一 為什麼需要自動化資料流程？

隨著AI技術的發展，自動化已經是一個不可或缺的功能，根據市場研究公司OnePoll針對2000名美國工作者的調查發現，將近7成的上班族每天都在做重複的事情，每個禮拜都要花5小時在可以自動化的工作上，其實很多工作內容都可以透過自動化來提升效率。

現在的資料流程還充滿著人為操作的問題——像是資料分散、重工、報表延遲、品質不一。這些不僅浪費時間，也讓資料的準確性和可追溯性下降，部門之間的溝通更容易出現落差。

二 自動化資料流程能帶來什麼改變？

根據勤業眾信的資料，工作流程自動化後可望減少30％至70％的人工作業，同時降低15%至90%人工成本。

三 從資料到決策：自動化的關鍵步驟——以 SPC 為例

以製造業的 SPC（統計製程管制）流程為例，過去品質工程師必須手動彙整各產線的量測資料，再繪製折線圖檢查異常。

透過 KNIME 建立自動化資料流程後，系統可每日自動擷取量測紀錄、清洗資料並計算 UCL/LCL（上、下限值），同時自動生成 SPC 管制折線圖，不再需要人工繪製。

這樣的流程不僅減少人工作業時間，也讓品質團隊能即時掌握製程穩定度，迅速採取行動，真正做到「從資料到決策」。

四 打造屬於你的可重複流程

建立自動化資料流程並不一定要複雜。

案例一: 自動生成SPC統計製成管制圖

以常見的製造現場為例，機台每日產生的大量量測資料，只要導入 KNIME 進行基本整理與格式轉換，系統就能自動生成 SPC 管制折線圖，並持續更新最新結果。

在這樣的設計下，當新資料進入時，KNIME 會自動完成以下動作：

1. 擷取資料：從資料庫或 CSV 讀取最新機台量測紀錄。
2. 資料整理：自動清理欄位、統一日期與批號格式，確保數據一致性。
3. 自動繪圖：根據更新後的資料自動生成折線圖（例如 UCL/LCL 管制圖），即時反映製程變化。

整個流程只需設定一次，之後 KNIME 會自動偵測新資料、更新圖表，品質團隊不再需要手動彙整與繪圖，就能即時掌握製程穩定度。

這樣的自動化設計，讓「資料流不斷線、決策不中斷」，真正實現從資料到行動的智慧轉化。

除此之外，舉凡製造業現場各類IoT、MES、與ERP 資料的整合串接，也都可以用KNIME 達成自動化整合，以便各類AI 及BI 的應用。