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DS Smart Core AI MES

打造可預測、可追溯、可控的智慧製造核心架構​

你的工廠適合導入 DS Smart Core MES 嗎?

需要掌握人、機、料資源狀態的工廠
需要即時掌握人力、設備稼動、物料與刀具狀態,避免瓶頸與產能不穩
設備多、停機多、狀態不可控的工廠
需要掌握設備稼動、警報與維護資訊,降低停機風險、提升利用率
流程靠人記憶、作法不一致的工廠
作業方式因人而異,品質不一致;需要標準化流程與正確作業指引
少量多樣與複雜製程的工廠
頻繁換線、多路徑製程,需要清楚的流程控管與排程協調
需要精準報工與即時生產狀態的工廠
需要掌握工單進度、在製品位置與現場狀況,提升管理透明度
正在擴廠或跨廠區管理的企業
需要統一管理平台支撐多廠區排程、品質與資源控管,維持擴張效率
不能讓不良品外流的工廠
品質要求高,需要品檢關卡、追溯與異常即時鎖定機制

DS SmartCore MES 六大效益

1

人機料全面可視化

  • 人員、設備、物料、治具、刀具狀態即時更新
  • 現場不再靠詢問或人工記錄
2

工單不中斷、不中料的智慧排程

  • WOMS-APS貫穿系統,檢查物料與資源,避免斷料、缺刀、停線,生產不被中斷
  • 工單異常回報與調整
3

流程標準化與作業可控

  • 透過 SOP 與報工流程,所有人依照同一標準生產
  • 避免跳站、錯誤工序與作業差異
4

生產狀態即時追蹤

  • 每張工單、每道工序、每位作業員、每台機台進度即時可見
  • 管理更快、更準、更透明
5

以測量確保品質不外流

  • 量測整合、參數限值、關鍵點管控、異常自動警示
  • 不良品在第一站就被擋下,不流入後段
6

整廠數據與標準的中樞平台

  • DS Smart Core MES 將所有資源、流程、品質、設備、工單整合在一個平台,成為 FMS、自動化與 AI 系統的核心基礎

人機料法環六大模組整合架構

DS MES 以「人機料法環測」為框架,整合人員、設備、物料、流程、品質與環境資訊,並連動 DS SmartCore AI。系統將各模組資料即時串接,支援排程檢核、製程監控、品質追溯與決策智慧化,打造高效率、可追溯與可控的智慧製造系統。

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核心資源建模:人・機・料

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HRM|人員管理系統

整合人員資料、技能資格、上線條件與班表紀錄,作為 WOMS-APS 的人力資源基礎,並協助判斷人力可用性、派工條件與資格限制,避免不合格人員上線,同時確保排程結果兼顧產能需求與合規要求,讓生產穩定運行。

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  • 人員主檔
    集中管理員工基本資料、部門、班別、角色與系統權限
  • 能力/資格
    以技能矩陣管理資格與證照狀態,並提供到期提醒
  • 上線資格
    依工序與設備設定上線條件,只允許符合資格人員派工
  • 排班與可用性
    同步管理班表、加班與請假資訊,提供準確的人力可用性
  • 訓練管理
    規劃課程、考核與再認證週期,確保人員持續符合作業要求
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AMS|資產管理系統

整合設備履歷、維護紀錄、狀態資訊與稼動率數據,作為 WOMS-APS 進行設備可用性判斷與工序派工的依據,協助排程避開不可用設備,確保生產節奏穩定並提升設備使用效率。

  • 資產主檔與治理
    集中管理生產設備、廠務設備與治具主檔,定義層級結構、位置與使用範圍,作為設備治理與派工判斷基礎
  • 資產狀態與可用性
    即時掌握設備運轉、停機與維修狀態,清楚判定資產是否允許使用,並同步提供排程決策
  • 點檢與維護合規
    管理點檢、保養與維修紀錄,追蹤到期與異常提醒,降低因設備失效造成的非預期停機風險
  • 資產履歷與異常分析
    完整紀錄設備故障、維修與更換紀錄,支持原因分析與持續改善
  • 資產可用性與佈署狀態
    系統判斷設備是否可用、是否被佔用或預留,並提供資產清單以支援派工與配置策略
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WMS icon

WMS|物料資源與倉儲管理系統

整合庫存、批次與出入庫資料,作為 WOMS-APS 判斷物料可用性、生成排程與發料需求的基礎,確保工單不因缺料而中斷,並維持生產流程穩定。

  • 物料主檔與資源定義
    建立物料主檔並定義規格、單位與存放位置,將物料視為可被排程與派工的生產資源
  • 入庫/出庫與發料流程
    管理原料、半成品與成品的入庫、發料與退料流程,確保物流流向與實際需求一致
  • 批次與追溯管理
    管理批號與來源去向,支持完整追溯生產履歷與品質需求
  • 即時庫存與可用性控管
    即時更新庫存與預留狀態,明確顯示哪些物料可被使用與發料
  • 盤點與差異調整
    支援定期與循環盤點,處理庫存差異,確保帳物相符
  • 物料需求與缺料預警
    依照排程自動計算物料需求,提供缺料預警與補料建議,並與 WOMS-APS 聯動避免停線

端到端智慧製造閉環|從訂單到交付的全流程一體化管理

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WOMS icon

WOMS-APS|工單管理排程系統

以「可執行排程」為核心,支持工單建立、工序拆解與製程設定,並即時檢核人力、設備與物料等資源限制,避免釋放不可執行工單。

系統提供交期可行性預測與衝突提醒,異常影響自動納入排程計算;確認後即更新排程,使排程結果與現場狀態保持一致,提升交期可靠度與排程透明度。

  • 可執行工單建立
    工單由使用者建立後,系統即進行資源可用性檢核,只允許通過檢核的工單被釋放至現場執行
  • 交期與排程管控
    系統自動完成排程計算並提供交期可行性建議,協助管理單位掌握整體節奏與生產承諾
  • 插單衝突管理
    當插單影響已排工單時,系統即時計算影響範圍與延遲時間,確認後自動更新排程
  • 資源需求與可用性檢核
    依工單自動計算所需人力、設備與物料,並即時比對現場可用資源,避免排程與實際脫節
  • 生產進度與瓶頸可視化
    即時顯示工單進度、在製品與待工時間,並預測可能形成的瓶頸,協助管理者快速決策
  • 報工同步與狀態回寫
    系統自動將報工資料回寫至工單與排程,使交期狀態與現場進度保持一致
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PRS|報工系統

負責回饋工序產出、工時與異常資訊,提供 WOMS-APS 進行工單進度更新、產能分析與排程調整的依據,確保生產進度可視化並符合預期,避免延遲並提升製造效率。

  • 工序報工與產出回饋
    回報工序開始/完成、實際產出與良/不良分類,形成即時生產實績
  • 工時與設備稼動紀錄
    紀錄人員工時與設備加工/待機/異常時間,支持效率與成本分析
  • 生產異常回報
    快速回報中斷、待料、待修與停機原因,建立標準化異常資料
  • 進度同步與即時可視化
    即時回寫 WOMS-APS,同步工單進度、排程狀態與預計完成時間
  • 產追溯紀錄
    報工資料連結人員、設備、工具與批次,形成完整生產履歷
  • 與 WOMS-APS/MES 整合
    報工資料驅動系統自動更新排程,PRS 成為「現場事實來源」
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SMB|智慧機器盒子

這些設備連線數據、運轉狀態、訊號量測與警示資訊,作為 WOMS-APS 進行設備可用性判斷、工序安排與產能預估的基礎,確保排程結果反映設備真實狀態並降低停機風險。

  • 設備數據採集
    透過 PLC、Modbus、OPC-UA、MQTT 等通訊協議擷取設備訊號,並可外接感測器與電表補充監控數據
  • 即時運轉狀態
    即時回傳開機、停機、待機、警報與循環時間,讓設備狀態完全透明
  • 設備事件與警示
    分類通知故障與異常事件,支援事件追蹤、原因分析與改善
  • 邊緣運算
    於本地即時處理訊號並暫存資料,避免斷線造成數據遺失
  • 能源與稼動率監控
    監測電流、耗電量、空壓與 Cycle Time 等數據,計算設備稼動率與利用率,作為產能分析與 TPM / OEE 管理依據
  • 資料上傳與整合
    透過 MES/SCADA/AMS 串接,提供 WOMS-APS 排程可用之設備狀態與產能資訊,同時作為 DS 刀具管理系統與 CNC 機床資料串接的核心平台
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DMS|文件管理系統

提供所有製程文件、SOP、圖紙與版本控管,確保現場永遠使用正確且最新的作業文件,避免因文件版本錯誤造成生產異常,並建立可追溯的工程變更管理流程,維持製造一致性與標準化。

  • 文件主檔管理
    集中管理 SOP、WI、圖紙、檢驗規範與工程文件等所有製造相關文件
  • 版本控管
    控管文件變更與審核流程,防止錯版或舊版文件被誤用
  • 發佈與上線控制
    文件正式發佈與上線管制,失效文件自動下架,避免誤用
  • 使用權限管理
    依部門與職務設定瀏覽、下載與列印權限,保護敏感資料
  • 文件追蹤與稽核
    完整記錄文件開啟、變更與使用紀錄,建立可靠文件履歷
  • 與 MES 模組整合
    在生產工序中提供最新 SOP/作業文件,確保現場依標準流程執行
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QMS|品質管理系統

負責管理製程與成品的品質檢驗與異常處理,透過完整的檢驗紀錄、追溯與改善流程,確保產品一致性與品質穩定。品質數據同步回饋至 MES,使現場能即時調整以降低不良率,建立可預測且高穩定的製造品質。

  • 進料/製程/出貨檢驗
    管理檢驗項目、抽樣方式與結果分類,確保各階段品質符合規範
  • 品質異常管理
    針對不良與異常進行分類、通報與處置追蹤,提高處理效率
  • 品質追溯
    將檢驗結果關聯至工序、批次、物料、人員與設備,建立完整追溯鏈
  • 檢驗標準與規格管理
    集中管理量測規範、QC 標準與檢驗方法,確保一致與可稽核
  • 改善與稽核管理
    記錄原因分析與改善措施,追蹤落實狀態,避免問題重複發生
  • 與 WOMS-APS/MES 整合
    品質判定自動回寫系統,決定是否補料、重工或報廢,並同步至 MES 形成追溯資料
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NMS|推播管理系統

提供即時通知與事件推播,將工單變更、缺料、設備異常、品質警示等重要資訊準確送達相關人員,確保生產問題能被即時處理,維持現場反應速度與生產穩定性。

  • 事件推播
    推播工單更新、排程變動、進度落後與交期風險等關鍵資訊
  • 異常警示
    即時提醒設備異常、停機、待料與不良率升高等情況
  • 推播路由與對象設定
    依部門、職務、產線與班別自動判斷通知對象與群組
  • 多渠道通知
    支援 Web、看板、Email、SMS、App、Line/Teams 等多種通知方式
  • 推播紀錄與追蹤
    記錄通知與回覆狀態,追蹤誰已收到並採取行動
  • 與 MES 模組整合
    與 WOMS-APS、PRS、AMS、WMS、QMS 連動,於事件發生時即時發出相關推播
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SCADA|製程監控系統

透過即時收集設備、製程、環境與能源數據,提供完整的生產可視化能力。系統可監控用電、空壓與耗能狀況,並將能源資訊整合至 ESG 管理,協助企業達成節能減排與永續管理目標。

同時提供 MES 所需的設備稼動、環境參數與異常數據,確保生產穩定、安全且可追溯。

  • 即時設備監控
    即時呈現設備開機、停機、待機與異常狀態
  • 製程數據收集
    擷取溫度、壓力、流量等關鍵製程參數供分析與追溯
  • 能源與用電監控
    監控設備與產線耗電、空壓等能源使用情況
  • ESG 與環境監測
    監測溫度、濕度、空氣品質與環境條件,提供 ESG 指標依據
  • 異常警報與事件管理
    偵測設備與製程異常並即時推播警報提醒
  • 與 MES 模組整合
    將設備、環境與能源數據回饋至 MES,支援排程、品質與效率提升
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TMS|DS刀具管理系統

DS 刀具管理系統以壽命管理、使用監控與維修追蹤為核心,並整合智慧刀具配送與機台通訊,搭配 RFID/QR Code 全程控管。系統確保刀具在正確時間、出現在正確機台並以正確方式使用,不僅降低刀具成本,更避免刀具失控導致尺寸跑位、報廢與停機,最終提升整體良率。

  • 標準刀具建置與工單導向組刀
    以標準刀表與壽命基準管理刀具,工單自動帶出所需刀具,確保組刀一致且可追溯
  • 刀具室與智慧販賣管理
    以 RFID/刻碼管理入庫、領用與報廢,庫存即時同步,避免缺料與重複領用
  • 專利智慧刀具車線邊派送
    依工單自動配送並驗證刀具身份,上鋼刀自動留紀錄,提升配送正確性與追溯性
  • 刀具量測與 Offset 自動校準
    自動量測刀長/刀徑並上傳 CNC,避免人工輸入錯誤,確保加工精度與設定一致
  • CNC 刀具使用監控與壽命管理
    即時監控使用次數與工時,提供壽命預警,避免斷刀、漏刀與突發停機
  • 刀具報廢追蹤與全生命週期管理
    完整記錄從領用到報廢全流程,可作成本與客訴佐證,支持改善與採購決策
  • 庫存總覽與採購預測
    整合倉庫與販賣機資料,分析消耗與使用頻率,避免缺料與過度採購
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DS|SmartCore AI

DS SmartCore AI 以 5M1E MES 為核心,整合生產、設備、品質與物料數據,並架構在 OpenAI API 智慧分析平台上,透過線上 AI 即時預測交期、設備故障與品質風險,提供行動建議以提升決策效率。系統透過 API 傳輸的資料僅用於即時運算,不會被用於訓練模型,並符合企業級資安與存取控管要求

交期與瓶頸智慧監控
即時整合工單與排程數據,提示可能延遲的工單與瓶頸工序;讓交期更可預測、可管理
缺料與庫存健康分析
AI 研判缺料對工單進度的影響,指出風險與過量庫存;支持更精準的補料與庫存決策
設備停機與維護預測
分析維修履歷與設備訊號,評估潛在停機風險;協助排定優先保養以降低產能損失
製程穩定度與異常偵測
利用趨勢與統計模型辨識異常波動;及早發出警示並提出改善方向以減少報廢風險
品質智慧溯源與重複問題控制
關聯不良、設備、人員與批次資訊,快速鎖定可能原因;縮短追溯時間並降低問題復發
AI 智慧決策中心
整合全廠生產、設備、品質與物料資訊;由 AI 協助排序優先處理事項,支持更快、更正確的決策
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DS Smart 5M1E MES

打造可預測、可追溯、可控的智慧製造核心架構,讓工廠管理更穩定、高效、可預測

1

人、機、料、法、測、環全面數位化與標準化

  • 形成可被量測、可被管理的製造基礎資料層
2

從訂單到出貨的完整製造閉環

  • 確保每一道製程、每一筆變更都能被記錄與回溯
3

生產透明、品質追溯、流程可控

  • 讓異常能被及早發現並即時處置
4

結合 AI 分析架構

  • 在交期風險、設備異常、品質波動與缺料影響發生前提出預測與建議

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