Smart Factory AI 路徑圖

Vietsoft Factory AI

快速導入儀表板、AI 洞察與 OEE 改善

Vietsoft Factory AI 不是從 chatbot 或通用 AI platform 開始。 我們協助工廠將來自生產、維護、設備與 IoT 的真實營運資料, 轉化為儀表板、AI 洞察,以及可衡量的 OEE / 效率改善。

不是空泛理論,也不是從複雜演算法開始。 而是從您工廠的真實營運資料開始。

資料啟用 儀表板 AI 洞察 OEE 改善
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維護 AI 應用的 5 個層級與高效維護數位化路徑
從資料開始 以儀表板、AI 洞察、connected action 與可衡量的效率改善作為成果。

Vietsoft Factory AI 介紹

Factory AI 導入路徑

工廠不易察覺的痛點

想導入 AI,卻不知道該從哪裡開始?

許多工廠以為 AI 一定需要複雜演算法、長期專案與完美資料。 結果是資料仍然分散、儀表板尚未建立,而 AI 仍只是遙遠的概念。

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資料分散

大量生產與維護數據分散在 Excel、紙本與獨立系統中,尚未標準化。

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缺乏營運資訊透明度

缺少即時儀表板來追蹤 OEE、downtime、生產進度與設備狀態。

AI

AI 仍然遙遠

工廠仍被重複故障、低生產力困擾,且不知道應該優先從何處改善。

Factory AI 五層路徑
1

Data Activation

啟用生產與維護資料。清理並標準化機台代碼、故障代碼,連接 MES、CMMS 與 Excel。

建立統一的營運資料層,為儀表板與 AI 做好準備。
2

Performance Dashboard

即時呈現 OEE、downtime、進度、MTBF/MTTR、bad actors 與 PM compliance 儀表板。

提供工廠管理的效率駕駛艙,不必等到 AI 導入後才開始產生價值。
3

AI-Assisted Insight

以自然語言問答,自動彙整報告,提示根本原因並提出行動建議。

實用型 AI,可直接基於您的資料回答「為什麼」與「該做什麼」。
4

Connected Action

自動建立 work order、PM action,處理重複故障,並與 CMMS/MES 雙向整合。

閉環流程:偵測 → 分析 → 行動 → 更新結果。
5

Predictive Readiness

針對關鍵設備進行選擇性預測,不強行將 predictive 套用到全廠。

在正確時機、正確位置導入 predictive,避免過早投入過高成本。
重要提醒: 工廠完全可以停留在第 3 層或第 4 層,仍能獲得很大效益。 Predictive 是選配層級,當資料足夠成熟後再擴充。
實現路徑的 3 項核心產品
Vietsoft Factory AI - 工廠績效快速導入

1. Factory Data Activation

連接資料,讓資料可用。
連接、清理並標準化來自機器、PLC、SCADA、Excel、ERP 的資料,建立可用於儀表板、洞察與 AI 的資料基礎。
機台資料
系統整合
資料清理
資料標準化

2. Smart Track – Factory Performance

追蹤生產,改善執行。
追蹤 OEE、產量、生產進度、downtime 以及計畫 vs 實際,讓現場效率即時可視化。
OEE
生產進度
計畫 vs 實際
現場可視化

3. Ecomaint – Uptime Optimization

掌握維護,減少停機。
管理資產、維護、work order、PM、備品備件、downtime、MTBF/MTTR,以優化 uptime 與設備可靠性。
資產
工單
PM
MTBF/MTTR
搭配方式: Factory Data Activation → SmartTrack Performance Dashboard → EcoMaint Uptime Optimization → AI 洞察與 Connected Action

為什麼稱為「Fast-track」?

Vietsoft Factory AI 協助工廠快速取得價值,從既有營運資料開始,而不是等待大型且高風險的 AI 專案。

傳統導入方式

  • ×從購買 AI platform 開始,等待資料變得完美。
  • ×通常需要 3–6 個月才有初步儀表板。
  • ×因需標準化、重新訓練與複雜整合,AI 無法立即運作。
  • ×風險高,專案拖太久卻看不到價值時容易中途放棄。
  • ×即使資料尚未成熟,也將 predictive 銷售給全廠使用。

Vietsoft Factory AI

  • 從工廠既有營運資料開始。
  • 在 Data Activation 後數週內建立儀表板。
  • 從第 3 層開始具備 AI-Assisted Insight,可問答、摘要並建議行動。
  • 每一層都能獨立創造價值,因此風險較低。
  • 當資料成熟後,針對 critical assets 選擇性導入 predictive。

降低 15–25% downtime

透過快速發現重複故障與 connected action 達成。

提升 OEE 5–10%

在前 3–6 個月內,透過儀表板與 AI 洞察達成。

80%

節省報告時間

AI 協助自動彙整與摘要報告。

3x

更快速決策

直接基於真實營運資料進行 AI 問答。

為 predictive 做好準備

在正確時間、正確位置導入,避免過早投入成本。

實際導入路徑
Phase 1(4–6 週)

Data Activation + 基礎儀表板

工廠可立即從已標準化的生產與維護資料中,看見真實效率全貌。

Phase 2(4–8 週)

AI-Assisted Insight

設定優先問題、自動報告,並開始將 AI 導入日常管理工作。

Phase 3(6–12 週)

Connected Action

處理 2–3 個最常見重複故障,整合 work order,並建立閉環改善流程。

Phase 4(選配)

Predictive Readiness

當資料準備度足夠時,評估並為關鍵設備導入維護預測。

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Vietsoft Co., Ltd

  • 91 Nguyen Trong Loi Street,
    Tan Son Nhat Ward, Ho Chi Minh City, Vietnam
  • 098 677 8578
  • sales@vietsoft.com.vn
  • ai-smart-factory.com
  • vietsoft.com.vn

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