這次裝機的對象是亞得利，為台灣汽的機車，自行車煞車片，煞車來令片及煞車器製造廠商，

因應使用者不同的駕駛道路與駕駛習慣，亞得利開發30多種材質的煞車來令片。

來令片在煞車裝置裡扮演很重要的角色，若是磨損了或是品質不良會造成煞車不靈敏，

隨之而來的片的生產質量有嚴謹的把關。

亞得利除了在品質上要求高標準，也努力優化製程，追求更智慧轉化效率的生產方式。

身在萬物上雲的雲世代，數據講求存放雲端。

這次亞得利找上我們，希望谷林運算能夠協助將產線的生產資料可視化，

在實地走訪之後，發現亞得利有多台機台同時不停歇的工作，

讓員工將所有機器台稼動率用紙本手抄紀錄下來是很耗時間和人力的，

而透過谷林運算的機聯雲（機連雲）服務，可以輕鬆快速可視化生產資料，

例如機台是否作動，機台是否異常，環境溫濕度等等；搭配不同的感測器，

能衍生出多元的應用與監控方案，也能適用於各種不同產業。

對於資源有限的中小型傳統產業，無法一次購入新機台或者選擇客制升級方案。

谷林運算能提供的正是已經模組化，串接好的系統，不分產業皆適用。

省去客制化的耗時及高費用，讓中小微型傳產能夠負擔，跨出前進智慧製造的線索。

在亞得利的案例中，我們找來系統整合商一起進行廠區全面評估。

針對機台類型，選擇適合的感測器，達到最有改善的監控效果。

由於來令片的製造方式是上下作動的機械，且機台沒有塔燈，

評估後我們決定透過感測機械動作作為機台稼動率的依據，

於機台前後安裝感測器，可以知道機台是否作動，以及紀錄作動狀態（次數，時間等等）。

另外也安裝了溫濕度感測器，將整個工廠區的溫濕度記錄下來。

原本得依賴現場人員能力了解的生產資料，現在能透過網頁及手機APP即時監看，

收集來的寶貴數據也讓管理工廠有所依據。

這些精準的生產數據可以讓工廠管理者知道一些機台的作動時間長，

最初評估推算保養維護的時機；知道了即時的生產狀態，也能更加彈性安排生產的排程。

收集來的數據，精心妥善應用，一定能為工廠帶來極大的效益。

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