物流與供應鏈
供應鏈管控中心
供應商、工廠、倉庫與運輸各有各的系統，斷料和延誤往往在發生之後才被發現。
本體論裡的物件
- 供應商
- 物料
- 採購單
- 庫存
- 運輸
Wonder Atlas 能做的事
- 跨供應商、工廠與倉庫的即時庫存與在途全貌
- 斷料與延誤預警，並模擬改單、轉單、調撥的影響
- 提出庫存調撥與補貨建議，確認後直接回寫 ERP
你會得到在客戶受影響之前，就看到風險並決定怎麼應對。
把散落在各系統的資料，變成可以即時決策的營運全貌。
設備異常、訂單延誤、庫存失衡時，你不必再等報表、追人問數字，第一時間就知道發生什麼、影響多大、該由誰處理。
萬德數位以本體論為核心打造 Wonder Atlas，把 ERP、MES、IoT 與試算表裡的資料連成企業的數位孿生，讓人與 AI 用同一套業務語言做決策。
- 資料層ERP、MES、IoT、CRM、資料庫與試算表
- 本體論層物件、屬性、關係與可執行的動作，內建權限與稽核
- 應用層AI 代理、模擬推演、儀表板與工作流程
看清現在，也預演未來
本體論讓資料不再只是表格，而是能被查詢、推理與行動的營運全貌。這是企業會感受到的六個改變。
全公司說同一種業務語言
同一張「訂單」在每個系統、每個部門的意思都一樣，不必再為了對數字開會。
一個異常，看得到所有影響
沿著物件之間的關係，立即追到受影響的工單、訂單、客戶與負責人。
先模擬，再決定
在數位分身上試算不同方案：改單、調撥、排程，先看結果，再挑最好的那一個。
AI 的每個答案都有根據
AI 代理在本體論上查詢與推理，每個結果都能追溯到資料來源。
決策直接變成行動
確認之後，指派、通知與回寫既有系統一次完成，並納入既有的簽核流程。
權限與稽核內建
依角色決定看得到什麼、能做什麼，每一次操作都留下稽核軌跡。
Wonder Atlas 產業解決方案
每個產業都有自己的物件與關係。先把它們建進本體論，AI 才能跨系統推演、提出建議，並在你確認後採取行動。這是單點工具做不到的事。
製造與半導體
智慧製造與品質追溯
一個品質問題要追到哪個批次、哪台機台、哪家供應商，常常得翻遍好幾套系統。
本體論裡的物件
- 機台
- 工單
- 批次
- BOM
- 客訴
Wonder Atlas 能做的事
- 齊料判斷：哪些工單現在就能開工、還缺哪些料
- 從客訴、保固與檢驗資料，一路追溯到批次、機台與供應商
- 工廠數位孿生：先模擬插單或機台停機對交期的影響
你會得到問題更早被發現，查原因不必再翻遍系統。
採購
智慧採購與合約
供應商風險、關稅變動與合約條款散落在信件和文件裡，採購決策很難即時。
本體論裡的物件
- 供應商
- 合約條款
- 料件
- 價格
- 關稅
Wonder Atlas 能做的事
- 掃描供應商的財務、地緣與交期風險，提早示警
- AI 盤點合約條款，提醒到期日、最低採購量與回饋條件
- 例行的詢價與供應商往來信件，由 AI 代理起草、由人確認送出
你會得到採購人員把時間花在談判與策略，而不是追文件。
醫療照護
醫院營運
床位、人力與病人動線每小時都在變，申報與行政作業又耗掉大量人力。
本體論裡的物件
- 病床
- 病人動線
- 醫護人員
- 排班
- 申報案件
Wonder Atlas 能做的事
- 即時床位與容量全貌，提前安排轉床與出院
- 依病人量與規範，產生醫護排班建議
- 健保申報與核刪申覆的資料整理與文件草擬
你會得到醫護人員少花時間在行政，多花時間在病人身上。
營建工程
營建專案
圖說、規範、進度與分包商資訊各自分散，延誤往往到了現場才被看見。
本體論裡的物件
- 專案
- 工項
- 機具
- 分包商
- 圖說
Wonder Atlas 能做的事
- 從圖說與施工規範擷取數量與關鍵條款，加速估算
- 整合人力、機具與材料，跨工地調度
- 依進度、天候與供料資料，預測延誤風險
你會得到在延誤發生之前就調整資源，守住工期與預算。
金融保險
金融與保險
客戶資料分散在各業務系統，審查、核保與理賠高度依賴人工比對。
本體論裡的物件
- 客戶
- 帳戶
- 保單
- 交易
- 理賠案件
Wonder Atlas 能做的事
- 單一客戶全貌，看見跨產品線的完整往來
- KYC 與洗錢防制審查輔助，標出需要優先處理的高風險案件
- 核保與理賠文件自動擷取與初審，每一步都留下稽核軌跡
你會得到審查更快、更一致，也經得起稽核。
零售與消費品
零售與消費品
有的門市缺貨、有的門市積壓，價格與促銷的影響很難事前評估。
本體論裡的物件
- 門市
- 商品
- 庫存
- 促銷
- 供應商
Wonder Atlas 能做的事
- 缺貨與庫存過剩預警，建議跨門市調撥
- 先模擬價格與促銷對銷量與毛利的影響
- 依銷售與庫存變化，自動調整補貨建議
你會得到對的商品，在對的時間，出現在對的門市。
能源與公用事業
能源與設施
案場與設備分散各地，故障常在停機之後才被發現。
本體論裡的物件
- 案場
- 設備
- 感測器
- 維修工單
- 技師
Wonder Atlas 能做的事
- 整合感測器資料，預測設備故障並提早排修
- 停機即時通知，自動派工給最近的技師
- 能耗與碳排資料的追蹤與報告
你會得到減少非計畫性停機，讓維修從被動變主動。
政府與公共服務
公部門整備
資產、人員與預算分屬不同系統，主管很難掌握整體的整備狀況。
本體論裡的物件
- 資產
- 人員
- 訓練
- 預算
- 合約
Wonder Atlas 能做的事
- 資產妥善率與維護狀態的全貌
- 人員專長、訓練與調度一目了然
- 預算執行與重新分配，不需要整套換系統
你會得到需要的時候，清楚知道手上能動用哪些資源。
國防與公共安全
邊緣 AI 與多感測器協同
現場常是斷網、低頻寬的環境，大量感測資料來不及傳回指揮中心。
本體論裡的物件
- 感測器
- 無人機
- 攝影機
- 場域
- 事件
Wonder Atlas 能做的事
- 在無人機、攝影機等現場設備上直接推論，只回傳重點
- 融合影像、雷達、聲音與定位等多種感測資料
- 現場事件即時回到本體論，指揮端與現場看到同一張全貌
你會得到在通訊受限的環境，也能更快做出判斷。
為什麼選擇萬德數位
多數企業不缺系統，缺的是讓這些系統說同一種語言。我們從營運問題出發，把既有系統接起來，而不是要你全部換掉。
以本體論為核心
我們不是再多做一套報表或系統，而是建立企業共用的業務模型。每個系統、每個部門、每個 AI 代理，對「設備」「訂單」「客戶」都有一致的理解。
廠牌中立，既有系統不用換
SAP、鼎新等 ERP，加上自建系統、MES、IoT 與 Excel 並存，都能接起來。保留你既有的投資，在上面長出新的能力。
地端與私有雲優先
關鍵資料留在你自己的環境，採單一租戶部署，符合機關與各產業的資安要求。
分階段上線，每一步都看得到成果
不停留在簡報與展示。從最有價值的場景先上線，再依實際使用成果一路擴充到完整的營運範圍。
企業導入系統的 8 大困擾，與我們的解決方案
這些問題我們都遇過。每一個都有對應的做法，而且可以一次到位地交付。
系統各自為政，資料成了孤島
以本體論建立統一的物件模型，所有系統的資料都對應到同一套業務語言。
汰換舊系統，怕資料移轉出錯
分階段移轉，新舊系統並行比對，確認無誤才切換，營運不中斷。
既有系統沒有 AI 能力
不必換掉原系統，直接把 AI 接進既有的工作流程。
AI 的答案不可追溯，不敢用
每個結果都能追到資料來源，依角色授權執行，並納入既有簽核。
客製開發留下資安漏洞
導入 DevSecOps 與程式碼資安檢測，對應《資通安全管理法》的要求。
帳號權限分散，難以管理
整合單一登入與角色權限，一處設定、處處生效。
系統上線後，效能不如預期
從資料庫、查詢到架構，逐層找出瓶頸並調校。
關鍵資料不能放上雲端
採地端或私有雲單一租戶部署，資料留在你自己的環境。
把平台真正落地的四項優勢
平台再好，也要能接上你現有的系統、跑得夠快、經得起資安檢查。這是我們長年累積的基本功。
資料介接與移轉
熟悉異質資料庫與系統介接。舊系統資料分階段移轉、新舊並行比對，切換過程不中斷營運。
效能調校
從資料庫、查詢到系統架構逐層找出瓶頸。不論是自建或其他廠商開發的系統，都能優化。
程式碼資安檢測
以業界標準工具進行靜態與動態程式碼檢測，搭配 DevSecOps 流程，符合《資通安全管理法》與機關的源碼檢測要求。
15 年以上大型系統建置經驗
我們在政府機關資訊系統、國防相關技術專案與企業級軟體，累積 15 年以上的實戰經驗，熟悉公部門與大型企業的需求、流程與驗收方式。
5 步導入流程，從規劃到上線維運完整交付
同一個團隊從啟動、建模、開發到上線維運一路負責，本體論在你的企業裡一步步長出來。每一步都有明確的交付物，你隨時知道專案走到哪裡。
- 01
專案啟動
召開啟動會議，確認目標、整體範圍、雙方窗口與時程，並規劃分階段的導入順序。
交付專案計畫書
- 02
現況盤點與需求訪談
盤點既有系統、資料表與作業流程，訪談第一線人員與管理者，找出決策卡在哪裡。
交付現況分析報告
- 03
本體建模與系統設計
定義物件、屬性、關係與可執行的動作，撰寫 SRS 並製作操作原型，與業務單位逐項確認。
交付本體模型、規格書與原型
- 04
介接開發與上線
接上既有系統的資料，開發 AI 代理與操作介面，依規劃分階段在真實環境上線使用。
交付上線運作的系統
- 05
驗收、教育訓練與維運
分階段驗收並辦理教育訓練，上線後提供年度維運，並依使用回饋持續擴充物件與場景。
交付驗收紀錄、教育訓練與維運計畫
我們的使命
AI 應該讓人更有能力，而不是取代人。
萬德數位打造建構在本體論之上的 AI 平台，讓企業與機關裡的每一個人，都能在對的時間看見全貌、做出更好的決定。
讓資料回到業務的語言
資料散落在各系統，是因為每套系統都用自己的方式描述世界。我們用本體論把它們翻譯回大家每天在用的業務語言。
讓 AI 有根據、可追溯
AI 的建議必須說得出依據。每個結果都能追溯到資料來源與規則，才放得進關鍵流程。
讓決定留在人手上
AI 負責整理資訊、推演影響、提出建議；做決定、負責任的，始終是人。
讓好技術在台灣落地
以地端優先、廠牌中立的方式，讓製造、物流、公共服務與各產業都能用上、也能安心使用 AI。
我們的團隊
為了打造並長期支撐本體論平台，萬德數位依六個職能組織團隊。每個部門的目標一致：把產品與生態系做好，並確保服務品質與資訊安全。
本體論平台工程
打造平台的核心：物件模型、資料介接、資料來源追溯與品質檢查。目標是讓任何系統的資料都能接進同一套業務語言，平台穩定、可擴充，能長期承載客戶的營運。
AI 代理與應用
讓 AI 在本體論上查詢、推理，並在授權範圍內提出建議與執行動作。也把語音、影像、文件自動化等能力做成可重複使用的模組，持續擴充平台能做的事。
前線部署工程
進駐客戶現場，把平台接上真實的系統與流程，帶著客戶一路走到上線。每一次導入學到的事，都會帶回產品，讓下一個客戶導入得更快、更穩。
產品與設計
定義產品方向，設計讓第一線人員真正用得上的介面與流程。我們相信，好的系統是使用者願意每天打開的系統。
資安、治理與品質
負責權限控管、稽核軌跡、程式碼資安檢測、法規遵循與服務品質管理，確保客戶可以放心把關鍵資料與流程交給我們。
產業生態與營運
發展各產業的解決方案範本，經營技術與通路夥伴生態系，並負責法務、財務與人才招募，支撐公司長期穩健成長。
我們重視的事，以及我們的做法
每天，我們都在做會影響客戶與使用者的決定。這些原則決定我們做什麼、不做什麼，也決定我們如何對待客戶、使用者與彼此。
- 01
以人為本
科技應該為人服務。我們打造讓人更有能力的工具：AI 負責整理資訊、提出建議，最後的判斷與責任留在人身上。
- 02
為長遠的善而行動
我們選擇讓客戶、使用者與社會長期受益的做法，即使短期比較辛苦。我們不打造以傷害或欺騙人為目的的系統。
- 03
正視機會，也正視風險
AI 能帶來巨大的進步，也帶來真實的風險。兩者都看清楚，才能把事情做對。
- 04
誠實透明
我們清楚說明系統做得到什麼、做不到什麼，也讓每一個 AI 產生的結果都能追溯來源。
- 05
善待每一位使用者
使用者不只是付費的客戶，還包括每天操作系統的第一線人員，以及受系統影響的每一個人。
- 06
做簡單而有效的事
能用簡單方法解決的問題，就不用複雜的方法。我們重視實際驗證，而不是看起來厲害。
- 07
對結果負責
系統上線、真的被使用，才算完成。我們用成果說話，也為成果負責。
一起把 AI 帶進真實的產業現場。
我們把本體論與 AI 代理接進工廠、醫院、港口與公部門的日常運作。這裡的每一行程式，都會真的被現場的人用上。如果這是你想做的事，我們想認識你。
- 本體論平台工程
- AI 代理與應用
- 前線部署工程
- 產品與設計
- 資安、治理與品質