「從手動 Excel 到智慧自動化——讓資料管理邁向下一個層次！
還在逐欄整理、逐步整合、靠 Excel 拼拼湊湊資料嗎？是時候讓自動化替你省下時間，創造更大可能！
自動化資料流程不只節省時間，更能降低錯誤、提升效率，讓團隊把心力投入更有價值的分析與決策上。
從資料擷取、清洗、整併到報表產出，全部一次到位。告別繁瑣的拼湊手動作業，現在就讓自動化帶你看見更大的可能！
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。
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。
此外還能：
使用KNIME可以輕鬆打造自動化資料流程，KNIME 是一款開源的資料分析與自動化平台，透過「節點式 (Node-based)」的可視化介面，使用者可以不必撰寫大量程式碼，就能完成從資料擷取、清理、轉換到分析與報表輸出的完整流程。 對於希望建立可重複、可視覺化、易於維護的自動化資料流程的團隊而言，KNIME 是一個穩定且靈活的選擇。
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」。
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：
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。
案例二: 零售業自動化建模
除了製造業的製程監控外，這樣的自動化資料流程也能完美應用在預測型任務上。
例如導入 AutoML（自動化建模）節點後，系統可根據每日更新的銷售資料，自動重新訓練模型，用以預測產品良率、設備異常或銷售趨勢。
只要導入歷史銷售資料（地區、產品、價格、促銷、天氣、銷售金額等欄位），系統就會自動完成資料清理、特徵工程、模型比較（XGBoost、Random Forest、線性迴歸等），並挑選出預測誤差最低的最佳模型。 新資料一進來即可直接套用，預測下一期銷售額，並自動產出趨勢報表，協助管理者精準掌握未來走勢與庫存規劃。
這樣的流程不僅擴展了自動化的應用範圍，更讓「模型」與「決策」同步自動化，真正實現從資料到洞察的一站式智慧流程。
橫軸為 RMSE（均方根誤差），越小越準確 ｜ 灰色散點＝實際銷售值，紫色散點＝模型預測值
自動化資料流程不只是工具，而是一種新工作模式。
讓資料自動流動 ｜ 報表自動更新 ｜ 模型自動學習 讓你專注於「為什麼發生」與「下一步怎麼做」
現在就讓自動化，替你加速決策與創新！
立即預約 免費 KNIME 自動化流程健診 30 分鐘幫您找出最值得先自動化的 3 個環節
Source: StudyFinds. “Office workers say artificial intelligence and automation will make their jobs easier.”Published on May 27, 2021.Retrieved fromhttps://studyfinds.org/office-workers-artificial-intelligence-automation/
如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。
請留下您的聯絡資訊與問題，我們會盡速與您聯繫，謝謝。
