產業背景｜AI Server × Make-to-Order(接單式生產)的先天複雜性
在 AI Server 與高階運算設備 產業中，多數企業並非大量標準品生產，而是典型的 Make-to-Order（接單生產） 模式，具備以下特性：
- 每一筆訂單，幾乎都是 客製化規格
- CPU / GPU / DIMM / Storage / NIC / Power / Thermal 具高度相依性
- 不同市場、專案、時期，可用料件與價格隨時變動
- 銷售、PM、工程、採購需高度協作
在這樣的環境下，傳統 CRM 常出現以下問題：
人員異動即造成知識斷層，風險極高
CRM 只能記錄「結果」，無法理解「組合邏輯」
規格檢查仰賴資深工程或產品經理人工把關
一筆錯誤配置，往往在訂單中、後期才被發現
將 AI Server 的隱性工程知識，轉為可被系統即時執行的 AI 判斷能力
具體目標包含：
1. CRM 成為接單流程中的「即時守門員」
2. 銷售前期，就能即時檢查 AI Server 規格合理性
3. 降低對單一資深工程或 PM 的依賴
具體效益
- Quote lead time (下降90%)
- 業績上升(15%)。
- 錯誤率大幅下降95%
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