AI Modules

讓 AI 成為廠長的第二大腦

將每日管理問題轉成可查詢、可預警、可追蹤的 AI 場景,協助團隊更快判斷現場狀況。

核心 AI 場景

從管理問答到異常處置,對準製造現場最常見的決策負擔。

Q

自然語言問答

以一句話查詢工單進度、庫存、機台狀態、良率變化與異常紀錄,減少跨系統查找時間。

A

異常摘要與追因

自動彙整異常前後的製程參數、設備訊號、批次紀錄與處置歷程,提供追因方向。

P

預測與預警

依據良率、稼動、停機與設備數據建立風險模型,提早提示可能影響交期與品質的事件。

S

排程建議

考量工單急迫性、設備負載、換線限制與瓶頸站點,提供派工順序與產能調整建議。

K

知識庫檢索

把 SOP、維修紀錄、品質報告與客訴資料變成可查詢知識,支援新人與跨班交接。

R

管理報告生成

依日會、週會、月會需求,自動生成重點摘要、異常排行與改善追蹤清單。

適合優先試點的問題

  • 主管每天需要人工追問工單進度。
  • 設備停機原因分散在維修紀錄與口頭交接。
  • 品質異常常在批量產出後才被發現。
  • 排程調整仰賴資深人員經驗,難以複製。
  • SOP 與知識文件存在,但現場查找成本高。

AI 回答應包含的內容

  • 資料來源與時間範圍。
  • 異常程度與影響範圍。
  • 可能原因與佐證資料。
  • 建議處置與負責角色。
  • 後續追蹤指標。

用 AI 把現場資料變成可執行的管理建議。

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