在台灣中南部一間年營收破新台幣 10 億元的紡織廠辦公室裡，資深業務收到一張客戶的訂單，從中梳理出主料、副料與做工的描述，轉換工廠師傅一看就懂的「施工圖」。
過去，這項工作需耗費 3 小時進行人工比對與轉譯，新人甚至得花半年才能上手，在導入 AI 後，最快可縮短至 30 分鐘。
但真正用 AI 的人卻不多。
原因是，廠商遇到的真正問題是，那些衣服美感與可行性、良率與用料成本的關鍵判斷，全存在資深人員的腦中，未被系統化、也難以複製。部分知識散落在 PDF、Email 與各類文件中，但因缺乏結構，難以被整理，更接近語意理解與經驗轉譯的問題。
這正是台灣製造業的結構性困境：高度依賴經驗，卻同時面臨缺工與知識斷層。當人才持續流向科技產業，傳產不只留不住人，更難培養人。
AI 新創「智慧方案」，正是從這個缺口切入。
找到藍海：不在台北搶市場，而是走入製造現場
多數傳產導入 AI 的第一個卡關點，不是工具，而是「人不會用」。員工不知如何下指令，也難以將經驗轉為語言，導致產出不穩定，讓 AI 難以落地。
智慧方案的核心產品 EgentHub，是一套企業級 AI Agent 管理平台，內建業務、採購、製造、品保與人資等場景模型。企業無需從零開始，透過 No-Code（無程式碼）介面，非技術人員最快 15 分鐘即可建立專屬 AI Agent。
以業務場景為例，AI Agent 可自動辨別訂單、拆解物料與工序，並轉化為內部標準術語的製成表單，直接串接後續生產流程。
在技術上，EgentHub 支援多種大語言模型模型切換，並採用 RAG 架構與 MCP 協定串接企業內部資料與系統，讓 AI 能安全調用知識、執行流程；再搭配提示詞生成工具（Prompt Designer），協助員工透過聊天般的問答引導，將經驗轉為可用指令，產出穩定的結果。
帶著這款解決方案，智慧方案的創辦人陳慶蔚，在戰場上深入台南、嘉義的製造現場，「我們的客戶在田裡，我們是把高鐵當捷運在坐。」
他指出，傳統製造業的難，不在技術，而在語言與流程。從紡織、扣件到汽車零件，每個產業都有自己的專業語境，讓多數軟體公司難以切入。
但這也正是智慧方案刻意打造的護城河。一旦打進供應鏈核心流程、建立信任，替換成本極高，客戶黏著度自然遠高於一般 SaaS 或 AI 工具。
不只賣效率，更賣信任與安全感
對傳產而言，導入 AI 的阻力不只在技術，更在於信任。
關鍵技術會不會外流？客戶資料會不會被偷走？這些疑慮，遠比效率更關鍵。
為此，智慧方案採用雲地混合架構，讓敏感資料能夠保留在企業內部，只在必要時進行加密運算，大幅降低導入門檻。
商業模式上，也拆分了軟體授權與算力費用，前者每月依使用人數計費，定價更參考 Chatgpt、Ｇemini 的訂閱費用 ; 後者則依實際算力使用計費，讓企業能夠精準控制成本。「與其讓員工為了提升效率而私自使用不同外部 AI 工具增加風險，不如由企業導入可控且安全的內部平台。」陳慶蔚說。
至於在企業導入 AI 的過程，員工心態上的焦慮，智慧方案共同創辦人暨營運長陳旻筠的觀察則更為直接：「員工其實很清楚，如果現在不學 AI，未來取代他的，未必是 AI，而是會用AI的人。」
因此，年資較高的員工，學習意願反而出乎意料地強烈。智慧方案團隊也透過2～3個月的陪伴式導入，培養企業內部的「AI 種子團隊」，讓員工從使用者轉變為推動者，願意把自身經驗轉化並傳承給 AI。
「我們不是取代人，而是補上人不夠的地方。」陳旻筠說。
10人團隊卻用AI撐起90% 開發，拿下上百家隱形冠軍
智慧方案的另一個關鍵說服力，在於他們「自己先做到」。
團隊規模僅約10名員工，卻透過AI協作完成 90% 的開發工作，並實現了「第一天就獲利」的營運模式。
目前已協助超過200家製造業與300個零售品牌導入AI 應用，客戶涵蓋旭榮集團、聚和國際、至興精機、住商不動產、雨傘王等指標企業。
這份成績單也獲得了資本市場與國際大廠的認可。2025年初，智慧方案宣布完成由識富天使會支持的千萬元級天使輪募資，並正式成為 NVIDIA Inception Program 以及 AWS Partner Network的成員。
未來，相較於擴張規模，團隊更傾向維持「小而高效」的型態。陳慶蔚直言，他更偏好像Instagram團隊那樣小規模卻具有巨大影響力的公司。對他們而言，公司存在的價值在於「做有用的事」，而非追求上市或擴張。
在業界普遍討論 SaaS 模式是否會被AI淘汰的背景下，他們也有著清晰的認知：「軟體介面可以被複製，但顧問背後的產業知識與邏輯梳理不行。」
或許許親自拜訪、走入現場，協助企業系統化知識脈絡的服務溫度，才是 AI 時代最難被撼動的護城河。
團隊資訊
公司名稱：智慧方案股份有限公司
成立年份：2024
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