Odoo 導入：從 ERP 到 AI Data 平台的實戰藍圖（以小型醫療與日照中心為例）

TL;DR
導入 Odoo 不是為了多一個系統，而是要讓資料能「說話」。
先理清流程、再導資料、最後才上 AI。從「營運數據」變「決策智慧」，Odoo 是 AI Data 的第一站。

為什麼選 Odoo？

Odoo 是一套 開源 ERP 系統，整合銷售、採購、庫存、會計、人資、專案、CRM… 等模組。
對於中小企業或地區醫療機構（如 40 床以下 RCW 或日照中心）來說，它不只是 ERP，更是資料中樞（Data Hub）。

✅ 開源＋模組化：可逐步導入，不需一次性上線所有功能。
✅ API 友善：便於串接 AI、BI、Python 分析與自動化。
✅ 成本可控：自架 + Docker + PostgreSQL，即可低成本啟用。
✅ 社群活躍：有大量台灣模組（醫療、會計、採購、稅務）可用。

導入三階段策略：流程 → 資料 → AI

Phase 1：流程建模（Process Modeling）

1. 盤點核心業務：掛號、評估、照護紀錄、採購、核銷、報表。
2. 轉成 Odoo 模組對應：
   • 客戶 = 病人
   • 任務 = 照護紀錄
   • 專案 = 個案計畫
   • 產品 = 耗材 / 課程 / 服務
3. 使用 Studio 或 XML 自訂欄位：如 case_id, nursing_note, care_type。
4. 設計表單流程：誰填、何時填、送誰簽。

💡 關鍵：流程不是為系統而改，而是讓系統貼近現場。

Phase 2：資料整合（Data Integration）

Odoo 的核心是 PostgreSQL，天然支援 ETL 與 AI Data 的串接。

可透過 Odoo API / PostgreSQL Connector / pandas SQLAlchemy 進行資料抽取。

python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("postgresql://odoo:password@localhost:5432/odoodb")
df = pd.read_sql("SELECT date, amount_total, partner_id FROM account_move", engine)
df.groupby('partner_id')['amount_total'].sum().head()