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title: "製造業與工業 | OOZOU"
description: "現代製造營運的數位轉型。"
canonical: https://oozou.com/zh-Hant/industries/manufacturing
locale: zh-Hant
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# 製造業與工業

> 現代製造營運的數位轉型。

我們為各種規模的製造商打造物聯網生產監控平台、預測性維護系統、供應鏈可視性工具及數位孿生環境。我們的團隊整合 OPC-UA 和 MQTT 等工業協議，透過即時儀表板和可執行的分析，將工廠車間與董事會連接起來。


## 關鍵挑戰

- **供應鏈波動**: 地緣政治事件、材料短缺及物流瓶頸造成的中斷，需要即時可視性與靈活的規劃系統來適應變化的條件。
- **人力與自動化平衡**: 整合自動化與機器人技術，同時管理人力轉型，需要周密的規劃、再培訓計畫及人機協作策略。
- **規模化品質保證**: 在大量產線上維持一致的產品品質，需要自動化檢測系統與統計製程管制，以及早發現缺陷。
- **永續發展要求**: 圍繞碳排放、廢棄物減量及循環製造實踐的法規要求與客戶期望，為營運規劃增添了新的面向。

## 我們的能力

- **物聯網生產監控**: 即時工廠車間監控平台，收集設備與產線的感測器數據以提供營運可視性。
- **預測性維護系統**: 機器學習平台，分析設備感測器數據以預測故障，在停機發生前安排維護。
- **供應鏈可視性**: 端到端供應鏈追蹤平台，即時呈現物料流向、供應商績效及物流狀態。
- **品質管理系統**: 使用電腦視覺與統計製程管制的自動化檢測與品質控制平台，確保產品一致性。
- **數位孿生平台**: 實體資產與流程的虛擬複本，能進行模擬、最佳化及情境規劃，而不會中斷生產。

## 產業一覽

- **$525B** 2028 年全球工業物聯網市場規模 (Fortune Business Insights, 2024)
- **30%** 透過預測性分析實現的維護成本降幅 (Deloitte Industry 4.0 Report, 2024)
- **48%** 導入數位孿生技術的製造商比例 (Gartner Manufacturing Survey, 2024)

## 我們使用的技術

IoT, MQTT, AWS IoT Core, Time Series DBs, Machine Learning, Edge Computing, Digital Twin, React, Python, Kafka, SAP Integration

## 應用案例

1. **生產監控儀表板**: 即時工廠車間監控平台，顯示所有產線的 OEE 指標、生產數量、停機事件及品質指標。
2. **預測性品質分析**: 機器學習系統，分析生產參數以在品質缺陷發生前進行預測，降低廢品率與返工成本。
3. **供應鏈控制塔台**: 集中式供應鏈可視性平台，具備即時追蹤、供應商績效儀表板、風險警示及自動化採購工作流程。

## 體驗我們的智慧工廠示範

INTARA 是我們打造的智慧工廠平台，涵蓋機台健康監測、AI 視覺品檢、攝影機計數與 OEE 指標，以及多廠區儀表板，並以虛構的泰國汽車零件製造商為情境呈現。歡迎以廠務主管視角親自體驗。

- **INTARA** (https://intara.demo.oozou.io): 智慧工廠平台：機台健康、視覺品檢、OEE 追蹤，以及兩座示範工廠的警示資訊。

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