信邦電子 「零組件智慧估價」實踐 AI 價值

在 AI 百花齊放之後，對於台灣製造業而言，以「作業 AI 化」為起點，精準解決流程痛點已成為首要任務。然而，要達到這個目標，單靠追求通用大語言模型技術是遠遠不夠的，能否將 AI 內化為「可被衡量」的系統能力，才是從實驗邁向價值變現的關鍵。

電子零組件大廠信邦電子與 AI 業者黑晶科技的合作，正是從這個關鍵環節下手。黑晶科技資訊長陳衣凡指出，他們為信邦量身打造的解決方案，首先瞄準整個業務流程中最複雜、最耗時的「PCBA 產品報價」環節。

痛點驅動：單點突破流程瓶頸

在競爭激烈的電子零組件產業，報價的速度和精準度決定了企業能否拿下訂單。可是，信邦的 PCBA 報價流程動輒涉及數百顆零件，過去必須跨多部門協作，且需要耗費 8 至 16 小時的人工比對時間。不僅如此，由於客戶提供的 BOM 表格式不一、零件名稱混亂等結構性問題，導致效率極為低落且極易出錯。

為了解決這個問題，信邦將焦點聚焦於最前端、影響面最廣的痛點，期望透過單點突破，迅速帶動後續研發與採購流程的效率提升。

打造專家 Agent 防止幻覺、確保一致性

因此，透過與黑晶科技合作，導入了零組件智慧估價系統，核心便是一套能進行複雜判斷的 AI Agent。這套系統被設計成必須滿足「問題可形式化」與「結果可衡量」的 Agentive AI 要件，以確保其輸出結果可靠且具備決策價值。

首先，為了解決 BOM 格式不一的結構性問題，Agent 內建「格式轉換模組」，能夠自動將客戶格式多元的 BOM 表標準化，為後續的比對奠定基礎。接著，在價格獲取方面，系統不僅透過 API 介接大型通路商，如 Digi-Key、Mouser，獲取即時價格，對於特殊或小眾料件，必要時也會驅動 Google Search 作為備援工具進行尋找，確保報價的完整性。

然而，為避免 AI 在複雜比對中出現偏差或幻覺，系統設計了三層防護機制：它會先進行資料風險檢測，快速識別缺漏與異常；接著與信邦的歷史資料庫進行交叉比對；最終，將異常數據交由工程師人工複審，確保結果的可靠性。透過這種「人機協作」模式，AI 負責繁瑣的數據比對工作，而工程師則能專注於最終的品質確認與異常判斷，確保 AI 成為輔助者而非取代者。

轉型成果：將「人治經驗」轉為「系統能力」

經過導入，信邦的估價效率提升超過一倍，錯誤率大幅下降，且報價資料能直接串接至後端 PM、研發等部門，從根本上消除部門間因數據差異造成的摩擦。可以說 AI 在信邦已不再只是提高效率的單一工具，而是將信邦 36 年的經驗從「人治」轉化為「系統能力」。

更值得注意的是，成功關鍵並不在於技術本身，而在於企業高層的持續對焦，堅持痛點導向，更在於「誠信、創新、分享」的企業文化作為轉型的深層土壤。唯有當 AI 成為組織文化與流程的延伸，才能真正從單點應用邁向全局擴散，轉化為企業的長期競爭力。