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1.數據架構與ETL開發 i.數據整合：將分散在各部門的原始數據彙總志資料倉庫。 ii.資料建模：建立資料模型，確保查詢效率與數據一致性。 iii.資料品質監控：建立數據稽核機制，確保看板上的數據準確性，並與各單位的數據窗口對接校正。2.視覺化看板設計與維護 i.需求分析：與經營管理者溝通，理解業務痛點，並將其轉化為關鍵績效指標。 ii.看板開發：使用BI工具設計互動式儀錶板，提供即時、直觀的業務分析。 iii.報表自動化：將過往耗費人力手作的Excel報表自動化，提升各單位提供數據的效率。3.商業洞察與分析支持 i.異常偵測：透過數據監控發現業務異常點（如生產良率下滑、庫存週轉異常），主動向決策者提供預警。 ii.專案協作：擔任數位轉型小組的技術核心，協助各部門種子人員理解數據意義，並指導其使用 BI工具。4.系統優化與文件化 i.效能調校：持續優化 SQL 查詢與資料庫索引，確保大數據量下的報表載入速度。 ii.技術文件：編寫數據字典與作業標準書，確保數據定義在公司內部達成共識。

1. 系統建置與架構管理 i.系統維護：負責PLM伺服器環境的穩定運行、備份機制與版本升級。 ii.權限與安全：設計並管理研發專案的存取權限，確保公司核心技術資產的安全。 iii.整合開發：負責PLM與上下位系數據整合（如：ERP/MES系統的數據對接。）2. 業務流程建模 i.流程數位化：將傳統的紙本簽核流程（如：零件申請、工程變更ECN）轉化為PLM自動化工作流。 ii.BOM結構管理：維護EBOM（工程物料清單）與MBOM（製造物料清單）的關聯邏輯，確保數據傳遞不失真。 iii.分類管理：建立零件庫分類標準，提高零件重用率，減少重複開發。3. 數位轉型與種子培訓 i.顧問角色：擔任數位轉型小組中研發端的技術顧問，協助梳理跨部門的數據彙總邏輯 ii.教育訓練：培訓各單位的數位種子人員，使其熟悉PLM操作及變更管理規範 iii.SOP撰寫：建立系統操作手冊與工程變更管理標準作業程序。4. 數據分析與持續改善 i.數據品質：監控系統中零件屬性、圖面版本的準確性，排除邏輯錯誤。 ii.效能優化：分析系統瓶頸，優化查詢速度與大檔案（3D模型）的傳輸效率。