為降低設備停機損失並提升產能利用，璟鋒導入Web架構的資料採集與監控系統(Supervisory control and data acquisition, SCADA)，將主要生產設備聯網，並進一步整合企業資源規劃系統(Enterprise Resource Planning, ERP)及工廠製造執行系統(Manufacturing execution systems, MES)，串聯工單、人員投入及機台稼動等報工資訊，建置整合成「生產智造資訊平台」。透過此一平台，平均產品交期由90天縮短至70天；設備無預警停機次數由每週10次降至5次；整體設備效率(OEE)由45％提升至65％；製程不良造成的報廢成本每年減少達200萬元。
在提升產品品質方面，璟鋒針對「螺帽成型製程」易出現不良品的環節，安裝壓力感測裝置，用來蒐集成型機中有關鍛造生產曲線趨勢，包含潤滑油壓不足、線料有缺陷、模治具破損等異常事件資訊，透過導入AI深度學習進行分析，建立金屬扣件鍛造成型品質異常的分類與預警模組，優化生產製程管控流程，避免持續生產不良品，影響整體品質。進一步，璟鋒蒐集2萬筆以上的瑕疵品數據提供AI學習，並導入自動光學全檢機，人機協同完善檢測流程，使品質良率從92％提升至99％。
這些成果，增加海外客戶對璟鋒的信賴度，使璟鋒不再只是區域型供應商，而是能夠與賓士(Mercedes-Benz)、BMW等汽車品牌及BUFAB、BULTEN等國際扣件大廠直接合作的Tier 1供應商，也使海外訂單量成長了40%，出口額增加2億元，這樣的轉型成果，對於一家以中小企業起家的扣件製造商而言，這是一次跨越式的里程碑，也顯示智慧製造確實能成為產業升級的關鍵動力。
為協助中小型製造業者因應國際製造趨勢，產業發展署自108年起即透過計畫資源，促進業者導入智慧機械、人工智慧、供應鏈資訊串流及資安防護等技術元素，以協助我國製造業者改善製程問題，建構智慧供應鏈網絡並導入AI應用，至今共已補助231案，觸及23個重點產業。
產業發展署亦將持續協助我國製造業者結合上下游供應鏈廠商，調整內外體質與提升AI應用，以改善廠商原物料整備、製造排程、設備效率及品質管理等生產製造問題，強化我國中小型製造業供應鏈承受外在變化的韌性，進而開創市場及提高營收與競爭力。
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