應用場景
數據分析、異常偵測、採購預測
現況
得利於技術創新和政府政策支持，全球半導體設備、電子製造設備、自動化設備和醫療設備等設備供應商市場持續增長，也隨著供應商市場競爭激烈，除了技術創新外，設備商之品牌建設與售後服務也愈發重要。
挑戰
除了競爭激烈外，近年來面對新血招募不易且資深員工相繼退休的雙重壓力下，不少設備供應商紛紛引入 AI 技術，整合智能監測服務，透過 AI 結合 IoT 提升傳統設備之可靠度與人員效率。在面臨挑戰的同時，通過持續創新和技術升級，有望在快速變化的市場中獲得成功。
設備保養智慧監測
在機械設備中建構智慧監測系統，蒐集製程過程中的數據，包括轉速、溫度、壓力等特徵，透過模型判定機台是否即將發生異常，減少突發故障的風險。
痛點分析
- 零件和原物料損失：損壞的零件和損失的原物料需要時間採購和更換，無法立即修復，導致設備和產線運作中斷
- 人力無法事先安排：設備壞了才派人去檢修或緊急處理，臨時調動維修人員導致人力資源浪費
- 緊急維修成本高：若維修人員需要立即到現場進行維修，人工成本會較高之外也會有特殊料件需急迫叫料的情況
成果效益
- 通過對設備數據的分析，可以提前發現潛在故障，減少 17% 的非計劃停機時間
- 整合 AI 智能監測系統，提高設備商人員效率 40%，同時提升維修業務總體營業額 30%
設備備品採購數量預測
產品交付後，零件備料的需求往往難以預估，如果備料不足，當客戶需要維修時，可能無法及時提供所需零件，這將直接影響客戶的滿意度和信任度。
另一方面，備料過多則會造成庫存浪費，增加庫存管理的成本和資金壓力。
痛點分析
- 備料數量難以預估：過往零件數量的預估主要依賴歷史數據和固定邏輯，導致預測結果常常不夠準確
- 庫存成本增加：備料過多導致庫存浪費，增加庫存管理和資金壓力
- 客戶滿意度受影響：備料不足導致無法即時維修，影響客戶滿意度
成果效益
- 根據預測結果，提前和即時處理備料庫存，減少庫存浪費和節省庫存成本 8%
- 透過模型提供企業處理零件備料行為的決策輔助，改善備貨準確度 10%，提升營運效率