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製造業現場的 |
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MINDDO智慧助理 不換現有系統、不搬移資料——資料留在廠內，AI 直接建立在既有 MES 之上運作。 |
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導入 AI 前最在意的事MINDDO 先替你想好了
不搬資料、不換系統、不增加現場學習負擔
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資料留在場內 地端部署，資料不出廠 |
建立在既有MES之上 不需要更換現有系統 |
用問的就能找到答案 自然語言互懂，免學新系統 |
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從生產數據 走向製造決策 讓每一筆 MES 數據，都能回答 |
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01 What happened? 品質、設備、製程、良率、交期出現什麼異常？ |
02 Why? 從工單、設備、物料、製程與人員資料找出關聯。 |
03 What will happen? 預測品質風險、設備異常、交期延誤與產能瓶頸。 |
04 What should you do? 提供改善優先順序、處置建議與決策依據。 |
MINDDO 六大強化場景
建立在既有功能上，降低落地風險，提高商業化速度
 工單異常偵測 |
 WIP瓶頸預警 |
 品質異常分析 |
 生產履歷問答 |
 設備與能耗 |
 智慧產能排班 |
從「找資料」到「做決策」
讓 MES 數據不只被看見，更能轉化為可量化、可追蹤、可複製的管理成果
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品質改善 5～20% 報廢／重工率降低 |
設備管理 10～30% 非計畫停機時間降低 |
生產效率 5～15% 生產週期縮短 |
決策效率 30～70% 根因分析時間縮短 |
設備效能 2～7 % OEE 提升 |
知識應用 40～80% 知識查找時間縮短 |
年度效益＝品質／停機／工時節省＋增產貢獻毛利－AI 平台、整合與治理成本
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直接問現場問題，
免切換報表、免學查詢語法，
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不同角色，都在問 MINDDO 什麼？
| 今天產線有沒有異常？ | 彙整當日工單、報工與品質資料，直接列出異常站點、影響工單與嚴重程度，不用等交接班報告。 |
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| 哪個站點瓶頸最嚴重？ | 比對各站點 WIP 堆積與產出速度，指出瓶頸站點，並說明是設備、人力還是物料造成。 |
| 本月良率為什麼下滑？ | 交叉比對製程參數、模具、元件與機台紀錄，定位可能原因並排出優先改善順序。 |
| 這批訂單交期來得及嗎？ | 依目前產能負載、在製進度與歷史交期表現，估算延遲風險並提早示警。 |
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| 有哪些工單漏報了？ | 依機台可用時段、模具切換成本與既有工單優先權，提出可行的排程調整建議。 |
| 本月良率為什麼下滑？ | 比對工單進度與報工紀錄，列出漏報、延遲回報的工單清單。 |
| 這批不良品的根因是什麼？ | 比對該批次的製程參數、設備狀態與物料批號，找出最可能的根本原因並附上判斷依據。 |
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| 客訴這批貨，生產履歷在哪？ | 用自然語言查詢即可追溯完整生產歷程，不用再跨系統手動比對。 |
| 哪個製程最容易出錯？ | 統計跨製程異常分布，標出高風險站點供品保優先稽核。 |
| 哪台設備快要出問題？ | 依設備訊號與歷史異常模式，提早提示可能發生異常的機台，減少非計畫性停機。 |
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| 這個月停機成本花在哪裡？ | 依停機原因分類彙總時間與影響工單，找出最該優先改善的設備。 |
| 能耗異常是哪個製程造成的？ | 比對製程能耗紀錄與正常區間，定位異常來源並提示可能原因。 |
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關於 MINDDO |
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MINDDO 是東捷資訊推出的 MES 智慧製造 Copilot，深度理解工單、設備、物料、品質與履歷等生產數據，從「看見數據」走向「給出行動建議」。
MINDDO 不是通用聊天機器人，而是理解工單、站點、Lot、WIP、OEE 與製程關係的製造領域 AI，回答時保留資料來源與權限邏輯。
標準導入時程約 8 週，分為需求確認、資料建模、模型訓練與驗證、正式上線四個階段。
可以。只要工廠已有 MES、ERP 或工單、報工、品質、設備等生產資料即可評估導入。
需要工單、製程、設備、WIP、品質與排程等 MES 主要資料表，並在資料建模階段套用 MINDDO 專屬資料 Schema。
MINDDO 支援獨立部署或嵌入既有 MES，可採地端部署，並依核准範圍查詢即時與歷史資料，保留來源與權限邏輯。
產品資料索取與免費諮詢
下一個問「產線發生什麼事」的人，可以是 MINDDO。
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若您需要立即的支援與服務，請直撥諮詢熱線02-5551-9890，謝謝！