把根因定位時間從 11 天壓到 38 分鐘。

客戶概況

某一階汽車零件供應商，三條產線供應兩家主要 OEM，廠內 MES 已運行十年以上，品保系統疊在上面。兩套都會動，但兩套都沒在跟「真正在顧線的人」對話。

• 約 1,400 個 SKU，涵蓋沖壓、銲接與組裝
• 約 220 位作業員，分三班
• 兩家 OEM 客戶，零缺陷標準

問題在哪

客戶的痛點不是缺陷量，是定位原因要多久。當沖壓線開始把件做到公差邊緣，既有流程長這樣：

1. QC 在早班稽核時標記一批。
2. 工程師撈歷史感測器數據。
3. 排會議。後面又排幾次。
4. 根因歸檔，通常在第一批被標記後 7–14 天。

歸檔的時候，產線往往已經漂到別的模式。更糟的是：歸檔的根因很少回得到作業員的日常裡。 同樣的問題兩個月後再來一次，根因一樣、班別一樣。

我們做了什麼

範圍訂得很緊：先做一條沖壓線、證明閉環、再放大。完全不取代任何既有系統。全部跑在現有機房的一台 AI Server Tier 2 上。

第一階段 — 數據接入

LowsiteOS 透過 OPC UA 接到既有 Siemens PLC、透過唯讀數據庫連接器接到 MES。不需要對外網路。整合總工時：9 個工作日。

第二階段 — 模型訓練

工程師用客戶既有的故障分類，把過去六個月的異常標起來。模型訓練全在地端；數據沒有離開廠區。我們的模型團隊與客戶工程師共用同一份 notebook。

第三階段 — 作業員介面

線上裝了一台平板。模型標記異常時，作業員看到排序好的可能原因，可以一鍵確認、覆蓋或上報。每次確認都回饋給模型。