01
工廠績效與 MES
MES、OEE、IoT 現場數據與產線可視化
了解更多N/NPC Smart Operations
訂單很多，不代表工廠真的有賺錢。
N/NPC 協助製造業與企業從 MES、IoT 現場數據、OEE 分析，到 AI 預測、CRM、BizForm、KM 與 RTLS 即時定位，建立看得見、算得清、能持續改善的營運系統。
MES + IoT把現場資料接起來
AI預測異常與最佳化決策
RTLS掌握人、料、設備位置
N/NPC OSLive Operations View
18.5%接單時看起來很好
126m真正進產線才出現
฿42k沒有算進報價
6.2%需要現場數據才看得清楚
一張訂單從業務到產線，利潤常在中間消失。
N/NPC 的角色不是單賣系統，而是協助你把現場、流程、AI 與管理決策串起來。
How N/NPC Reads a Factory
先把感覺變成證據，再決定要導入什麼。
01
看見損失
從訂單、等待、重工與產線節奏找出利潤消失的位置。
02
接上訊號
把機台、工單、品質、能耗、人料位置變成可用資料。
03
形成行動
再選擇 MES、IoT、AI、RTLS 或流程平台，讓改善能被追蹤。
Hidden Loss
看不見的損失，通常不會自己說話。
工廠主常看到訂單很多、現場很忙、報表都有，但真正虧在哪裡，要進到產線數據才會清楚。
接單時有毛利，生產時被換線吃掉
小批量、多變更、急單插單，會讓原本好看的訂單變薄。
機台沒有壞，產量就是上不去
等待材料、等待人員、等待確認，常常比故障更傷。
良率看起來還可以，重工沒有人算
報廢、返修與重測，如果沒有被量化，就會藏在日常裡。
Field Signals
資料不是從報表開始，而是從現場訊號開始。
N/NPC 會先協助判斷哪些資料值得接：機台狀態、震動與溫度、能耗、公用系統、工單與品質。當訊號被接起來，老闆看到的就不只是 dashboard，而是可以採取行動的營運事實。
設備訊號從現場控制與機台狀態開始，讓停機、等待與異常有依據。
健康基線用震動、溫濕度與 AI decay rate 找出正常形態與問題形態。
公用系統把能源、空壓、管線與環境資料納入產線決策。
現場訊號
可用資料
管理決策
改善行動
Implementation
導入不是先買系統，而是先看清楚錢漏在哪裡。
第一版診斷會從 OEE、流程斷點、資料可用性與改善優先順序開始。
01
看現場
確認產線、流程、資料來源與真正決策者在乎的數字。
02
算損失
把等待、重工、效率、位置、流程延遲轉成可討論的金額。
03
選方案
依需求導入 MES、IoT、AI、CRM、RTLS 或混合方案。
04
持續改善
用報表、預警與顧問節奏，把改善變成日常管理。
N/NPC Lab
用 AI 放大工程能力，但不放棄工程判斷。
N/NPC 讓實習生與顧問團隊進行 AI-Augmented Engineering 實驗，用 AI 協助需求拆解、介面設計、資料結構、API 串接與 Web App 原型開發。這不是傳統軟體外包，也不是單純寫 prompt，而是訓練新一代工程人才用 AI 更快驗證真實營運問題。
AI-Augmented Engineering用 AI 加速需求、架構、介面與程式開發。
AI-Powered Web App Development快速把現場想法做成可測試的內部工具或原型。
Built with AI, verified by judgment保留工程判斷、驗證習慣與現場問題意識。
先讓老闆看見一張訂單進產線後的真實利潤。
從 OEE 工具開始，或直接預約 N/NPC 進行產線與流程診斷。