預知保養

讓生產設備該轉就轉，想停才停。

➀

監控生產設備運作狀況，蒐集數據、建立設備性能指標、故障預警與根因分析

➁

預測設備性能健康度變化，基於設備未來故障風險程度，制定維護計畫，決定最適當的檢測或更換時程

和定期排程的保修策略相比，預知保養更能節省維護成本並提升設備可用率。

原料產品組合

運用人工智慧，釐清產品特性與用料組合之關聯性，達成用料與機台安排最佳化。

➀

分析 ERP 與生管資料，建立產品特性與用料組合之關聯性

➁

運用該關聯模型，追溯品質異常成因

導入可重覆驗證的量化分析方法，建立產品特性與用料組合的關聯模型，可以清楚診斷品質異常，提升指標性客戶訂單良率，減少客訴，進而提升企業品牌形象。

製程操作優化

基於現有設備控制系統獲取數據進行操作模型訓練和調校，無需大規模改造產線即能迅速優化製程操作的效率。

在滿足品管要求（例如進料量、產品純度或產量）與生產安全的前提下， 根據現場感測器與品質檢測數據，運用人工智慧，提供節能操作推薦。

➀

分析產品製程的操作行為與生產品質紀錄，建立原料成分、溫度、壓力、流速等因子之間的關聯性

➁

模擬操作對於產品品質之影響

➂

基於生產狀況，推薦最適合的操作方式

和憑藉經驗法則的傳統設備操作方法相比，AI 製程操作優化能學習過往最佳經驗，讓製程操作不會因人而異，更為穩定，也更能節省電力或蒸汽能源之使用，提升產能與產品品質。

供應鏈管理

面對劇烈動盪的市場情勢，精準預測訂單需求，掌握原物料與庫存狀況，制定適當的產銷計畫。

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結合市場需求與生產資料，預測未來半年各類產品的需求，建立備料指標

➁

掌握原物料與庫存狀況，制定可行動的產銷計畫

和傳統根據經驗推估需求的方法相比，更能提升生產調度效率，降低與生產人員溝通壓力，節省產線調度與庫存成本，並能更容易管理產品交期。