u-Efficiency生产效率健检
u-Efficiency 专注于提升工厂生产效率与缩短生产周期的解决方案。传统生产管理常依赖统计报表或经验判断，容易忽略潜在关键因素，导致改善无效。u-Efficiency 通过大数据与数据挖掘方法建立动态工厂模型，预测准确率超过 90%，可科学化分析 30 项以上 KPI，找出真正影响 Move、WIP 与 Cycle Time 的关键因子。系统能模拟不同情境，帮助管理者以 20-80 法则聚焦高影响因子与关键机台，制定精准且具突破性的改善策略；同时找出工厂的最佳 WIP 水位，避免过度投产造成资源浪费。
优异特性
自动化大数据分析
依据每天自动导入的 MES 历史生产数据进行数据挖掘与建模，系统自动学习并更新模型，为管理者提供及时且明确的改进重点。
跨厂 Benchmark 能力
基于超过 20 家 Fab 使用后累积的大数据，不仅可以与自身工厂过去的最佳表现进行对比并量化差异影响，还能与国际其他工厂进行对标比较，掌握自身的关键改善点，强化团队的改善决心。
高准确率预测模型
建立 Cycle Time 与 Productivity 模型，准确率超过 90%，提供各项 KPI 与工厂当前 Move 与 Cycle Time 之间的量化关系。
前瞻性决策支持
提供 What-if 模拟与最佳目标设定建议，协助管理层进行 PDCA，明确制定改善重点与目标，并可量化改善效益，以作为后续修正与检讨的依据。
导入效益
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快速找出关键改善重点，创造突破性成效
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缩短生产周期，降低瓶颈、提升产能利用率
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与国际大厂进行 Benchmark ，对标强化竞争优势
找不到真正的
潜在瓶颈
不知如何改善
生产周期过长问题
产能利用率低落
传统只关注瓶颈站点，忽略非瓶颈问题与隐藏因子，导致改善无效，无法精准定位生产力关键。
影响周期的因素复杂，如负载不均、排程不当、机况不稳或上下游堆货不均等，难以判定优先改善方向。
设备数量足够但负载分布不均，导致实际生产力低落，无法识别真正的效率瓶颈。
WIP 堆积且分布不平衡
维护计划与生产冲突
缺乏前瞻性决策依据
过量或不当的 WIP 分配导致瓶颈站断料、非瓶颈堆货，恶化生产效率与周期表现。
PM 与工程活动排程不当，未配合低负载时段执行，造成负载不均与产能损失。
只能依赖事后报表，无法在指标恶化初期预测生产力与周期变化，错失主动改善时机。
─ 解决方案 ─
1
KPI 分析与优先排序
自动分析 30 项以上 KPI，量化其对 Move、WIP 与 Cycle Time 的影响，按影响幅度排序，协助工厂聚焦关键改善点。
2
Cycle Time 与生产力模型
运用大数据建模，精准掌握 Cycle Time 与 Productivity 变化趋势，预测未来效率波动，提升整体效能。
3
最佳 WIP 水位计算
根据历史数据与动态模型，计算各站点的最佳 WIP 水平，避免瓶颈闲置或堆积失衡，维持产线稳定。
4
前瞻性维护与排程建议
结合产品组合与设备负载，预测未来 PM 时机，提供前瞻性维护决策，减少保养对产能的影响。
5
跨厂标杆学习与差异分析
支持跨厂 KPI 比较与差异分析，快速定位改善重点，对标国际先进工厂，提升竞争力。
6
模拟改善情境与资源配置
通过 What-if 模拟不同改善情境，推荐最佳改善组合与资源分配策略，协助管理层制定精准行动方案。