何謂數位工廠？
相互連接、掌握情境、預測情況。數位工廠會將已檢測的實體系統和 IIoT 兩相結合，建立智慧型生態系統，讓企業組織能夠即時掌握情境、預測情況，並進行最佳化。歡迎加入數位工廠的行列，從被動回應到主動管理產品、製程、機器和供應鏈。
提高效率，降低成本
運用分析功能、機器學習和多變量統計製程控制 (SPC)，分析來自多個不同來源的大量機器數據，以提高整體設備效率 (OEE)、減少瑕疵，並改善品質。找出產品故障缺陷、監控產品品質、預測可能事件，並即時採取行動，藉此降低生產與營運成本。
改善品質、可靠性與產量
品質問題若未及早發現，後續處理可能所費不貲。自動化進行數位分身機器學習、根本原因和六標準差 (Six Sigma) 分析作業，找出異常之處，並主動調整製程。運用實驗設計，加快產品上市速度。保固分析功能讓客戶及早發現可靠性問題、識別詐欺性索賠，並可以從供應商處收回成本。
消除工序重複，維護製程控管作業
隨著製造業智慧的出現，加上物聯網裝置和通訊協定的數量與日俱增，數據會源源不斷持續產生。您必須搭配監控和預測模型，來快速善用這些數據串流。運用變量、多變量和人工智慧 (AI) 製程控管功能，減少複雜製程的變數。避免工序重複，並在情況有變時即時應對處理。
預測並消除未預期的停機時間
有了檢測資產，僅僅監控情況已經不再足以維持競爭力。您可彙總和持續分析 IoT 感應器與設備數據，即時掌握資產狀況。不妨再進一步打造機器學習模型，以監控和預測潛在故障情況，藉此降低維護成本，並避免生產中斷時間。
建置智慧型數位供應鏈
搭配數位啟用製程，使用即時智慧瞭解不斷變化的客戶與供應商要求，並及時因應。有了製造業智慧，即可建立智慧庫存、即時配對要求、監控供應商效能，並最佳化運輸和物流作業。
即時管理風險和法規遵循
主動管理風險與法規遵循，確保產品安全、價值與品質。簡化製程、積極監控並評估修正作業的成效，並自動產生供監管機構檢閱的法規遵循報告。運用協作平台降低成本，並減緩因為遵循法規造成中斷帶來的衝擊。
數位工廠
用於產量的數位分身
製程控管與最佳化
預測性維護
智慧庫存與需求預測
監理申報
Integration
Attain the agility to integrate & expose your data, apps, and devices to your entire ecosystem