AI Workflow Strategy

從 AI 發展趨勢到企業流程優化

以 LIMS 為核心的優化方向與試行建議

先把流程、資料與痛點釐清，
再讓 AI 放大能力，而不是新的混亂來源。

建立工作流

LIMS 導向規劃

AI Agent

workflow

traceability

agent layer

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AI 進化很快，但現階段真正的問題是「不知道要怎麼開始」

市場與外部訊號

案例很多，壓力也很多

技術快速演進，市場充滿導入成功故事，容易形成「我們是不是也要立刻做」的集體焦慮。

管理層

關心競爭力與成本

管理階層在意的是效率、競爭力與資源配置，但需要的是清楚的投入順序，而不是一口氣鋪滿工具。

現場與流程端

擔心流程更複雜

第一線最在意的是工作有沒有更順，如果只多一套工具、沒有減少負擔，導入只會被動配合。

技術與專案端

怕投入沒有回報

系統整合、資料清理、權限與例外處理都是真成本，若沒有明確場景，投資難以形成可衡量成果。

問題不是 要不要導入 AI，而是先找到 「哪一段流程最值得先著手」。

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AI 導入前，先確立流程與痛點

核心主張

AI 是加速器，不是起點

1. 盤點流程

先看每段工作如何流動，確認人、資料、動作與交接點。

2. 找出痛點

優先處理高頻、反覆、容易出錯且耗時的具體場景。

3. 先理清資料流

讓資料可追蹤、可留痕、可查詢，避免 AI 建立在模糊資料上。

4. 再導入 AI / Agent

等流程主體穩定後，再用 AI 強化查詢、回報、輔助決策與操作效率。

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什麼是 AI Agent？

比起聊天工具，更像可執行工作的數位助理。

AI Agent

不是聊天工具，而是流程中的工作助手

它不只回答問題，而是能依照規則協助查詢、整理與回報，讓同一段流程少切換系統、少重複操作、少靠人工記憶。

區塊 1

不是只有問答

能依照既定規則執行一段工作，協助查詢、整理與回報資訊。

區塊 2

在企業裡的角色

降低操作成本與查找成本，協助串接流程，並把重複性工作從人手上移開。

主管視角

重點在於協助

它的價值不只是問答聊天，而是讓既有流程變得更順暢、可追蹤、更容易落地。

在我們流程中的應用

業務 / 專案

查詢與整理前端需求

查詢案件與專案狀態
修改基本資料
整理客戶需求重點

採樣

把現場回報接回流程

語音輸入現場數據
回報行程異動
降低來回確認成本

實驗室

協助查詢與資料整理

查詢樣品與檢測項目
協助整理上傳資料
減少重複操作

報告

協助整理輸出內容

整理資料與欄位內容
協助產出報告草稿
降低人工整理時間

AI Agent 的價值，來自於與流程的整合，而不是額外疊加。

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AI 導入的資料安全考量

重點不是不用 AI，而是選擇正確的使用方式。使用方式不同，資料風險就不同。

P

一般公開工具

方便，但不適合直接放入機密資料

上手快速、使用方便
不適合直接處理公司機密或敏感資料
資料風險相對較高，管理彈性有限

C

企業 API / 雲端企業服務

較適合企業導入與系統整合

資料僅用於當下運算
可設定為不作為模型訓練用途
權限、記錄與存取方式較可控
較適合串接內部流程與既有系統

S

私有部署 / 封閉式架構

控管更高，但成本與維護也更高

可進一步提高資料控管程度
適合高敏感資料或特殊合規場景
需要評估硬體、維運與整合成本

AI 的選擇關鍵在於正確的架構與服務方式；後續若導入，將以資料不外流、不作訓練用途為前提進行規劃。

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現有 LIMS 在部分流程上，仍有優化與調整的空間

系統現況

有系統，但不貼合流程

現有 LIMS 的操作邏輯與實際業務流程不一致，造成人員需要額外記憶「系統怎麼想」而非「工作怎麼跑」。

實際影響

人工彌補成為日常

小 bug 與流程不符的地方，長期靠人工記憶、反覆核對來補救，形成隱性的時間與錯誤成本。

根本問題

系統無法跟隨時代成長

隨著業務模式持續演進，現有系統在設計上未能同步調整，使得新需求的處理需仰賴額外作業，而非自然延伸支援。

因此

從流程角度看目前的作業情境

目前整理的幾項情境，主要反映流程與系統之間的銜接狀況，也提供後續優化與調整的方向參考。

換句話說：問題不在於要不要導入 AI，而是要先找到符合的工作流程。

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問題不是單點，而是每個流程節點都有斷口

1

案件建立與專案流程複雜

前端建案、專案切換與內部交接步驟多，最小單位還需深入梳理，容易形成重工與認知落差。

2

客戶資料與報價頻繁異動

案件資料常在進行中調整，不僅行政作業繁重，也缺乏留痕機制，版本難以追溯。

3

採樣行程異動靠人工回報

行程變更或取消全憑口頭或通訊軟體傳遞，沒有系統連接，資訊易斷裂、易遺漏、難追朔。

4

現場數據無法即時回傳

手機填寫不方便，造成現場遺漏或事後補登，後端行政作業繁瑣；語音轉寫進 LIMS 仍需架構支撐。

5

實驗室上傳流程繁瑣

派工、批次、下載、上傳分多步驟，依賴系統碼對應，錯誤率與人力成本雙高，自動化空間大。

6

報告格式多變

格式依客戶需求持續調整，模板未系統化管理，輸出品質與維護成本都不穩定。

7

權限與標籤配置未精細化

報告與資料管理規則尚未整理成熟，導致權責界線、版本管理與維護機制不夠清楚。

8

核心問題：資料流有斷口

每個節點各自為政，沒有統一追蹤主體，因此流程之間仍需靠人工橋接。

這些情境反映出資料與流程之間尚未完全整合，跨流程仍需人工銜接，也顯示在導入 AI 前，基礎整合仍是關鍵。

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可以整理成四條主線

1

案件與資料異動管理

案件建立複雜、資料常修改，需要完整留痕與歷程追蹤，避免跨部門理解不同步。

2

採樣與現場回報

行程異動、取消與現場輸入不便利，代表真正的問題在回報節點沒有被系統接住。

3

實驗室資料上傳

派工、批次、下載與上傳環節繁瑣，若沒有流程整併，很難談後續自動化與 AI 強化。

4

報告與管理規則

格式變動多、模板管理與權限配置需要系統化，才能穩定支撐對外輸出與內部控管。

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系統建置策略：以流程為主線，逐步導入 LIMS 與 Agent

1

業務 / 專案

報價、合約、案件

2

採樣

排程、異動、回報

3

實驗室

派工、批次、上傳

4

報告

模板、格式、輸出

導入節奏

1.

1. 先從案件入口開始

打通報價、合約到案件建立，先讓前端主資料一致。

2.

2. 把前線資訊帶進系統

採樣排程、異動與回報不再停留在訊息與口頭交辦。

3.

3. 再串實驗室與報告

整理派工、批次、上傳、模板與版本規則，降低重工。

4.

4. 最後放大 Agent 效益

流程穩定後再把查詢、修改、回報逐步自動化。

Agent / 對話式操作 / 自動化能力

LIMS Core 資料與流程中樞

- 以案件為最小管理單位 - 串接流程、資料、留痕與權限

Agent 入口

查詢修改回報語音輸入

先處理高頻又跨部門的操作入口，減少人員在多系統間切換與查找。

資料基礎

員工

角色、權限、分工必須對應流程節點與責任邊界。

客戶

聯絡資訊、需求異動與合作歷程，是案件前端主資料。

檢測項目

是流程串接與報告輸出的核心欄位，應優先標準化。

優先整理

車輛、設備

視實務管理需求決定是否納入 LIMS 主資料。

待確認

先穩定資料與流程，再讓 LIMS 與 Agent 隨流程整合，逐步放大整體效率

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導入策略的核心方向

現況

立場

在既有制度與作業基礎上，
以穩定優化為前提，逐步推動流程與系統的整合

判斷

核心判斷

目前的關鍵不在於導入更多工具，
而在於提升資料與流程之間的整合程度

策略

策略方向

優先強化資料串接與流程銜接，
為後續自動化與 AI 應用建立基礎

先讓資料與流程站穩，再逐步擴展系統能力

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Thank you

謝謝聆聽

開放討論——歡迎分享你看到的流程問題，
或對 LIMS 規劃方向提出意見。

先確立工作流

整理資料與留痕

小場景試行

再擴大 AI 導入

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