製造業品保與人資：客訴信變成 8D 初稿、請假後的調班建議自己送到班長手上

一家做精密沖壓件的工廠。客訴來了，最花時間的不是分析，而是湊資料：這批貨是哪天、哪條線、哪個班次做的，檢驗數據如何，以前有沒有類似問題。品保常常花一整天湊資料，真正判斷真因的時間反而不夠。

人事系統跟生產系統完全不通。員工請假核准了，班長要自己翻明天的排程、想誰有證照、誰本週工時還沒超標，才能補人。

而且牽涉個資。調班只需要知道誰可排班、有什麼技能；薪資與病假原因不該被看到。

agent 就是你在 Dot Agents 裡建立的 AI 同事：各有自己的名字、個性與職責。這家工廠建了兩位，一位叫「品保」，一位叫「人力」。

客訴那一段：林姐在對話頁交辦，品保在群組「品質追溯」問生管批號履歷，8D 初稿回到工作區。下午是人力的調班例行工作。

同一個流程，貴公司的系統端要準備什麼、人在哪一步把關。系統都是透過連接器接上，接口由貴公司的 IT 開。

讀取可以自動，寫入先寫成草稿，對外送出一定由人按下。

流程順的時候，它只是省時間；真正的價值在出狀況的時候。檢驗數據全部正常、客訴卻說有毛邊，品保不是回一句「查無異常」，而是去 MES 看這批橫跨了換模前後兩個班次、去 QMS 發現換模後的首件檢驗沒做、到知識庫找到去年同樣症狀的 8D，把這些線索當成 D4 的假設交給林姐，結論由人下。調班也一樣：三位可排班的人都在別條線，人力不會硬塞一個，而是列出調線、提早上班、支援班三個方案與各自的代價，班長決定。

這個場景跨了 5 個系統：信箱、MES、QMS、人事系統、技能矩陣。