u-Efficiency
生產效率健檢
u-Efficiency 專注於提升工廠生產效率與縮短生產週期的解決方案。傳統生產管理常依靠統計報表或經驗，容易忽略潛在隱藏因素，導致改善無效。u-Efficiency 透過大數據與資料探勘方法，建立動態工廠模型，超過 90% 的預測準確率，可科學化分析超過 30 項 KPI，找出真正影響 Move、WIP 與 Cycle Time 的關鍵。系統能模擬假定不同情境找出工廠改善的重點，幫助管理者以 20-80 法則聚焦影響較大的改善因子與機台，創造出精準且具突破性的改善決策；並找出該工廠最佳的 WIP 水位以避免過度投產浪費工廠資源。
─ 優異特點 ─
自動化大數據分析
依據每天自動流入的 MES 歷史生產資料進行資料探勘與建模，系統自動學習更新模型，提供管理者即時且明確的改善重點。
跨廠 Benchmark 能力
>20 Fab 使用後累積的大數據，不僅能與自己單廠過去表現好的數據相比較並量化影響差距，還可與國際他廠進行對標比較，掌握自身改善重點，強化團隊改善決心。
高準確率預測模型
建立 Cycle Time 與 Productivity 模型，準確度超過 90%，提供各 KPI 對現行工廠 Move & Cycle Time 的量化關係。
前瞻性決策支持
提供 What-if 模擬與最佳目標設定建議，協助管理層 PDCA，設定明確改善重點與目標，並且能量化改善效益，據以修正檢討。
導入效益
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快速找出關鍵改善重點，創造突破性的改善機會
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縮短週期、降低瓶頸、提升產能利用率
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與國際大廠進行 Benchmark，掌握自身競爭優勢
找不到真正的
潛在瓶頸
不知如何改善
生產週期過長問題
機台維護保養計畫與
生產需求衝突
傳統僅關注瓶頸站點，忽略非瓶頸問題與隱藏因子，導致改善無效，無法精準找出影響工廠效率的殺手
影響生產週期的因子複雜，站點的負載不高但仍會堆貨，排程不當、機況不穩、上下游堆貨不平均等都可能造生產週期過長，但不知該從何處優先下手。
PM 與工程活動安排不佳，無配套機制使其能搭配站點負載較低的時段進行，導致每日之間負載不均與產能流失
WIP 堆積但不平衡
產能利用率低落
缺乏前瞻性的決策依據
產線 WIP 過量或不當分配的在製品，影響派工的複雜性，因派貨不均造成瓶頸站到貨不足、非瓶頸反而堆積，惡化生產力與生產週期。
設備數似乎足夠，但各機台負載變異與不均衡因素，導致實際生產力低落，不清楚真正的生產力殺手為何。
只能依賴事後報表檢討，無法透過工廠單項指標惡化時就即時預判生產力與生產週期的影響，錯失主動改善時機。
─ 解決方案 ─
1
KPI 分析與優先排序
自動分析 30 項以上 KPI，量化其對 Move、WIP 與 Cycle Time 的影響，並依照影響幅度提供改善優先順序，協助工廠聚焦改善重點。
2
Cycle Time 與生產力模型
運用大數據建模，準確掌握 Cycle Time 與 Productivity 的變動，協助預測並解析產線未來效率變化，提升整體效率。
3
最佳 WIP 水準計算
根據歷史數據與動態模型，計算各站點最佳 WIP 水準，避免瓶頸閒置或非瓶頸不當 WIP 堆積，維持產線平衡與穩定。
4
前瞻性維護與排程建議
結合產品組合變化與設備負載，預測機台未來維護或 PM 時機，提供前瞻性決策，降低設備保養對產能影響。
5
跨廠標竿學習與差異分析
支援跨廠間 KPI 比較與差異分析，快速定位各廠不同的關鍵改善點，協助對標國際大廠，提升自身競爭力。
6
模擬改善情境與資源配置
透過 What-if 分析模擬不同改善情境，建議工廠最佳改善組合與投放策略，支援管理者制定精準改善策略。