从灯号到决策，打造高效产线
固德科技报｜从灯号到决策，打造高效产线#数位转型
#物联网
#OEE
Posted On : 22 Sept. 2025
三色灯号（绿灯、黄灯、红灯）是现场最直觉的设备状态指标，却往往被忽略。透过自动化监测灯号，我们不只是看见「机台有没有在跑」，更能即时掌握停机原因与效率损失，将隐藏成本量化。
为什麽监测灯号是智慧工厂的第一步？
三色灯号（绿灯、黄灯、红灯）是现场最直觉的设备状态指标，却往往被忽略。透过自动化监测灯号，我们不只是看见「机台有没有在跑」，更能即时掌握停机原因与效率损失，将隐藏成本量化。
在传统工厂里，三色灯号虽然一直存在，却常常被当作「被动显示」的工具。现场人员必须亲眼看到灯号变化，再用纸本或 Excel 填写停机原因报表。这种人工流程有三个明显缺点：
1. 数据延迟：通常要等到隔天或週会，管理者才拿到整理后的报表，错过即时排除异常的黄金时间。
2. 纪录不完整：人员难以百分之百捕捉所有停机状态，特别是短暂停机或跨班别的状况，导致数据有遗漏。
3. 缺乏客观性：填报可能受主观判断影响，不同人员对停机原因分类标准不一致，造成管理上的误差。
而在智慧工厂的理念中，OEE（Overall Equipment Effectiveness, 设备综合效率）是一切改善的出发点。OEE 的三大构面——稼动率、性能稼动率、良率——只有在状态资讯精确、即时的前提下，才有意义。否则，改善计画可能误判问题根源，造成「治标不治本」。
自动监测灯号的价值
藉由感测器与资料收集系统，我们能够将三色灯号转换为数据，提供即时可视化。这不仅让管理者看到「机台有没有在跑」，还能立刻辨识问题类型：例如：
• 绿灯：设备正常运行，所有生产时间都可计入有效产出。
• 黄灯：暂停或待机，可能因换模、换料、排程等待，需要进一步分析是否可优化流程。
• 红灯：故障停机，立即通知维修团队介入，缩短 MTTR（Mean Time To Repair）。
这种监测不只是记录状态，而是把设备变成一个「会说话的数据节点」，让现场状态即时被捕捉、被量化。更重要的是，这是 AIoT（Artificial Intelligence + Internet of Things）导入的第一步。当设备状态数据持续累积，就能进一步应用在预知保养、异常预警、甚至自动化排程调整，让工厂真正朝智慧化营运迈进。
为什麽是第一步？
因为看见真相，才有改善的起点。
在製造业中，很多管理决策其实都是建立在「感觉」和「经验」上，而不是建立在即时数据上。若设备的运行状态无法被量化，管理层往往只能透过产量、交期延误率或报修次数等间接指标来猜测问题，这就像蒙着眼睛开车——不只风险高，还可能开错方向。
避免「瞎子摸象」式的改善
许多企业在没有数据佐证的情况下就投入自动化或改造产线，例如增加人力、导入机器人、改变排程，结果发现效益不如预期，因为真正的瓶颈可能不是产能不足，而是频繁的小停机、待料时间过长或维修回应太慢。
监测灯号的价值就在于：
• 先釐清现状：把所有停机、待机、运转时间精确记录下来。
• 找出主要损失点：例如 60% 的停机是等物料，或 40% 的停机是换线时间太长。
• 用数据驱动决策：管理层可以有根据地选择改善方向，而不是凭经验猜测。
不仅能快速改善现场问题，更是后续导入 MES（製造执行系统）、APS（进阶排程系统）、甚至 AI 预测维护的基础。没有这层「感测与数据基础」，智慧工厂就缺少关键的地基，后续所有数位转型的投资都会像盖在沙地上的房子，不稳定、难持久。
最大化 ROI 的关键
许多企业投入智慧製造预算时，最大的担忧是 ROI（投资报酬率）不确定。灯号监测作为第一步，成本低、导入快、见效明显，能快速累积数据、量化改善成果，让后续的数位化计画更有说服力，争取到更多管理层支持。
从「黑箱产线」到「数据透明」
许多製造业面临「稼动率看得到、原因看不到」的困境，导致改善计画无法聚焦，投资报酬率偏低。
在许多工厂里，资料蒐集仍高度依赖人工抄表或事后输入报表，这不仅导致数据延迟一到两天，还可能出现超过 20% 的误差。更严重的是，像卡料这类短暂停机常常没有被记录，让实际的产能损失被低估，也隐藏了改善的机会。即便管理层可以看到「本週稼动率 65%」的数字，也往往无法进一步判断真正的问题出在哪里。是换模换线耗时太长？还是物料补给不及？或是设备本身故障？缺乏停机原因的分类，使得改善计画常常流于头痛医头、脚痛医脚，无法精准对症下药。
这种资讯不足的情况，在跨班别交接时更加明显。夜班与日班对同一件停机事件可能有不同描述，甚至只是口头交代，导致关键细节遗失或被误解。久而久之，改善计画出现断层，相同的问题不断重複发生，降低了整体改善的连续性与成效。等到这些问题浮上檯面，通常已经到了 KPI 下滑、交期延误的时候。
因为缺乏即时数据，管理层往往要等到月报才开始行动，错过最佳的处理时机，让原本可以即时解决的小问题，演变成需要大量人力与成本收拾的危机。
这些痛点对企业的冲击是全面性的。产能损失是最直接的结果，长期累积会拉低年产量；维修人员与操作员必须投入更多时间在填表、比对数据，形成工时浪费；产能不足与交期延误又会推高成本。对于半导体、汽车零件等高良率要求的产业而言，这甚至可能演变成商誉危机，导致客户罚款、流失订单，或影响长期合作关係。
三色灯号监测导入的真实情境
透过真实案例，展示从「问题发现 → 系统导入 → 改善结果」的完整过程，证明灯号监测不只是收集数据，而是带来切实效益的转型关键。
问题发现：数字有了，原因却是黑箱？
这家 PCB 厂原本仅依靠人工抄表纪录稼动率，每班结束后再输入报表。虽然能知道平均稼动率约 62%，却完全不清楚停机的细节：
哪台机台停最久？停机原因是换线、等料还是设备故障？短暂停机（几分钟内）有没有被记录？
缺乏停机原因分析，让改善会议变成「猜原因」大会，常常把资源投入错的方向，例如花钱保养机台，却发现停机主因根本是物料不到位。
系统导入：把灯号变成数据
为了找出真相，该厂决定导入三色灯号监测系统，将现场灯号讯号即时收集，转换成秒级数据并上传至云端平台。导入后，他们惊讶地发现：18% 的停机来自换线与等料，远高于预期。许多短暂停机（＜5 分钟）以前完全没被记录，如今也被完整捕捉。一些以为是「设备故障」的停机，其实是操作员等待物料或工单。
改善行动：数据驱动的决策
导入系统后，管理层针对数据提出三项行动：
1.标准化停机类别：例如：将红灯停机细分为「故障、保养、待料」，黄灯则用来标註换线或暂停。这样一来，改善会议能快速锁定最大损失点。
2.调整流程缩短待机：依据日稼动统计，抓出停机太久或待料太久的机台，即时了解原因排除异常，缩短等料时间。
3.优化排程策略：分析数据后，发现换线多发生在产能高峰时段，导致整体效率下降。于是重新调整排程，把换线移到产能低谷，减少待机干扰。
成果验证：看得见的改善
三个月后，该厂平均稼动率从 62% 提升至 76%，改善幅度超过 20%。更重要的是：停机原因透明化，会议讨论更聚焦，决策效率提升、非计画停机时数下降，整体产能提高、生产计画更稳定，准交率提升，客户满意度提高。
这个案例证明，三色灯号监测不仅是收集数据，更是驱动现场改善、提高产能的关键槓杆。
设备稼动率管理系统
藉由搜集此状态数据来换算厂区的稼动率，了解製程设备的运转状态，进而改善产线生产效率。不限设备种类，而且导入成本低，安装感测器于三色灯上，系统快速设置即可为厂区整合产线机台执行即时统计管理。
设备稼动率管理系统
OEE 设备稼动率管理系统
随时・随地・掌握稼动
影片说明：OEE 设备稼动率管理系统
还在忽视产线闲置时间吗？ 继续放任设备稼动率低落吗？ 该如何有效掌握厂区稼动率？
事实上，在厂区内的三色灯灯号都显示了设备每一个时刻的状态。我们可藉由搜集此状态数据来换算厂区的稼动率，了解设备的运转状态，进而改善产线生产效率。
固德的设备稼动率管理系统，简单实现数据可视化管理。不限设备种类，而且导入成本低，安装感测器于三色灯上，系统快速设置即可为厂区整合产线机台执行即时统计管理。
从灯号到决策，打造数据驱动文化
三色灯号监测不只是看设备状态，更是数据化、智能化的起点。当现场状态被量化，管理决策才能快速、精准，企业也才能持续优化。
导入 OEE 稼动率管理系统，不只是解决「稼动率多少」的问题，更重要的是让企业理解「为什麽稼动率会低」。当停机原因被拆解、被量化，改善计画才能精准对症下药。
在当前製造业竞争激烈、客户要求更高的时代，唯有以数据为基础做决策，才能在成本与交期间取得平衡，真正落实智慧製造的精神。