最高補助金額為 20萬為上限，詳情請洽雲市集工業館官方網站。此活動為工業局快閃活動，非廠商常態訂價。 PIMQ 為中小製造業雲資料的專家，擁有最多製造業需要的輕量型智能管理模組，讓管理者可以輕鬆透過手機管理工廠。

數位化與智能管理
快速入門方案

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  • 點檢、數位維修、留言板、機台首頁、設備狀態總覽、派工 、訪客登記、我的任務、通知小鈴鐺、地圖搜尋
  • 快速低成本入門數位化
    1. 訂閱制付費，讓企業以最小成本進行小範圍數位化導入
    2. 即時通知異常狀況，維修履歷表提升維修效率
  • 不知如何著手數位化
    1. 不知道自己工廠能否開始數位化
    2. 設備停機時間長
  • - 方案規格
    帳號數量：30個
    機台：30台
    點檢表種類：2種

數位稽核方案
- 點檢與巡檢

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  • 廠區巡檢、點檢、數位維修、留言板、機台首頁、設備狀態總覽、派工 、訪客登記、我的任務、通知小鈴鐺、地圖搜尋
  • 大數據整合符合國際稽核
    1. 系統輔助稽核，提升彙整與簽核效率
    2. 表單數位化，稽核資料查詢時間從2小時縮短為30秒
  • 資料散落無法通過稽核
    1. 稽核需大量人力蒐集與彙整資料
    2. 簽核流程平均需5個工作天
    3. 點檢異常與改善無法即時得知
  • - 方案規格
    帳號數量：30個
    機台：30台
    點檢表種類：2種
    巡檢表種類：2種

戰情報表入門方案

524,999 324,999
  • 戰情報表、點檢、 數位維修、留言板、 機台首頁、設備狀態總覽、派工 、訪客登記、我的任務、通知小鈴鐺、地圖搜尋
  • 戰情報表輔助即時決策
    1. 報表彙整自動化，提早8小時獲取決策資訊
    2. 介面操作簡易，任何用戶皆可輕鬆操作
  • 經營者沒有資訊即時決策
    1. 重要資料散落各單位，彙整平均需8小時
    2. 市面上BI軟體，非資訊背景難以入門
  • - 方案規格
    帳號數量：30個
    機台：5台
    API：1支
    點檢表種類：2種

輕量型智能報工與
機連網POC方案

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  • 生管及報工、點檢、 數位維修、留言板、 機台首頁、設備狀態總覽、派工 、訪客登記、我的任務、通知小鈴鐺、地圖搜尋
  • 即時掌握生產資訊
    1. 串聯物聯網的即時生產數據，提供中小企業輕量型排程與報工功能
    2. 行動裝置上隨時查看即時資訊與歷史資料
  • 生產資訊延遲8小時
    1. 生管排程經驗式管理，生產紀錄不完善，追溯不易
    2. 傳統現場人工填寫報工單，派單與收集報表繁瑣費時
  • - 方案規格
    帳號數量：30個
    機台：3台
    IoT機台施工：3台
    點檢表種類：2種

機台與老師傅know-how 保留POC方案

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  • 設備參數、點檢、 留言板、機台首頁、 設備狀態總覽、派工 、 訪客登記、我的任務、 通知小鈴鐺、地圖搜尋
  • 保存關鍵設備數據
    1. 即時監控設備參數及發出警訊
    2. 完整保留品質Know-how
    3. 完整保留生產數據分析品質異常原因
  • 老師傅know-how流失
    1. 設備異常無法提早預防
    2. 品質know-how隨老師傅退休而失傳
    3. 品質異常原因無從分析
  • - 方案規格
    帳號數量：30個
    機台：3台
    IoT機台施工：3台
    每台最高20個tag(限同款設備且有PLC/CNC)
    點檢表種類：2種

備註：

  1. 廠區地圖視覺：客人需要提供廠區與機台Autocad或平面圖
  2. IoT機台施工限同款設備並且有PLC/CNC;加裝感應器,計數器等硬體需另外計價
  3. 客人需提供符合ISO規範的點檢表及維修紀錄，且點檢及巡檢表單於合約期間內不可更改超過三次，若超出則另計導入費
  4. 使用IoT方案之客戶，方案費用包含3台設備物聯網施工，硬體需另報價(Ex：Server Gateway)
設備點檢 數位維修 廠區巡檢 品質點檢 生管及報工 設備參數 虛擬定位 戰情報表 BI 儀表板 留言板

PIMQ智影顧問(拼起科技)擁有頂尖的新創團隊，包括人工智慧科學家、雲端架構師與資料倉儲工程師等。自2017年開始專注研發雲端工業生產智能管理系統與資料倉儲架構；建構智能化工業管理系統，讓使用者無需花大錢購買大型伺服器等硬體或花大量時間盤點與導入系統，即刻邁向產業數位化。

透過訂閱制和漸進式導入，可在手機上掌握工廠的即時資訊與數據，讓營運團隊更輕鬆且有效率的管理。PIMQ的系統架構於雲端，結合物聯網串接、利用大量資料標記和演算法，為製造業建立結構性的資料庫，累積海量且有意義的數據，再透過BI分析與AI預測，賦予工廠的數據意義。

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