傳統製造業
從老師傅經驗、紙本與 Excel 流程、SOP、品質、設備維護與接單協作開始，逐步完成 AI 轉型。
了解傳產 AI 轉型 →INDUSTRY KNOWLEDGE, MADE OPERATIONAL
AI 轉型從產業工作開始，才能真正進入企業營運。
相同的 AI 技術，進入不同產業會面對不同知識、流程、權限與風險。BIC 依企業實際工作建立可驗證、可治理的導入路徑。
INDUSTRY EXPERIENCE流程 · 經驗 · 系統 · 規範每個產業都有自己的工作語言
OPERATIONAL AI可驗證 · 可治理 · 可擴張依真實工作建立企業能力
From industry experience
to operational AI.
ONE FOUNDATION, INDUSTRY-SPECIFIC VALUE
使用產業熟悉的工作語言依風險建立治理條件用企業指標驗證成果
PRIORITY INDUSTRIES
先選擇最接近企業工作方式的產業入口。
傳統製造業列為第一順位。其他產業頁則針對設備複雜度、機密資料與高合規營運深化治理與應用情境。工具機與精密機械
連接機型、選配、維修、技術內容與海外通路知識，支援工程、服務與市場工作。
了解精密機械應用 →半導體設備與供應鏈
在客戶、專案與機密資料隔離下，管理設備、工程、品質與技術商務知識。
了解半導體應用 →綠能、能源與高合規產業
將專案、資產、維運、安全、合規與供應商證據帶進可追查的營運流程。
了解能源與高合規應用 →INDUSTRY ADAPTATION METHOD
共用技術底座，依產業重新定義工作與治理。
產業化的重點在於理解任務、知識關係、責任邊界與成果證據，讓 AI 符合企業原本的營運方式。- 01理解工作
從產業實際流程、角色、等待、錯誤、風險與商業影響定義問題。
- 02辨識知識
找出文件、系統、現場經驗、產品內容與外部要求中的必要來源。
- 03建立治理
依產業風險設定權限、版本、來源、核准、有效期間與升級處理。
- 04驗證成果
使用企業自己的工時、品質、回應、採用與維護指標決定擴張方向。
SHARED DESIGN PRINCIPLES
每個產業頁都遵守三項共同原則。
從真實工作摩擦開始
用高頻任務、等待、錯誤、風險與商業影響定義第一個場景。
保留專業與核准責任
AI 協助查找、整理與執行；重要判斷由企業指定角色確認。
先驗證再逐步擴張
以單一流程取得品質與採用證據，再延伸資料、系統、部門與 Agent。
BUILT ON KNOWLEDGE INFRASTRUCTURE
產業知識建立在同一套資料、權限與評測底座上。
Knowledge Infrastructure 連接企業資料與治理；Corporate、Communication 與 Commercial Intelligence 分別支援內部營運、市場內容與商業成長。
了解 Knowledge InfrastructureFREQUENTLY ASKED QUESTIONS
選擇產業切入點前，可以先確認這些問題。
01同一套解決方案如何適用不同產業？
共用資料連接、權限、版本、來源、Agent 工作流與評測底座；工作場景、產業術語、知識關係、責任角色與衡量方式依產業重新設計。
02公司同時跨越多個產業，應該從哪一頁開始？
先依主要收入來源或第一個試點的工作選擇最接近的產業頁，再於診斷時補充產品線、客戶與合規差異。
03產業頁中的情境都是既有客戶案例嗎？
目前頁面明確呈現典型工作情境，協助企業辨識可能切入點；正式客戶案例與量化成果將獨立標示，避免混淆。
04找不到完全相同的產業怎麼辦？
可從最接近的工作模式開始，例如離散製造、複雜技術銷售、高合規營運或多語出口內容，再依企業實際流程調整。
INDUSTRY OPPORTUNITY
帶著一項最需要改善的產業工作，開始第一個 AI 場景。
我們會一起盤點現行流程、知識來源、使用角色、產業風險與衡量方式，形成可供內部判斷的試點方向。
預約產業改變對話