢驗表

從關鍵尺寸自動生成 IQC、IPQC 檢驗表與 SOP 範本。

qc_checklist.xlsx · 3 全檢 · 5 抽檢
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M3ENGINEERING DRAWING
QC POINTS / INSPECTION BASIS
M4DIFF

版本比對

新舊圖幾何 diff,自動生成 ECN 變更通知與影響評估。

diff_v3.1_v3.2.json · 成本 +18%
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M4ENGINEERING DRAWING
GEOMETRY DIFF / ECN IMPACT
M5CUSTOM

客製解析器

依照公司圖框、圖層、標註習慣與產業規範建立專屬模組。

custom_module.json · For Your Industry
Click to view drawing
M5ENGINEERING DRAWING
CUSTOM PARSER / FACTORY RULES

三種導入方案,從看補位到追漏失。

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。

PLAN 01

STANDARD

適合先確認成效的小型工程團隊

先看補位:從一個核心痛點開始,找出誰在補資料、補邏輯、補確認。
  • 導入 1 個落地AI核心解析模組
  • 支援典型圖檔樣本實測與規則建立
  • 輸出 Excel / PDF 標準報表
  • 基礎教育訓練與操作手冊
SALES TALK: 先用最常發生錯誤的流程試跑,讓客戶看見補位在哪裡、時間省在哪裡。
PLAN 03

PLUS

適合多廠區、重資安、深度客製場景

追到漏失:把工程知識保存成企業級規則庫與決策資產。
  • 完整 5 模組導入與專屬產業解析器
  • 支援 ERP / MES / PLM 深度串接與權限設計
  • 建立多版本規則庫、稽核紀錄與維運機制
  • 提供年度優化顧問、版本更新與擴充規劃
SALES TALK: PLUS 鎖定的不只是省工,而是追出 BOM、檢驗、版本與規則漏失,沉澱成可管理、可複製的標準能力。

先不用談大導入,先用 10 張圖看補位、算成本、追漏失。

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。

QUESTION 1 / 6
0/ 100 分
你的工廠還停在 Excel 時代

建議先從尺寸抽取與檢驗表模組切入。

我們懂CAD工程師的痛,因為本身從製造業一路走到資訊服務業,深深感受到製造業缺工缺人的現況且沒有產值的間接工作大量佔據了工程師們的時間和精力,如機器設備加工圖紙沒有系統軟體可以轉換成工單資訊。

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。

工程師在現場繪製並檢視 CAD 工程圖

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。

一開始,他只是想把每一張圖看對。

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。

艾斯伯特資訊有限公司介紹

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。

閱讀公司介紹

AI 工具確效策略,不只看能不能用,而是看能不能被驗證、被追溯、被治理。

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。

品質月刊 AI 品質 Vol. 62 No.06

中華民國一百一十五年六月號62卷6期:AI 品質
AI 工具確效策略 AI 品質

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

客戶最常問的 CAD 圖面解析問題。

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。

CAD 圖面可以不上雲解析嗎?

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。

程晰可以從 CAD 圖面轉 BOM 嗎?

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。

程晰可以產生 QC 檢驗表嗎?

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。

程晰能做 CAD 圖面版本比對嗎?

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。

程晰和人工讀圖最大的差異是什麼?

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。

不是把軟體交給你就結束,顧問會全程陪你跑到上線。

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。

01

現況盤點

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。

02

實測建模

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。

03

導入上線

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。