前情提要：

在上集中，我們確立了工廠主管最在意的「五張成績單」，並論述了如何利用時間、性質、分佈等多維度建立工廠的數位透視鏡。我們達成了一個核心共識：數智化管理不應只是數據的堆疊，而是得建立一套「標準」與「預警」並行的免疫機制。當核心指標（如達交率）亮起紅燈時，我們不能僅止於表象的檢討，而必須啟動一套具備穿透力的診斷程序，才能在複雜的資源賽局中精準定位真正的肇事者。

《數智工廠戰略導航：（上集）透視運營指標到物理病灶的穿透式診斷》（上集傳送門）

四、數智診斷框架：多層式動態穿透模型

在數智化工廠中，診斷不再只是僵化的SOP檢查，而是靈活的數據導航路徑。我們將其簡化為「多層式動態穿透框架」，核心在於完成從「經營價值」到「物理真相」的轉換。

五、實戰演示：誰耽誤了我的訂單？（以工單關聯診斷為例）

在一家中型 USB Type-C 連接器的工廠，當運營指標偏離時，工廠主管期待能在最短時間內找出問題，並且評估已造成的損失與未來可能會發生的風險，以這樣的場景，我們來演示如何透過數據串接數智診斷框架，找到資源調動的最佳方案。

第一階段、運營結果指標判讀：找出成績單中有問題或未來可能有問題的關鍵

週五下午，戰情室跳出紅字：「達交率下滑到 82%，偏差達到 16%」。透過數據找出延遲工單列表，並且定位最高延遲風險的工單是 WO118。

第二階段、IT 數據（關鍵轉折）：誰是真正的肇事者？

接下來並不能見招拆招，直接責問或開後門優先生產。在檢討工單 WO118 之前，得先釐清問題的關鍵段。承上例，我們得先確認此工單的是否「準時開工」。

• 情境 A（被停等耽擱）：發現 WO118 無法準時開工，是因為前一張工單生產延誤，例如原訂 12:00 完工，實際卻拖到 16:00 才下線，造成後續的工單也跟著延誤。此後，診斷重點就得移轉到延誤的前工單（肇事者）。
• 情境 B（生產變慢）：若 WO118 準時開工，但生產進度卻越來越慢，則代表問題出在當前這張工單（肇事者）的設備生產週期或人員操作等。

第三階段、運營過程分析：揭開「性能效率」的迷霧

針對肇事工單進行 OEE 拆解，確認是稼動率（Availability）、產能效率（Performance）還是良率（Yield），哪一個環節出問題。承上例，依據數據定位到 S1 PIN 沖壓製程 的 P-07號機台，雖然機器沒有故障停機，但產能效率已經有偏差了，造成排程連鎖反應式崩潰。

第四階段、IT 到 OT 的往下穿透

接下來不急著修機，我們得繼續透過數據，往下穿透到 IT+OT 整合層。為了讓讀者容易了解，我們可以把連接器產線的沖壓機想像成一個高速往復的印章蓋章，這個印章每「蓋」一下，就可以完成一次產品的生產。但生產過程還可以再細切成六個更精細的微動作（稱為節點，F1~F8）。如此我們就可以把整個生產週期的偏差，往下細切到哪一個節點有問題，這就是機台節點的「心電圖」。承上例，我們發現：

• F1~F3（前期動作）：送料與預壓，目前數據正常。
• F4~F6（後期動作）：從沖切成形（F4）、整形（F5）到退料刮料（F6）發生了明顯的時間異常（病症）。 

第五階段、OT 數據徵兆，從振動頻率看見病灶

單看節拍變慢（病症）還不夠，因為有太多的病因都可能會造成相同的病症，因此可以調用 OT 數據，例如振動數據進行工業機理分析：

• 異常特徵：在 600–800 Hz 的頻帶中，振動峰值比平常高出 15%。
• 病因診斷：將數智診斷框架的整個過程數據，用 AI 比對存放在向量知識庫中的歷史故障案例，就有機會找出可能的病因，例如「退料間隙偏移」相似度 91%。

六、導入的實施細節：工業機理 AI 五環

導入實施流程，歡迎點擊工業機理 AI 五環的文章，觀看技術細節：

• 第一環：取數：建立工廠不被矇蔽的「眼」（感知層）

• 第二環：洞察：讓 AI 看懂機器的「心電圖」（認知層）

• 第三環：診斷：終結雞同鴨講，精準直擊根因（歸因層）

• 第四環：預測：讓工廠智慧工作的先知系統（決策層）

• 第五環：優化：從數據到行動，實現管理閉環（行動層）

七、 結語：看見病症，是精準醫療的開始

本文建立了一套從經營層到物理層的數智化導航圖，成功的將抽象的「達交率低」，透過關聯診斷轉化為具體的「S4~S6 節拍異常」與「退料間隙偏移」的病因。

但看到病因是否要立刻處理呢？其實不一定。我們做個假設，雖然某台機器有了問題，但有可能未來一周的工單，剛好都不需要用到這台機台，雖然故障了最後還是得修，但是否得立刻挪動資源修機，那就不一定了。畢竟資源有限，就像最開始的序言所說的，每次資源挪動都有機會造成被挪走的地方出問題。後續我們再分享一些，如何動態調配資源，讓工廠整體效益最大化的方法論與案例。