u-Planning智能生产计划
u-Planning 是业界首个以数据挖 掘技术实现的智能生产计划解决方案。传统的 Planning 采用逐站模拟，耗时冗长、维护繁琐且准确度不足。u-Planning 能直接运用工厂历史数据建立模型，精准且动态地掌握产能状况、Cycle Time 与产品组合间的交互影响。通过自动定期学习更新 Cycle Time 模型，能在短时间内得到准确的生产规划结果。相较传统 Planning，u-Planning 运算速度更快、预测精度更高，可有效支持长、中、短期生产计划需求并提升达交率。
优异特性
数据挖掘技术
运用数据挖掘技术，建立动态模型，生成每个产品在各工站每日的 Cycle Time 参数，从而精准推导工厂在长、中、短期的生产计划需求。
精准预测计划
依据未来出货目标精准推测机台未来负载与产线产品组合，为产线提供各产品的加减速策略与产能调度决策，提升交付达成率。
快速产出计划
运用依据工厂生产数据定期自动学习的 Cycle Time 模型，快速生成生产计划结果，取代耗时的人工作业或模拟计算。
多情境模拟能力
提供多目标权重设定，并通过优化算法与 What-if 分析，产出在多目标条件下取得平衡的最佳投片计划，为管理者提供优化决策依据。
导入效益
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提升决策品质，让工厂趋利避险
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高达交率，增强客户满意度
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优化产能规划，提升工厂获利
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缩短生产周期，减少呆料浪费
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减轻生管人力负担，扩大产线效能提升
计划运算冗长
Cycle Time 预测误差大
维护成本高
传统生产系统需耗费数小时甚至一天才能生成计划结果。
仅依平均值模拟，与产线实际差距过大，参考价值低。
模拟数据维护复杂，需大量人力投入，仍易因时间久远而失准。
无法最佳化
产能变动难掌握
需求快速变动难应对
由于作业时间过长，仅能模拟少量版本，难以进行多情境比较以找出最佳解。
无法即时反映机台能力变化与产品组合差异，造成估算不准、影响产能与交期。
遇订单变更或大额急单时，传统方法难以即时更新计划与评估交期影响。
─ 解决方案 ─
1
快速建立动态模型
直接串接工厂历史生产数据，自动建立产能与 Cycle Time 模型，短时间即可完成学习并持续更新，维持高准确度，减少人工维护。
2
精准预测 Cycle Time 与产能
通过数据挖掘与类神经网络模型，准确度远高于传统模拟，协助工厂即时掌握瓶颈产能与交期状态。
3
自动生成主生产计划 (MPS)
系统具备正推与逆推模式，不仅可预测，更能生成符合需求的主生产计划，提升达交率与产能目标。
4
快速响应订单变动
新订单、插单或产线状态变化时，能迅速重新计算交期并产出最佳化结果，降低影响、最大化效益。
5
模拟多情境 What-if 分析
支持多种改善情境模拟，帮助管理层提前评估不同方案影响，快速做出最优决策，降低规划风险。
6
缩短导入与运算时间
导入周期仅约两个月，系统能在短时间提供模型反馈，快速上线并立即展现成效。