16 SPORTS IMPACT -專題報導- 影像與AI根因分析，作為優化SOP依據 AI視覺能協助工廠標注異常作業與根因比對。當產線出現異常情況時，管理者可即時回溯影像 並分析操作紀錄，準確掌握錯誤發生的時間點、人員與具體動作，快速定位「浪費」的根源。 可視化根因分析，讓改善以數據為依據，幫助工業工程師持續優化 SOP 與製程設計。例如： •發現材料取放次序錯誤，導致反覆裝配與重工 •偵測頻繁待料站點，調整工序節拍避免能源與人力浪費 透過這些微型優化積少成多，工廠能逐步實現減少材料損耗與減少無效工時。 成功案例下載：PowerArena為國際知名自行車品牌打造智慧組裝工站 在這份成功案例報告中，您將深入了解： •PowerArena 數位工站（Digital Station）的核心功能，以及如何應用於成 車組裝現場？ •作業影像如何與產品條碼、工單資訊同步綁定？對於二輪、四輪車廠來 說為什麼很重要？ •PowerArena 數位工站（Digital Station）怎麼同時時協助自行車組裝作業 員與管理者防堵組裝錯誤，大幅度減少時間與料件浪費？ 點擊延伸閱讀： • AI 視覺在製造業的優勢與導入案例 • 【EMS】成功案例：全球知名電子大廠落地東南亞 本文透過就享知Digiknow授權轉載 www.digiknow.com.tw 掃描 QR Code下載 掃描 QR Code下載 掃描 QR Code下載
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