智慧製造 vs 傳統製造 — 根本差異在「思維」而非機器
傳統製造
- 依靠經驗與人工反應，問題出現後才處理
- 資料分散、難追溯，報表製作耗時
- 設備使用效率低，能源浪費高
- 決策依憑感覺，難以預測與優化
智慧製造
- 數據即時可視化，問題提前預警
- 資料自動紀錄、報表自動生成
- AI 分析能耗與效率，主動提出改善建議
- 決策基於數據，逐步優化生產與成本
智慧製造不等於「全面改造」
成功的導入來自「聚焦問題」：只在最痛的地方動手。
- ✅ 從用電監控開始 → 減少浪費
- ✅ 從配方記錄開始 → 穩定品質
- ✅ 從AI維護開始 → 降低停機風險
智慧製造成本結構 — 其實很單純
- 🔹 感測器與資料收集：低成本即可導入
- 🔹 資料平台：按需擴充
- 🔹 AI 模組：可模組化啟用
- 🔹 顧問服務：確保導入方向正確
智慧製造 + AI 優化整合方案
適用產業(包含但不限於)
- 塑膠射出成型廠
- 塑膠押出成型廠
- 螺絲加工廠（冷/熱鍛、CNC加工）
- 鋁鋅壓鑄／重力鑄造廠
常見問題與解決方案
| 常見問題 |
解決方式 |
| 機台參數靠經驗，換人品質不穩 |
標準化配方記錄＋套用，快速複製穩定品質 |
| 台灣氣候變化大，良率不穩 |
接入氣候感測器，AI 自動優化成型／冷卻條件 |
| 良率偏低，問題找不到根源 |
紀錄機台＋感測器數據，AI 分析找出原因 |
| 電費太高，不知如何改善 |
即時電力數據 + 效率分析 + 節能建議 |
| 模具突然報廢，停機損失大 |
AI 預測性維護，提前發出模具異常預警 |
| 數據沒留、報表難做 |
自動紀錄 + PDF 匯出，應付稽核與內部改善 |
建議紀錄參數與感測器
- 射出/押出壓力、模溫、保壓時間、射出速度
- 螺桿轉速、模頭壓力、料筒溫度、熔體壓力
- 模具溫度、澆注溫度、打擊力、潤滑壓力
- 馬達電流、震動數據、油壓壓力、冷卻水溫
- 外部氣候（溫度／濕度）感測器
技術亮點
- 配方管理：保存最佳設定，一鍵快速套用
- AI 最佳化：依歷史數據與環境自動調整生產條件
- 氣候自適應：氣候感測器 + 智能參數微調
- 數據儀表板：全機台運作狀態一目了然
- 警報與報表：即時異常通知、自動生成PDF報告
實際效益
| 項目 |
效益 |
| 良率提升 |
NG率下降 5~20%，依設備與管理狀況 |
| 節能降本 |
減少空轉與浪費，節電 5~15% |
| 換線速度 |
套用配方後調機時間可減少 30~70% |
| 新手訓練 |
新人依配方即可上手，降低依賴經驗 |
| 資料留存 |
完整記錄參數與歷程，符合法規／稽核 |
我們相信：「智慧製造不是賣軟體，而是幫你找到最值得改進的地方」。
不黑箱、不暴利、不浪費 — 讓每一分投資都看得見回報。