☁️ 用生活看懂我的兩條主線：Odoo × AI & Data 的「一條路」

給 0 基礎的你：把流程畫清楚、把資料洗乾淨、把決策說人話

這不是在堆名詞；這是一條從「日常工作」走到「穩定決策」的路。你讀完能分辨：我們做的每一篇文章，其實都在完成同一件事。

1｜先把「亂線」拉直：流程 → 資料 → 模型 → 決策

你可以把組織想像成一條生產線，但不是做零件，而是做決策。

1. 流程：把事情的先後和責任畫清楚
   → 例：接到訂單 → 進貨 → 入庫 → 出貨 → 對帳 → 報表。誰做？做完交給誰？

2. 資料：把每一步留下「可追溯」的紀錄
   → 例：商品有批號、效期、溫度；服務有日期、人員、用量、備註。

3. 模型：把經驗變成規則或公式
   → 例：缺貨就補（安全庫存）、怎麼跑車最省（VRP 路線規劃）、怎麼排班最穩（LP/IP）。

4. 決策：把規則做成按鈕和報表
   → 例：一鍵看「哪裡要補貨」「今天車怎麼跑」「本週異常清單」。

核心觀念：先整理流程，再收乾淨資料，才有用得住的模型。
跳過前兩步，AI 只會變成好看的 demo。

2｜為什麼用 Odoo？因為它是「流程的文字處理器」

Word 讓你把想法變成文件；Odoo 讓你把流程變成可執行的系統。

• 我們把流程拆成模組（銷售、採購、庫存、會計、製造、專案）。
• 讓每張單據「前後相連」，例如：採購單 → 入庫單 → 應付帳款 → 月結報表。
• 用最少客製，換最大一致性；好處是好維護、好培訓、好擴充。

你可以把它想成「樂高底板」：場景不同（醫療、劇團、餐飲、救災），積木組法不同，但底板一樣。

3｜三個生活例子：一秒知道我們在做什麼

3-1 月餅小工坊（BOM & 小批量）

• 流程：接單 → 進料 → 生產 → 包裝 → 出貨
• 資料：配方（BOM）、良率、工時、包材、批號/效期
• 模型：算出每盒成本與哪道工序最卡
• 決策：要不要加價？哪一段要增人或改流程？
  👉 你會看到的報表：成本結構圖、良率走勢、每日產能與落差。

3-2 醫材配送（VRP 路線規劃）

• 流程：收單 → 併單 → 配車 → 出車 → 回倉
• 資料：每張訂單的時窗、距離、司機工時、車輛容量
• 模型：VRP 平衡「成本 × 準時 × 趟數」
• 決策：今天怎麼排最好？多一台車會更好還是更貴？
  👉 你會看到的報表：每日車趟成本、準時率、備援方案建議。

3-3 長照據點（批號效期 × 服務稽核）

• 流程：排程 → 到點服務 → 用量登記 → 家屬回饋
• 資料：耗材批號/效期、體適能數據、用藥紀錄、異常事件
• 模型：補貨規則、風險分層（誰需要更多關注）
• 決策：誰是高風險個案？哪天物資可能缺？
  👉 你會看到的報表：個案雷達圖、例外清單、補貨待辦、冷鏈異常警示。

4｜AI 到底做了什麼？不是變魔術，是「幫你守規則」

• 描述統計：把「很多數字」變成「看得懂的圖表」。
• 回歸/檢定：搞清楚什麼真的有關、什麼只是巧合。
• 最佳化（LP/IP/VRP）：在有限資源中，找「整體最好的排列」。
• AIGC（生成式 AI）：把日誌摘要、例外說明、SOP 草稿自動起好頭。

你可以把 AI 想成「會讀流程手冊的小助理」。
它不取代制度，它讓制度更快被遵守、更容易被看見。

5｜別忘了保護線：權限、審批、稽核、倫理

系統能做不代表該做。我們把「保護線」寫進日常：

• 權限：誰能看、誰能改、誰能批准。
• 審批：金額超過上限、自動進到主管簽核。
• 稽核軌跡：每一步都有時間與動作紀錄。
• 倫理與隱私：健康/個資最小可見、必要留存與刪除政策。

結論：可用、可控、可擴充，三者缺一不可。

6｜把兩條主線「接成一條」：從文章到日常工作的 5 步驟

1. 畫流程：用白板把「一週最常做的事」畫成 5–7 格泳道圖。
2. 定資料：每一格需要哪 5 個欄位？（人、時間、數量、單價、備註）
3. 串 Odoo：把單據連起來，先不用客製就能跑一輪。
4. 加模型：先上最簡單的規則（安全庫存、固定路線），再逐步引入最佳化。
5. 做報表：三張 MVP 就夠——庫存健康度、準時/延誤清單、例外說明。

這就是我所有文章背後的骨架：先「能跑」，再「跑得好」，最後「跑得可被任何新人接手」。

7｜一句話的總結（給老闆、也給自己）

Odoo 幫我們把「做事」變成「做系統的事」，
AI & Data 幫我們把「感覺」變成「可解釋的選擇」。
當流程能被看見、資料能被信任、模型能被解釋，
管理就會變得更有人味。

📚 2025 鐵人賽雙系列總回顧：Odoo × AI & Data 的實戰筆記

— 把流程畫清楚，把資料洗乾淨，把策略寫進系統

TL;DR：這是一篇把你兩個系列（Odoo 數位轉型 × AI & Data 在醫療與長照）整理成一篇可直接發佈的回顧文章：有敘事、有索引表、有可落地的方法論與下一步行動清單。

0｜寫在前面：為什麼要把兩個系列「合起來看」？

你在兩個系列中其實做的是同一件事：把經驗定義成流程，把流程變成資料，把資料做成決策。

• Odoo 系列（25 天）：用開源 ERP 把日常營運標準化，讓每個單據都能被追蹤與優化。
• AI & Data 系列（28 天）：用統計與機器學習把健康與長照的決策明文化，落在可驗證的模型與工具上。

一條線串起來：流程（Odoo） → 資料（整潔可用） → 模型（AI/統計/最佳化） → 決策（策略與倫理）。

Part I｜Odoo 系列：從工廠到廚房，從劇團到長照（Day 1–25）

1-1｜主線敘事：用開源精神，讓小團隊也有大規模的複製力

我們先以「流程視角」起步，而非功能清單：把接單、採購、庫存、會計、報表串成一條 可稽核的資料鏈。

• 少客製，重一致性：用 App Studio + 輕量 Python 延伸規則（安全庫存、專案毛利、審批線）
• 資料要乾淨：月結自動化、權限分層、單據關聯，讓每筆資料都能追本溯源
• AI 的基礎：流程穩定後，智慧補貨、VRP、異常偵測才好落地

1-2｜跨域落地的 5 條路

1. 醫療/長照：批號效期、冷鏈溫控、服務單對應材料、IoT 事件回寫 → 形成「發現—通知—補救—稽核」閉環
2. 物流/VRP：把庫存、訂單時窗、工時限制丟進模型，平衡「成本×準時×車趟數」
3. 餐飲/成本：把米其林級晚餐當 BOM，每道菜等於一張工單，服務與良率終於有數可據
4. 文化/劇團：道具序號、出借/歸還、場次資產一體化 → 文化產業也能數位孿生
5. 救災/物資：多倉同步、批次與效期管控、快照盤點，災中與災後都能對賬

1-3｜賽局視角：把策略寫進系統

• Chicken Game（研發 vs 營運）、重複囚徒困境（採購 vs 銷售）、信號傳遞（價格 vs 服務層級）
• 用系統機制落地策略：權限、審批、折扣上限、交期承諾、例外報表
• 重點不是寫論文，而是把策略「變成設計」。

1-4｜Odoo 系列快速索引（Day 1–25）

Part II｜AI & Data 系列：把研究做成工具，把工具變成決策（Day 1–28）

2-1｜方法論基礎：從描述到預測，從單變項到多變項

你把統計與機器學習排成一條學習曲線：
描述統計 → 交叉分析 → 多元迴歸 → ANOVA/Tukey → LP/IP/VRP → 視覺化/語音轉錄 → AIGC 工具化。

• 重點不是累積名詞，而是能把「檢定 → 估計 → 預測/規劃」放到真實決策。

2-2｜在地與國際案例：社經條件 × 健康

教育、收入、婚姻、居住狀態與健康體適能/照護需求之間存在可被量化的關係：

• 你用故事（咖啡廳、生活支出）帶出模型的直覺
• 在長照評鑑爭議、災害預警（堰塞湖）等議題上，轉成資料證據與透明邏輯

2-3｜預測與最佳化：讓模型說清楚「要怎麼做」

• LP/IP/VRP：從倉儲選址、長照中心佈點，到醫材配送排程
• 健康與長照：把風險分層、服務量能、資源配置放進模型框架
• 雪球票據：把金融產品參數化，建立可回測的決策邏輯

2-4｜視覺化與工具：把資料變成一眼可懂的訊息

• 描述統計是第一扇窗；儀表板、互動報告、語音轉錄摘要是日常決策的入口
• Gemini 八大模組：讀檔、調研、多模態生成，形成「讀—想—寫—呈現」的工作流

2-5｜管理與倫理：研究不只為了學術，而是為了能用

• 隱私與倫理是設計的一部份（不是附錄）
• 讓「可用、可控、可擴充」成為資料治理的三大支柱
• 在 AIGC 時代，人類的判斷仍是風險閥門

2-6｜AI & Data 系列快速索引（Day 1–28）

Part III｜把兩條路「接起來」：統一方法與共通模組

3-1｜統一方法（Unified Method）

1. 畫流程：SIPOC/泳道圖 → Odoo 模組化 → 單據關聯
2. 定資料：欄位字典、主鍵/外鍵、時間戳、事件流（IoT/語音/表單）
3. 建模型：描述→檢定→回歸/分類→LP/IP/VRP→決策規則
4. 做治理：權限、審批、稽核軌跡、倫理/隱私
5. 成產品：儀表板、報表、例外清單、SOP/Playbook

3-2｜共通模組（Reusable Blocks）

• 資料層：乾淨表（事實表/維度表）、事件流、批次/效期/序號
• 決策層：安全庫存、補貨規則、路線規劃、價格/折扣邏輯
• 呈現層：角色化儀表板（現場/主管/法遵/家屬）、一鍵報表
• AI 助理：日誌總結、異常解釋、SOP 起稿、會議摘要

Part IV｜可操作的下一步（3+3 行動清單）

A. 3 週內可完成

• (1) 流程盤點：把「接單→採購→入庫→出貨→對帳→報表」畫成泳道圖（含角色/風險點）
• (2) 資料字典：定欄位/鍵值/稽核欄；把批號、效期、序號標準化
• (3) 儀表板 MVP：三張即戰力板：庫存健康度、訂單準時率、例外清單

B. 3 個月內落地

• (4) VRP 小實驗：先挑一區一車，做「成本×準時×趟數」三目標比較
• (5) AI 報表助理：導入日誌總結、週報起稿、異常說明自動化
• (6) 倫理/法遵清單：權限矩陣、審批線、資料留存與刪除政策

結語｜把「技術」變成「常識」

你已經證明：開源不是便宜貨，而是可演化；AI 不是花拳繡腿，而是把經驗固化成規則、把規則變成設計。
當流程被看見、資料能被信任、模型能被解釋，管理就會變得更有人味。

Odoo 與 AI & Data，不是兩條路；它們就是同一條「走向更好的決策」的路。