前幾章介紹了機台聯網、MES、報工、Cycle Time 異常預警、GA 生產排程與行動倉儲。真正投入現場後，我們最關心的不是系統用了多少新技術，而是原本每天需要人工處理的問題，有沒有真的變少。

因此這一章直接回到幾個可以比較的指標：設備效率、產品良率、能源使用、排程時間，以及報工與倉儲作業時間。

Author: Jush Li

5.1 OEE（設備綜合效率）改善

導入機台狀態監控後，最大的差別是停機與 Cycle Time 偏差比較容易被看到，不需要等到日報整理完成後，才發現當天產能和原本預估有落差。

Cycle Time 異常預警主要用來找出和歷史基準差異較大的機台。例如同一產品過去正常週期約為 30 秒，目前卻連續維持在 35 秒，系統就會先把這段差異標示出來。

接下來仍由現場確認原因。可能是冷卻時間調整、機械手等待、模具狀況、原料、調機或其他生產條件，並不是系統看到週期變長，就直接判定設備異常。

相較改善前的內部基準期間，配合排程調整、停機原因管理與現場處理方式改善後，每月非計畫停機時間約減少 15 小時。

同一改善期間，設備稼動率紀錄亦由原本約 68% 提升至接近 90%。設備稼動率與 OEE 為不同指標；OEE 還會受到生產速度與良率影響，因此兩項數據分開追蹤。

5.2 產品良率改善

品質改善也不是只靠一個預警數值完成。比較重要的是，品質異常出現後，能不能快速回到當時的生產資料。

報工系統建立工單、生產時間與機台資料的關聯後，品管看到不良紀錄時，可以回頭確認是哪台機器、哪副模具，以及同一時段的 Cycle Time 與其他已保存的製程資訊。

這裡比較實際的差別，是「異常時間對得起來」。以前發現一箱不良品，可能需要再問操作員當時是否有調機、停機或其他狀況；現在至少可以先從工單與生產時間往回查。

相較改善前的內部基準期間，配合不良分類、調機、模具改善與現場品質管理後，返工與報廢相關成本約下降 40%。

5.3 能源使用改善

射出機的能源使用不能只看月底總電費。如果沒有對應生產時間，就很難分辨差異來自產量、待機、設備效率，還是不同產品的 Cycle Time。

因此能源改善的做法，是把設備運轉、生產時間與用電紀錄放在一起比較，再找出待機時間、高耗能時段及不同生產安排之間的差異。

當設備用電與生產時間可以一起查看後，就比較容易判斷某段耗能增加，是設備待機過久、同產品週期不同，還是排程造成不必要的空轉。

個別月份的電費改善曾達約 10%～12%，但電費同時會受到產量、工作天數、產品組合、季節及契約用電方式影響，因此不適合直接把這個數字當成單一系統的節能率。

5.4 排程作業時間縮短

排程是這次數位化後最容易直接比較前後差異的工作之一。

過去排程需要人工逐一確認機台、模具、交期與既有工單，尤其急單插入後，原有排程經常需要重新檢查。

演算法可以處理交期、工單順序、可用機台、模具及其他已量化的條件；但模具臨時維修、設備異常、人員安排與客戶特殊要求，仍需要由生管判斷。

依本案作業紀錄，部分急單重新插入排程，約可在 8 分鐘內完成初步重排與人工調整。

這裡的重點不是「8 分鐘就能保證交期」，而是原本需要人工重新比對的大量條件，可以較快得到一個可供生管進一步調整的版本。

5.5 報工與倉儲作業時間縮短

報工與倉儲的改善比較直接，重點是減少同一筆資料被重複輸入。

例如工單、品號與機台原本系統已經知道，就不再要求操作員重新輸入；倉庫掃描 QR Code 後，也可以直接帶入既有品號、單據與工單資訊。

報工的目的不是讓操作員多填資料，而是只補充機台本身無法知道的資訊，例如人工判定的不良數量、異常原因或必要備註。

依本案操作紀錄，這類作業的現場處理效率約提升 70%。除了節省時間，也減少人工重新輸入時發生品號、數量或單據選錯的機會。

從 5.1 到 5.5 可以看到，各項數字背後並不是單一系統功能。設備聯網讓狀態比較容易被看到，MES 把工單與生產紀錄接起來，排程系統減少人工計算，而 RWD 與 QR Code 則處理現場重複輸入的問題。

對寶泰而言，這些 KPI 最重要的用途，是留下改善前後的基準。下一次調整排程、設備、模具或作業方式時，可以再回頭比較，而不是只靠印象判斷這次到底有沒有改善。