u-Optimizer
最佳生產排程
u-Optimizer 是一套結合 AI 技術與基因演算法的最佳化生產排程解決方案。傳統的「規則式排程」(rule-based) 難以同時兼顧複雜限制與最佳生產效率，容易造成瓶頸閒置、在製品不當堆積或交期延誤。u-Optimizer 能同時考量靜態與動態生產限制、Q-time、產品優先級以及統合上下游站點目標等多重條件，並透過全域與區域排程機制，因應產線即時狀況自動生成最佳化的排程結果。u-Optimizer 已成功導入多家晶圓廠與面板廠，顯著提升瓶頸機台生產力與產能利用率。相較於傳統模擬與規則式排程方法，u-Optimizer 更能完整提供多目標下滿足複雜製程條件的優化排程。在先進製程演進導致派工條件越發複雜下，u-Optimizer 是工廠優化排程方案的最佳選擇。
─ 優異特點 ─
快速優化排程
以瓶頸機台站點 Loading 狀況，統合考量上下游，在避免 Over Q-time 的情況下，自動產出該生產段內各站點的優化排程，提升產線生產力。
最小化系統維護人力
整合 MES 資料，透過生產歷史數據自動學習建模，除了因應產線目標模式切換權重組合外，不需人工維護產能資訊與開發設定複雜的派工規則。
兼顧多目標且可落實的排程結果
透過權重設定兼顧平衡眾多產線目標，包括生產力，交期，良率，機台換線成本，搬送人力等，不會為了單一目標而顧此失彼。
多階層排程系統
業界唯一多階層排程系統，全域排程針對非瓶頸站點提供拉貨清單以滿足瓶頸站點區域排程的最佳派工需求，有效提升整體產線效能。
導入效益
-
提升整體生產力及達交率
-
增進良率，減少 Over Q-time 情形
-
降低機台換線、搬送人力等成本
-
確保產線穩定維持高效能，減少變異
產線派工規則複雜執行困難
傳統 Rule-based 排程成效有限
產能利用率不足
工廠為動態且多目標往往相互衝突，傳統的派工邏輯或人為派工無法有效應對。
傳統Rule-based無法解決複雜且滿足多目標的生產流程，需要大量的人力維護、頻繁修改規則，以滿足動態變動的目標與產線狀況。
因缺乏優化機制，造成瓶頸站閒置或非瓶頸堆積，導致資源浪費與整體效率下降。
Q-time 控貨問題複雜
影響產線效率
難以掌控排程結果優劣
上下游目標衝突
Q-Time Loop 管控不佳造成超時影響良率，或是管控過當影響產能利用率與交期。
人工排程導致各班別結果好壞不一難以掌控；Rule-based 則難以預知排程結果，增加產線風險。
缺乏全域性整合，單站點最佳可能不是全域最佳，容易造成上下游產能分配不均與排程不協調。
─ 解決方案 ─
1
完整功能模組
涵蓋所有派工需求
透過基因演算法取代人工作業，整合半導體與面板廠所有複雜生產限制與派工規則於功能模組，以滿足動態多目標需求。
2
智慧製造技術突破
傳統 Rule-based 限制
排程不再依賴繁瑣人工規則設定與維護，藉由最佳化引擎讓工廠成功邁入智慧製造境界，動態優化瓶頸站點，大幅提升產線利用率與訂單達交率。
3
強 化製程條件
管控提升良率
可以整合機台良率資訊，讓重要產品集中於良率高的機台生產，並落實 Ｑ-Time、Pi-Run 等良率管控機制，提高良率並確保交期穩定。
4
協調上下游目標
兼顧全域與區域目標，平衡跨機群排程需求，確保上下游一致性，確保整體產能優化目標。
5
對標先進智慧工廠解決方案
已分別在半導體與面板指標工廠成功上線並驗證成效，確保能有效解決高端製程製造所衍生複雜的派工問題。
6
高度客製化彈性
專業團隊兼具 AI 技術與製造領域知識，提供客製化整戶產線特殊的派工規則與生產限制，有效滿足產線需求。