產線持續運作，卻缺乏精準數據支撐，是否能做出正確決策？
對一家全球前五大的 EMS 製造商來說，即使擁有數十條產線、遍佈全球的百座工廠，也無法倖免於效率瓶頸、資訊斷點與管理誤區的挑戰。
在他們位於馬來西亞、越南、墨西哥專門生產再生能源電源設備的勞力密集組裝線上，產線仍仰賴人工記錄數據、IE 拿著碼表站崗。每完成一次時間研究，得耗時 48 小時，卻只得到約 15 分鐘的片段資料…
這樣的資料密度根本不足以掌握全貌，導致錯誤假設、無效改善，甚至延誤問題處理的最佳時機。
他們的目標很清楚：消除非增值作業、優化線平衡、釋放工程人力，讓管理真正即時與科學化。
東南亞工廠難以複製高效模式，新廠追趕母廠
在馬來西亞與越南工廠，新廠投產後的產能常比母廠低 20–30%。除了環境適應與流程磨合，最大的挑戰其實來自「人」。
高流動率讓工廠長期陷入人力壓力：熟練人員難以招募、離職率動輒 15–30%，每一次人員流失都帶走了寶貴的經驗與技能，使產線穩定性一再受挫。
再加上語言與文化差異，讓現場溝通與管理更加複雜。結果是：產能落差持續存在，線平衡的改善也變得步履艱難…
國際 EMS 大廠選擇 PowerArena AI 視覺平台，帶來了哪些改變？
／全時段 24/7 AI 視覺產線觀測，不再依賴人工紀錄
／AI 精準識別出瓶頸肇因，如：「離崗時段」、「補料干擾」、「WIP 過多」
／複製母廠成熟管理模式，加速瓶頸檢測，與確保新廠在投產初期就朝著最佳化目標邁進
／短短 4 週內就提升了 5.2% UPH、產能障礙減少 70%
／ROI 投資報酬率超過 5 倍，改善成效顯著
AI 視覺能夠自動辨別產線肇因（root cause），並為產線管理人員生成可視化報告。
軟體上線，管理同步升級：
- 從被動補救，到 AI 主動預防
- 從推測數據，到整合系統分析
- 從人工管理，到全面性效率提升
- 從單一工廠，到 AI 模型支援全球部署。不受地區限制，確保跨廠一致性
這份案例適合以下角色深入了解：
- 工業工程師與製程改善人員：正尋找精準的時間數據與產線作業管理方式
- 製造主管與營運長：希望提升產能、降低人力浪費與跨站不一致
- 數位轉型與自動化規劃單位：正在評估如何導入 AI 技術落地工廠現場
- 全球管理團隊：在東南亞及其他地區規劃擴張生產，並尋求可複製的模組化管理方案。
了解這家美系製造大廠如何在「人」與「技術」間取得平衡，讓產線更穩、更快、更準。
