應用場景
分析預測、節能優化
工時分析預測
在製造業中，生產排程是至關重要的環節，而準確的工時預測是生產排程的基礎，幫助企業合理安排生產資源、提高生產效率。
痛點分析
- 預測準確率低：過往僅依靠人工經驗或簡單的統計分析，難以準確反映生產過程中的變動性，導致預測誤差較大
- 生產流程複雜：現代生產流程往往涉及多個工序、多種設備和多種物料，各個因素相互影響，導致工時難以準確估計
成果效益
- – 透過 AI 模型，找出影響工時變異的要因，提高產品品質 8%
- 合理預測工時幫助企業制定更合理的排程方案，提高生產效率 7.5%，同時提供更合理之人力資源分配，大幅降低生產成本
工單用電量預測
隨著電費和能源價格的上漲，企業的電費支出也水漲船高。
若能做好能源管理，降低用電成本，是未來製造企業提高競爭力的重要手段。
痛點分析
- 電費成本高昂：電費是製造企業重要的生產成本之一，若用電成本控制不佳，將對企業利潤造成直接衝擊
- 用電超限：當企業用電管理不善，用電超限，將會面臨罰款，增加企業運營成本
- 排程未考慮工單耗電：當生產排程與用電不協調時，會出現用電高峰和低谷，造成能源浪費
成果效益
- 透過工單用電量預測，企業可以更合理地安排生產計劃，提高生產設備利用率 12.7%
- 提前做好能源管理措施，降低企業用電超限率 9%
冰水主機節能優化
在設計冰水主機系統時，通常會考慮最嚴苛的氣候條件來進行尖峰負載計算。
然而，這種設計方式可能導致主機過度設計，使得在春秋等中間季節，長期運轉於低效的部分負載率（PLF）狀態。
痛點分析
- 能源效率低：冰水主機長期運轉於低負載狀態，能源效率低落，浪費電能
- 多機情況下無法調控：冰水主機不同負載組合下的運轉效率各異，無法評估最佳運轉效率
成果效益
- 建立溫度、流量等參數對負載與耗電量的預測模型，提供廠端人員作業依據及機台調整的方向
- 當模型具可靠度時，可整合控制系統做開關機之設備控制