痛點
- 現場資料沒有被系統化收集，AI 應用缺少穩定資料來源
- 品質、效率、設備與能源資料分散，分析成本高
- 管理仍以事後統計為主，缺乏預警與預測能力
以下以重點方式呈現，方便快速評估導入方向。
範圍
- IoT 資料採集、資料清洗、資料庫與資料模型設計
- BI 儀表板、戰情中心與異常通知
- 品質預測、效率分析、異常偵測與趨勢分析
- 與 MES、WMS、EMS、ERP 等系統資料整合
效益
- 將現場資料轉化為可分析、可預測的管理資訊
- 協助企業從報表管理走向即時監控與智慧決策
- 支援後續 AI Agent、預測模型與自動化改善流程
AIoT Dashboard
AIoT 資料採集與戰情監控
從現場 Sensor、CNC、射出機、包裝機、IP CAM、智慧電錶等設備，透過 Modbus TCP、OPC UA 等協定採集資料，經 Gateway、DCS 與 MOM 平台彙整，呈現設備 OEE 效率、即時監控與異常警示，並可串接 LINE／WeChat 進行可視化管理與異常通報。
