การผลิตและ
อุตสาหกรรม
ซอฟต์แวร์ที่เชื่อมเครื่องจักร การตรวจคุณภาพ และข้อมูลซัพพลายเข้าด้วยกัน ให้ผู้จัดการโรงงานเห็นปัญหาตั้งแต่ยังแก้ทัน
สายการผลิต
สาย 04
87.4% · กำลังทำงาน
เราสร้างซอฟต์แวร์ติดตามการผลิต ซ่อมบำรุง คุณภาพ และซัพพลายเชนให้โรงงานตั้งแต่เวิร์กช็อปไลน์เดียวไปจนถึงกลุ่มที่มีหลายโรงงาน วิศวกรของเราเชื่อมกับเครื่องจักรที่คุณใช้อยู่ผ่านโปรโตคอลอุตสาหกรรมอย่าง OPC-UA และ MQTT แล้วแปลงสัญญาณดิบจากเครื่องให้เป็นแดชบอร์ดที่หัวหน้างานดูแวบเดียวก็เข้าใจ ช่วงต้นโปรเจกต์เราจะลงไปดูหน้างานจริง ดูว่าแต่ละกะส่งงานกันอย่างไร กระดาษยังอยู่ตรงไหน และเครื่องหยุดตรงไหนเสียเงินมากที่สุด เพราะสิ่งเหล่านี้ตัดสินว่าควรสร้างอะไรก่อน ผลที่ได้คือข้อมูลจากไลน์ถึงออฟฟิศภายในวันเดียวกัน ไม่ต้องรอปิดเดือน
ความท้าทาย
ความท้าทายหลัก
แรงกดดันที่ผู้จัดการโรงงานเล่าให้ฟังบ่อยที่สุด คือซัพพลายที่ไม่นิ่ง การผสมคนกับระบบอัตโนมัติ คุณภาพเมื่อผลิตมาก และข้อเรียกร้องด้านความยั่งยืนจากผู้ซื้อ
ซัพพลายเชนที่ผันผวน
โรงงานพึ่งพาชิ้นส่วนและวัตถุดิบที่มาจากหลายประเทศ ถ้าของล่าช้าหรือราคาพุ่ง ไลน์ผลิตอาจหยุดได้ภายในไม่กี่วัน หลายทีมกว่าจะรู้ว่าของขาดก็ตอนคลังหมดแล้ว เรารวมใบสั่งซื้อ การยืนยันจากซัพพลายเออร์ และระดับสต็อกไว้ในหน้าจอเดียว พร้อมแจ้งเตือนเมื่อของส่งช้า ฝ่ายวางแผนจะได้สั่งใหม่หรือเลื่อนแผนผลิตได้ทัน
สมดุลระหว่างแรงงานกับระบบอัตโนมัติ
โรงงานอยากได้ระบบอัตโนมัติมากขึ้น แต่ก็ยังพึ่งพนักงานที่ชำนาญและรู้นิสัยเครื่องแต่ละตัว ซึ่งหายากและรักษาไว้ได้ยาก ระบบอัตโนมัติทำงานได้ดีที่สุดเมื่อมารับงานบันทึกและตรวจซ้ำ ๆ ไม่ใช่งานที่ต้องใช้วิจารณญาณ เราสร้างเครื่องมือที่เก็บข้อมูลโดยไม่ต้องพิมพ์เพิ่ม และมีคำแนะนำชัดเจนบนหน้าจอ พนักงานใหม่จะเริ่มทำงานได้เร็วขึ้น ส่วนคนเก่งก็เสียเวลากับกระดาษน้อยลง
รักษาคุณภาพเมื่อผลิตปริมาณมาก
ถ้าตรวจคุณภาพด้วยกระดาษหรือตรวจตอนท้ายไลน์ กว่าจะพบของเสียก็ผลิตไปหลายร้อยชิ้นแล้ว ลูกค้าส่งออกยังขอการสืบย้อนกลับด้วยว่าเป็นล็อตไหน เครื่องไหน ใครทำ และใช้วัตถุดิบล็อตใด เราทำบันทึกตรวจระหว่างผลิต การสืบย้อนกลับรายล็อต และกราฟเตือนล่วงหน้า ทีมจะเห็นว่ากระบวนการเริ่มเพี้ยนก่อนจะกลายเป็นของเสีย และตอบการตรวจประเมินของลูกค้าได้ในไม่กี่นาที
ข้อกำหนดด้านความยั่งยืน
ผู้ซื้อต่างประเทศถามหาข้อมูลการใช้พลังงาน ของเสีย และการปล่อยคาร์บอนจากซัพพลายเออร์มากขึ้น และค่าไฟที่สูงขึ้นก็ทำให้ตัวเลขชุดเดียวกันกระทบกำไรของคุณเองด้วย โรงงานส่วนใหญ่มีตัวเลขเหล่านี้แค่ยอดรวมรายเดือนจากบิลค่าไฟ เราติดตั้งการวัดและรายงานที่แยกพลังงานและของเสียตามไลน์ สินค้า หรือกะ คุณจะเห็นว่ามันหายไปที่ไหน และเตรียมรายงานที่ลูกค้าขอได้
ภาพรวมอุตสาหกรรม
ขนาดตลาด Industrial IoT ทั่วโลกภายในปี 2028
Fortune Business Insights, 2024
ภาพรวมอุตสาหกรรม
ต้นทุนบำรุงรักษาที่ลดลงด้วย Predictive Analytics
Deloitte Industry 4.0 Report, 2024
ภาพรวมอุตสาหกรรม
ผู้ผลิตที่ใช้เทคโนโลยี Digital Twin
Gartner Manufacturing Survey, 2024
ความสามารถ
ความสามารถของเรา
ระบบที่เราสร้างให้โรงงาน และสิ่งที่แต่ละระบบให้กับพนักงานหน้าไลน์ ทีมซ่อมบำรุง และผู้จัดการโรงงาน
IoT Production Monitoring
เซนเซอร์และเกตเวย์ที่อ่านยอดผลิต เวลาต่อรอบ อุณหภูมิ การสั่นสะเทือน และเวลาที่เครื่องหยุด แล้วแสดงบนบอร์ดสดของแต่ละไลน์ หัวหน้างานเห็นว่าเครื่องไหนหยุดเพราะอะไร และตัวเลขแบบ OEE ถูกคำนวณให้อัตโนมัติ ใช้ได้กับเครื่องใหม่ และกับเครื่องเก่าที่ไม่มีเครือข่ายก็ติดเซนเซอร์เสริมเพื่ออ่านค่าได้
Predictive Maintenance Systems
โมเดลที่เฝ้าดูการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และกระแสไฟของเครื่อง แล้วเตือนเมื่อเครื่องเริ่มเพี้ยนจากปกติ ทีมซ่อมบำรุงจะได้วางแผนหยุดเครื่องเอง ไม่ต้องรอให้เสียก่อนแล้วค่อยวิ่งแก้ เราเริ่มจากเครื่องหนึ่งถึงสองตัวที่เสียแล้วเสียหายหนักที่สุด และแสดงการแจ้งเตือนเทียบกับประวัติซ่อมของคุณ คุณจะตัดสินได้เองว่าเชื่อถือได้แค่ไหน
Supply Chain Visibility
หน้าจอควบคุมใบสั่งซื้อ ของที่กำลังส่งเข้า เวลานำส่งของซัพพลายเออร์ และสต็อก ข้ามหลายโรงงานและหลายคลัง ฝ่ายวางแผนเห็นว่าออเดอร์ไหนเสี่ยง ซัพพลายเออร์เจ้าไหนส่งช้าลง และของขาดจะกระทบการผลิตอย่างไร ข้อมูลดึงมาจาก ERP ของคุณรวมถึง SAP โดยไม่ต้องพิมพ์ซ้ำ
Quality Management Systems
แผนตรวจคุณภาพแบบดิจิทัล การบันทึกของเสีย การติดตามการแก้ไข และการสืบย้อนกลับรายล็อต เชื่อมกับไลน์ผลิต เมื่อพบของเสียก็ย้อนไปดูได้ว่ากะไหน เครื่องไหน วัตถุดิบล็อตไหน ผู้จัดการคุณภาพได้กราฟแนวโน้มและบันทึกที่พร้อมใช้ตอนถูกตรวจประเมิน ถ่ายรูปและแนบค่าที่วัดได้จากมือถือที่สถานีงานได้เลย
Digital Twin Platforms
แบบจำลองเสมือนของเครื่อง ไลน์ หรือทั้งโรงงานที่รับข้อมูลสดเข้ามา ใช้ลองเปลี่ยนตารางผลิต เลย์เอาต์ใหม่ หรือเวลาต่อรอบที่เร็วขึ้นได้ก่อนไปแตะเครื่องจริง เราเริ่มจากคำถามแคบ ๆ ที่คุณอยากได้คำตอบ เช่น คอขวดอยู่ตรงไหน ไม่ได้พยายามจำลองทั้งโรงงานในครั้งเดียว
Shop-Floor Apps & Digital Work Instructions
ใบสั่งงาน เช็กลิสต์ และการรายงานผลผลิตบนแท็บเล็ตหรือมือถือที่หน้าไลน์ แทนใบกำกับงานกระดาษและสมุดจดตอนท้ายกะ พนักงานบันทึกยอดผลิต สาเหตุที่เครื่องหยุด และของเสียได้ด้วยการแตะไม่กี่ครั้งเป็นภาษาไทย ส่วนหัวหน้างานเห็นตัวเลขตั้งแต่กะยังไม่จบ เราออกแบบหน้าจอร่วมกับคนที่จะใช้จริง เพราะฟอร์มที่กรอกช้าก็คือฟอร์มที่ไม่มีใครกรอก
เทคโนโลยีที่ใช้
เทคโนโลยีที่เราใช้
โปรโตคอลอุตสาหกรรม ฐานข้อมูลอนุกรมเวลา และเครื่องมือคลาวด์ที่เราใช้เปลี่ยนข้อมูลจากเครื่องจักรให้กลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้
ตัวอย่างการใช้งาน
ตัวอย่างการใช้งาน
ตัวอย่างโปรเจกต์โรงงานทั่วไปสามแบบ ว่าสร้างอะไร ใครใช้ และเปลี่ยนอะไรบนหน้างาน
Production Monitoring Dashboard
บอร์ดสดของแต่ละไลน์ แสดงยอดผลิตเทียบเป้า ความเร็วปัจจุบัน เวลาที่เครื่องหยุดแยกตามสาเหตุ และของเสีย ดูได้จากจอที่หน้าไลน์และจากมือถือในออฟฟิศ พนักงานระบุสาเหตุที่เครื่องหยุดได้ด้วยการแตะสองครั้ง พอผ่านไปสักสองสามสัปดาห์ ข้อมูลจะบอกว่าสามสาเหตุไหนทำให้เสียเวลามากที่สุด ซึ่งมักเป็นจุดที่ควรเริ่มโปรเจกต์ปรับปรุงงานแรก
Predictive Quality Analytics
ระบบวิเคราะห์ที่โยงค่าตั้งของกระบวนการ ล็อตวัตถุดิบ และผลตรวจ เพื่อหาว่าส่วนผสมแบบไหนทำให้เกิดของเสีย พนักงานและฝ่ายคุณภาพจะเห็นคำเตือนเมื่อกระบวนการเริ่มเลื่อนไปทางช่วงที่เคยมีปัญหา เริ่มจากไลน์สินค้าหนึ่งไลน์และข้อมูลที่คุณเก็บอยู่แล้ว แล้วค่อยขยายเมื่อมีการวัดค่าเพิ่ม
Supply Chain Control Tower
แดชบอร์ดเดียวสำหรับฝ่ายจัดซื้อและฝ่ายวางแผน แสดงใบสั่งซื้อที่ค้างอยู่ ผลงานของซัพพลายเออร์ สต็อกที่ใช้ได้กี่วัน และของที่กำลังขนส่ง จุดเสี่ยงจะถูกไฮไลต์ เช่น ซัพพลายเออร์ที่ส่งช้าสามครั้งติด หรือชิ้นส่วนที่เหลือสต็อกแค่สัปดาห์เดียว สร้างบนข้อมูล ERP ของคุณ จึงไม่ต้องเปลี่ยนวิธีทำงานของฝ่ายจัดซื้อ