企業資源規劃(ERP, Enterprise Resource Planning)系統，已從過去的「數位帳本」演化為現代企業的「智慧大腦」。本文簡述其起源、鋼鐵業成功案例，以及結合 AI 的未來展望。
1990年代ERP正式誕生由Gartner Group命名。演進過程是將1960年代的MRP(物料需求規劃)、以及1980年代的MRP II(製造資源規劃)延伸至人力資源、採購、銷售與跨部門數據整合，實現「資訊流」即時同步。2020年代，雲端與智慧ERP前的趨勢是雲端化、行動化，並開始深度整合大數據與 AI 技術。
其中鋼鐵業具有「高耗能、製程複雜、設備維護成本高」三大特性；包括台灣美亞、印度塔塔鋼鐵都有成功的案例。前者Mayer Steel原本使用運行超過30年的舊系統，資訊破碎無法即時因應。導入SAP Cloud ERP Private(私有雲系統)。財務月報從每月15日提前至7日完成，效率提升50%；另外「整合決策系統」結合採購、銷售、庫存與生產流程，讓管理層迅速因應國際報價與ESG減碳策略。
其次印度塔塔鋼鐵 (Tata Steel)，因跨國營運規模龐大面臨供應鏈透明度不足、客戶需求反應緩慢等問題。實施大規模 SAP ERP整合計畫，並深度串聯 MES(製造執行系統)實現從礦石採購、到鋼捲交付全程「可視化」。顯著降低庫存積壓成本，並提升跨國部門間的協作速度，成為重工業「數位轉型」的國際標竿。
最後是中鋼公司「智慧化ERP」推動「數位優化」，驅動高效作業實現AI加值、與智AI賦能的目標，成為業界的領頭羊。
2026年的進展，ERP 不再只是「記錄」數據，主動「預測」與「執行」。其一：代理式 AI (Agentic AI) 自主自動化：未來的 ERP 將配備 AI 代理（Agents）。它們不只會通知你「原料快沒了」，還能自動向供應商詢價、根據信用評等與價格進行對比，並在獲得審批後自動下單。
其二：預測性維護與動態生產排程：結合感測器數據，AI 能預測鋼鐵廠機台何時會損壞。在故障發生前系統自動排定維修計畫、調撥零件，將「停機損失」降到最低。
其三、自然語言互動 (Conversational ERP)：管理者只需對著手機說：「幫我分析上個月中鋼報價調漲對我們毛利的影響」，AI 即可即時從資料庫抓取數據並生成視覺化圖表。
四、決策模擬與數位孿生：利用 AI 在 ERP 中進行「假設分析（What-if analysis）」。例如：若電力成本上漲 10%，生產計畫應如何調整以維持獲利？AI 會提供數種優化方案供決策者挑選。
總之ERP結合AI在應用方面，有無限遐想的空間。例如低碳技術發展、數位化發展、碳中和政策等都有待業者持續開發。
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