产线在持续运转，但没有精准数据支持，能做出正确决策吗？
对于一家全球前五大的 EMS 制造商来说，即使拥有数十条产线、遍布全球的上百座工厂，也无法避免效率瓶颈、信息断层与管理误区的挑战。
在其位于东南亚、专门生产可再生能源电源设备的劳动密集型装配线上，产线仍依赖人工记录数据，IE 工程师手拿秒表、手工计时。完成一次时间研究需耗时 48 小时，却仅能获得约 15 分钟的片段数据……
这样的数据密度根本无法还原全貌，导致判断失误、改善无效，甚至错失问题处理的关键时机。
他们的目标非常明确：消除非增值作业、优化线平衡、释放工程人力，实现管理的实时化与科学化。
国际 EMS 大厂选择 PowerArena AI 视觉平台，带来了哪些改变？
／7×24 小时 AI 视觉产线监测，不再依赖人工记录
／精准识别瓶颈：离岗时段、补料干扰、WIP 积压等问题
／短短 4 周内，UPH 提升 5.2%，产能障碍减少 70%
／ ROI 投资回报率超过 5 倍，改善效果显著
AI 视觉能够自动辨别生产肇因（root cause），并为产线管理人员生成可视化报告
软件上线，管理同步升级：
- 从被动补救 → 到 AI 主动预警
- 从数据推测 → 到系统化分析
- 从人工管理 → 到全面效率提升
这份案例适合以下角色深入了解：
- 工业工程师与工艺优化人员：正在寻找精准的时间数据与作业观测方式
- 制造主管与运营负责人：希望提升产能、减少人力浪费与工位不一致
- 数字化与自动化推进团队：评估 AI 技术如何真正落地工厂现场
了解这家美资制造巨头如何在人与技术之间找到平衡，让产线更稳、更快、更精准。
