案例05｜XYZ Pharma 導入前痛點：Visibility、Prescription、Cold Chain、Compliance 與 Query Handling

一、案例定位

本案例依原書 11.3 Case Study 整理。

整理 XYZ Pharma 在導入 RAG Chatbot 前的營運問題。

二、學習目標

將痛點分類成 Visibility、Process、Compliance、Information Access、Customer Service。
對照後續 RAG Architecture 的功能。
不將問題敘述改寫成未提供的量化 Baseline。

三、案例情境

XYZ Pharma 已有 robust infrastructure，但仍面臨 medicine availability 缺乏 real-time visibility、頻繁 stockout、order tracking 困難、manual prescription verification、cold-chain monitoring 缺乏 real-time reporting、customer query 等候、institutional ordering fragmented、regulatory update 跟不上、clinical trial／protocol 查詢慢等問題。

四、開始資料

Pain Point	原書描述	潛在後果
Inventory visibility	Limited real-time medicine availability	Stockout、patient dissatisfaction
Order tracking	難確認 delivery timeline	Urgent／temperature-sensitive order uncertainty
Prescription verification	Manual and slow	Dispatch／fulfillment delay
Cold-chain monitoring	Lacked real-time reporting	Product spoilage risk
Customer communication	Long waits、inconsistent information	Service inefficiency
Institutional ordering	Fragmented、manual input	Hospital／bulk buyer inefficiency
Regulatory updates	Difficult to keep pace	Compliance risk
Clinical／regulatory information	Hard to access quickly	Slower decision-making

五、分析方法

使用 Pain Point → Required Data → Retrieval Source → Chatbot Function → KPI Mapping，作後續前後比較設計。

六、計算結果

原書這一段沒有提供各痛點的 Baseline 數值，因此不自行量化。

七、結果分析與管理解讀

導入方案的設計必須與 Pain Point 一一對應，否則容易把 Chatbot 做成一般 FAQ，而不是 Supply Chain Decision-support Tool。

八、AI 提問詞

請把 XYZ Pharma 的導入前問題按 Visibility、Process、Compliance、Information Access、Customer Service 分類，並對應需要改善的 KPI；只使用原書已有痛點。