案例客戶為知名精密機械製造商，積極導入日本與歐洲的高階生產設備與量測儀器，並重視品質管控與製程能力。然而，過去若要掌握產線不良數與原因，需依賴人工彙整良率月報與ERP報廢資料，分析過程繁瑣且耗時。由於其生產流程複雜，前後製程相互影響，不良品可能出現在多個環節。部分可返工、部分需報廢，使各工序良率統計更加困難。特別是某些需進行補色或尺寸微調的再製流程，未來分析不僅需掌握原始良率，還必須追蹤再製後的品質改善成效。

傳統ERP與人工報表無法快速整合這類複雜數據，使管理者難以及時掌握製程瓶頸與問題根源，進而影響生產效率與產品品質。該公司為更有效提升生產良率，現今以BI切入部門、作業站或生產批監控良率與直通率，清楚呈現各站自檢及後站檢查數據，推估是否因前站導致報廢？又是甚麼缺失引發不良？持續精進產品製程技術。

以BI彙整ERP與MES數據，供廠務即時查詢所有品項製程進度

數據即時可視化：

BI系統可整合各製程即時數據，並生成可視化報表，包括各製程的良率、不良品原因及修正後的成果。這使得管理者能夠在生產過程中即時了解各工單的品質狀況，迅速識別問題環節，從而更有效地進行生產調整。

【生產監控面板(數據經變動、非客戶真實資料)】

藉由面板掌握設備稼動狀況、生產進度，不僅綜觀全局，並以例外管理(紅燈警示)快速切入瓶頸。

追蹤製程異常與再製情況：

導入BI系統後，案例客戶可以清楚追蹤每個不良品的異常原因、以及後續再製處理過程，並精準計算出最終的良率。這不僅幫助提升了生產線的直通率，還使修正過程中的不良品處理變得更加有據可依。

【生產批不良率分析(數據經變動、非客戶真實資料)】

如上表，首次生產批出現11個不良品，產生重工生產批號後再次研磨，最終不良數只剩3個，以最終生產批釐清最後良品數、良率，可有效解決產品重回工作站再製時不良率的計算，以得到更精準的良率。

【生產批/作業站不良原因分析(數據經變動、非客戶真實資料)】

以不良原因報表進一步分析首次生產與重製時的異常問題，在報表維度中加入作業站與異常原因分析，輕鬆檢視第一次QC未過與第二次再製報廢之主要原因。

【作業站不良原因統計(數據經變動、非客戶真實資料)】

以BI鎖定時間區段或生產批號的不良原因，監控各作業站的缺失狀況，協助人員修正操作模式，並持續觀察改善趨勢，有效提升良率。

驅動製造業數位轉型，製程品質再突破

BI的導入，成功展現了數位轉型如何在精密製造領域中發揮關鍵作用，從生產透明化到數據支持決策，BI系統不僅提升了產品品質，也顯著優化了生產流程。未來，案例客戶將繼續依托數據驅動的力量，不斷突破精密製造的邊界，為客戶提供更具競爭力的產品與服務。

提升直通率與良率：

BI系統能實時追蹤每個工單的生產狀況，精確計算良率並分析不良品的原因，從而實現更高的直通率與良品率。

減少不良品重工成本：

透過深入分析再製處理數據，及早發現製程中的薄弱環節，避免不必要的重工和浪費，節省成本。

優化生產效率：

系統化的數據分析與自動化報表生成，幫助管理層更快速、準確地作出生產決策，提升整體生產線的運作效率，並縮短交貨週期。