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。
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。
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。