工業用精密閥
製造產業

在高產量的生產環境下，儘管各生產設備已安裝電流值監控裝置進行基礎監控，但仍面臨品質控管的挑戰。

現行的監控方式僅能觀測設備運作狀態，無法進行深度的數據分析與關聯性研究，更無法預測潛在的品質問題。

特別是在單一訂單動輒500件的生產規模下，若無法及時發現異常，將造成大量的品質成本損失。

此外，各製程參數與品質良率的關聯性分析仍仰賴人工經驗判斷，缺乏數據驅動化的分析工具，使得品質改善工作難以突破。

目前生產線雖已導入部分機械手臂輔助CNC產線作業，但在多數工站仍採用人工半自動上下料方式進行生產。

在大量生產模式下，這種半自動化的生產模式不僅影響整體效率，也缺乏客觀的效能評估數據來檢視各工站的實際表現。

由於無法精確掌握各製程的實際運作效能，使得效率改善方案的提出往往流於主觀，難以找出真正的效能提升突破點。

生產管理人員需要更標準化的效率評估工具，以協助制定優化策略。

企業已具備相關系統，且約三分之二CNC加工機產線已導入機聯網系統，並建立現場績效（計量）管理系統。

然而，企業希望能更進一步運用這些既有的數據基礎，發展大數據分析與AI技術應用，以提升生產管理的深度和廣度。

目前的系統雖已具備基礎數據收集能力，但在進階的數據分析與應用方面仍有發展空間，特別是在預測性分析和智能化決策支援等領域，需要更完整的數據應用策略。