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台灣塑膠射出智慧製造
台灣塑膠射出智慧製造
射出工廠的智慧製造，不一定要先從 AI 開始。比較實際的第一步，是先把工單、機台、模具、材料、人員與生產時間接起來，讓原本分散在 ERP、射出機、紙本與不同系統裡的資料能夠互相對應。
本系列以寶泰模具的實際建置經驗為主軸，從射出產業目前面對的成本、交期、品質、能源與人才問題開始，逐步整理 ERP、MES、IIoT、OPC UA、OPC Gateway、PMC Server、Database 與 RESTful API 在工廠中的角色。
後續章節則介紹 RWD 生產報工、Cycle Time 異常預警、GA 生產排程與行動倉儲，並整理系統導入及現場改善期間的 OEE、良率、排程與作業時間紀錄。
這套架構的目的不是追求完全無人工廠，而是先做到資料找得到、工單對得起來、異常能追查，並逐步減少現場重複輸入與人工整理。
Author:Jush Li
2026/08/18
第一章:塑膠射出產業現況-工廠現在面對哪些問題？
射出工廠現在遇到的問題，很少只有一個。能源與人工成本要控制，客戶交期越來越短，品質又要求能追到工單、機台與生產時間；另一方面，碳資料與人才斷層也逐漸進入日常管理。
本章從臺灣塑膠製品產業現況出發，整理射出工廠最常遇到的成本、交期、品質、能源與人才問題，並說明為什麼智慧製造應先從資料取得與生產追溯開始，而不是直接從 AI 開始。
2025/08/19
第二章:射出工廠怎麼開始智慧製造？從 ERP、MES 到機台聯網
ERP 已經有訂單與工單，射出機也有 Cycle Time、模次與設備狀態，為什麼工廠還需要 MES？
原因是兩邊處理的資料層級不同。本章從 ERP、MES 與 IIoT 的角色開始，說明工單如何和實際機台資料建立關聯，並整理 OPC UA、EUROMAP 77、OEE、模具履歷、材料追溯與能源資料在射出現場的實際用途。
2026/08/20
第三章:射出機資料怎麼接進 MES？後端架構與 OPC UA 聯網
射出工廠通常同時有不同品牌、不同年份的機台。有些支援 OPC UA，有些只能讀 PLC，也有設備只能定期輸出 TXT 或 CSV。
本章從實際聯網方式出發，整理 OT → Edge → PMC Server / Database → API → Apps 的資料流程，說明 OPC Gateway、PMC Server、OPC UA、歷史資料庫與 RESTful API 各自負責什麼，以及多品牌機台如何整理成上層 MES 可以使用的統一資料。
2026/08/21
第四章:射出工廠的智慧應用-報工、Cycle Time、排程與行動倉儲
機台資料接進系統後，下一步不是再增加更多看板，而是讓資料真正進入現場流程。
本章整理幾項實際應用：製程資料整合、RWD 生產報工、Cycle Time 異常預警、GA 生產排程，以及 QR Code 行動倉儲。這些功能有些只是資料整合，有些使用最佳化演算法，不需要全部包裝成 AI。
2026/08/22
第五章:實證效益-寶泰模具智慧製造的實際改善紀錄
系統導入後，最後還是要回到現場 KPI。
本章整理寶泰在智慧製造與生產改善期間的內部紀錄，包括 OEE、產品良率、能源使用、排程時間、報工與倉儲作業時間。這些數字反映的是設備、模具、品質、排程與現場管理一起改善後的結果，而不是單一 MES 或 AI 功能的效果。
2026/08/22