人工智能排程功能

模組說明

剩餘產能可生產產品試算

將目前實際需求未利用的產能,搭配目前有庫存的物料,系統將生產建議的生產與銷售產品組合。

  • 消耗剩餘產能、物料轉化為營收
  • 以最小成本增加額外產品產出

產能平衡優化

根據需求是算資源是否需要調整,增加產能不足的設備與減少產能過剩,並試算不同產品組合下之利用率。

  • 根據產品組合將產線生產能力最大化
  • 減輕瓶頸設備負擔,增加非瓶頸設備稼動率

生產週期優化

根據產線生產能力,試算不同投料時間與數量之生產週期,進一步根據訂單交期建議使用者投料時間點與數量。

  • 根據交期建議使用者投料工單數量與時間
  • 有效減少再製品於生產線上等候時間

資源失效週期預測

以設備生產歷史數據訓練機器學習模型,並以此模型試算設備上可使用多少時間,建議使用者於失效發生前進行保養。

  • 設備失效週期預測
  • 將設備因意外當機發生產能影響的風險降低

維修保養影響分析

分析影響維修保養事件的因素,找出造成必須經常維修保養的主因,如某製程容易造成設備損壞,則建議於維修保養前進行生產。

  • 設備失效原因分析

維修保養優化

根據失效週期預測出最晚保養時限,在時限之前進行維修保養排程,安排對產線影響最小之時段進行保養。

  • 優化保養排程
  • 減少對產能影響