生產、品質、製程工程團隊所需的一切。
把 iPhone 當作工業感測器裝在產線上,就能取代複雜感測器、掃描槍與紙本記錄所做的工作。實際能做到的事情如下。
從開箱到取得結構化生產資料,一小時內完成。
把任何一台 iPhone 12 或更新機型裝到產線上,再為產品拍兩張照片。AI 會學會你在做什麼產品,並自動收集產量、機台狀態、條碼和換產資訊。不需要 PLC 存取、IT 配合或外部顧問,結構化生產資料在第一個小時內就開始流動。
看到的產品越多,它就越聰明。
每多一件產品經過鏡頭,AI 就會更準確一點。它會學會你的產品、模式與生產節奏,面對新產品種類、光線變化或原料的季節性差異,都能自動適應,不需重新訓練。
一台 iPhone,每分鐘最多 600 件。
iPhone 的 Neural Engine 跟得上高速產線,一台裝置每分鐘可完成最多 600 件的檢測、計數與分類,不掉幀也不漏件。
在產線之間靈活調度 iPhone,沒有閒置的硬體。
掃一個 QR 碼就能把 iPhone 註冊到任意產線。某條產線沒運轉時,把 iPhone 移到正在跑的那條。iPhone 跟著工作走,而不是反過來:加裝置擴充、移裝置縮減。
幾分鐘把瑕疵教給 AI,自動把良品和不良品分開。
標幾個良品和不良品的例子,AI 就能學會你的品質標準:刮傷、凹陷、變色、變形。從那一刻起,它會對每件產品分類,即時把良品和不良品分開。
從螺絲、密封件到最終零件,檢查所有元件是否就位。
把"完整組裝該長什麼樣"教給 AI,它會檢查每件產品是否缺料,例如螺絲沒鎖好、密封件沒放上去或元件沒插上,在裝配錯誤流到產線末端或客戶手中之前就攔下來。
自訂你的品質規則,AI 嚴格照著走。
依照品質團隊的做事方式來訂規則。A 類瑕疵超過五個就判為不良,否則放行。把瑕疵的數量、類型和嚴重程度組合成貼近真實標準的邏輯,而不是通用的通過/不通過。
產線上每件下線產品都留有一張照片,從第一天起就具備稽核可追溯性。
Enao 為每件產品拍下帶時間戳記的清晰照片。客戶提出客訴時,直接叫出那件產品就能看到生產時間、當時的班次,以及那一刻的產線狀態。無需條碼、掃描或作業員輸入,就能完成完整追溯。
自動讀取條碼、QR 碼與印刷文字。
iPhone 不用額外硬體就能在每件產品上讀取條碼、QR 碼與印刷文字。核對標籤、檢查批號、確認包裝文字、把產品對應到訂單,全都內建處理,不需要另外配掃描槍。
向產線提個問題,就能得到明確的答覆。
"過去一小時 A 線最大的問題是什麼?"或"本週瑕疵與上週相比如何?"把這些問題丟給 Enao 聊天代理,就能得到基於真實生產資料的答案,不用設定儀表板,也不必撰寫查詢。
你需要的數據,早會開始前就已經躺在你的信箱裡。
把你關心的內容打包成報告:夜班表現、達標的產線、報廢飆升的環節。早會開始前,這些報告會透過電子郵件送達,不必登入也能掌握重點開始新的一天。
產線做了多少件,即時就能知道,不必等下班後再算。
AI 用兩張照片學會你的產品,然後自動計數。不需要光柵、機械式計數器或畫正字表。按產線、按班次,精細到分鐘地看實績與目標的對比。
機台何時停下、停了多久、當下是什麼模樣,全都看得清。
每一次機台停機都會記錄時間戳記與當下的產線照片。跨班次、跨產線追蹤停機的頻率、長度與規律,把那些不被察覺卻累積成數小時損失的微停機也揪出來。
50 毫秒內把訊號回傳給機台。
Enao 對每件產品做分類,透過 24V 或 OPC-UA 從 iPhone 直接把 pass 或 reject 訊號在 50 ms 內回傳給機台。可剔除不良品、觸發分料閘門,或在嚴重故障時停線。
讓 Enao 成為你既有工具的統一資料層。
把生產資料流向團隊已經在用的工具。接到 Power BI、Grafana、Snowflake 或 Qlik 做分析,推送到 SAP、Azure、AWS 或 Google Cloud 支援企業流程,送到 Anthropic 或 OpenAI 用於 AI 場景。Enao 負責產生資料,資料要送去哪由你決定。
出問題的瞬間就發簡訊通知你,在代價變高之前出手。
挑你關心的事件:機台停機超過五分鐘、不良率超過門檻、產量低於目標。一旦發生,Enao 立刻發簡訊通知你,趁還來得及反應,而不是等班末報告告訴你早就太遲。
