現場效率低落，真的是人手不足嗎？

在缺工浪潮與訂單壓力的雙重夾擊下，「為趕訂單頻繁加班」、「設備稼動率低落」與「報廢率居高不下」已成為製造現場的三大夢靨。許多企業習慣性的直覺反應是投入更多人力或維修設備，但往往發現效率提升有限，甚至徒勞無功。

鼎新數智在本次「智能製造數據工坊」中直指核心問題：資源的匱乏往往不是主因，真正的瓶頸在於缺乏「數據思維」。 當管理者無法掌握設備運作的真實數據，所有的努力就如同盲人摸象，無法精準對症下藥。

拒絕盲目趕工，用 OEE 數據透視痛點

圖一、運用 OEE 數據分析損失結構，有助於精準診斷生產瓶頸，提升實質產值。

為了協助企業系統性地解決問題，本次工坊提出「稼動率 × 數據視覺 × 現場共創」的核心解法。課程引入 OEE（設備綜合效率）作為科學量尺，並特別聚焦於「稼動率（設備利用率）」與「直通率（良品率）」兩大關鍵指標。講師在課程中點出一個關鍵盲區：

設備停機損失，並不完全等於設備故障。

實務數據顯示，停機原因往往有 30% 來自工序異常，另外 30% 才是設備異常。若企業不懂得區分這兩者，只是盲目地維修機器或催促趕工，不僅無法解決直通率偏低的問題，更可能因為錯誤的決策浪費更多成本。

透過工坊傳授的四步驟架構，學員學習將自家數據進行「視覺化診斷」，結合現場師傅的實務經驗進行流程標註，從看似雜亂的數據中，精準辨識出導致效率低下的真正根因，並據此制定具體的 PDCA 改善計畫。

＞延伸閱讀：掌握 OEE，透視現場瓶頸

科技賦能：讓設備與人力精準對位

圖二、鼎新設備雲的 IT+OT 整合架構，有助於實現生產數據即時聯網，達到現場透明化與決策優化。

在確立數據思維後，工坊進一步展示了如何運用 AI 與 IoT（物聯網）技術，讓人力與設備真正「對位」，解決傳統現場的低效與疏漏。

透過鼎新設備雲的機聯網技術，生產現場能實現「讓設備說話」。從生產參數、品質檢測到設備狀態，所有數據皆被即時採集並上傳雲端。這意味著管理者不再是被動等待報表，而是能透過行動裝置隨時掌握異常，將「事後補救」轉變為「主動預警」，在損失擴大的初期就即時止血。

此外，針對品質檢測與流程管控，AI 智能解決方案（如 AOI 視覺檢測）展現了強大優勢，能取代人眼進行精準的異物挑選或合規性監測。以京冠企業為例，該公司透過導入全程即時戰情管控，利用 App 報工與點檢工具，成功達成了「降低無效工時（重工登入）」與「減少勞動力浪費（行走管理）」的雙重目標，驗證了科技介入的實質效益。

＞了解更多：診斷生產瓶頸掌握數據解方

效率不靠運氣，決策源於科學

圖三、鼎新數智詹文學協理引導企業與分組討論，有助於突破傳統經驗盲點，達到產出具體可行改善對策的效益。

這場工坊帶給學員最重要的觀念，是效率提升不能靠運氣，而必須建立在科學的決策之上。活動最後，學員們帶回了具實戰價值的「瓶頸評估 Excel 模版」。這套工具能協助企業從效率、錯誤與損失三大維度進行自我診斷，量化現況數據並計算改善方案的預期效益。鼎新數智期許透過這樣的數據賦能，陪伴企業告別憑感覺管理的舊時代，打造出高效率、高準確率的智能製造現場。