從傳統製造到智慧工廠，我們協顏料化工企業，建立數據驅動的營運模式。
效率提升
協助客戶平均縮短30%決策時間
透明可控
提升40%營運透明度與可控性
創新能力
建立可擴展、可複製的數字化能力
數字化轉型全景框架
Ochre Optimize 提供的數字化轉型框架，涵蓋從底層基礎設施到上層決策分析的全方位解決方案，確保您的企業在顏料化工產業中保持領先地位。
- 雲端平台部署與優化
- 高效能網路安全架構
- 現代化數據中心建置與管理
強化企業的數位根基，確保數據安全與系統穩定運行。
- 數據整合與清洗自動化
- 優化的數據儲存與治理架構
- 數據生命週期管理
將分散數據轉化為統一、高質量的資產，為智慧決策奠定基礎。
- ERP、MES、CRM、SCM系統無縫整合
- 客製化應用開發與部署
- 跨部門業務流程自動化
整合核心業務系統，提升協同效率，實現資源最佳配置。
- 商業智慧(BI)與儀表板建置
- 人工智慧(AI)與機器學習導入
- 預測分析與情境模擬
利用數據洞察，賦能高層決策，驅動企業永續成長。
智慧工廠解決方案：提升生產力與品質
透過物聯網、大數據和自動化技術，Ochre Optimize 協助顏料化工企業打造高效率、可視化和智能化的未來工廠。
設備聯網與預測維護
部署IoT感測器，即時監測設備狀態，實現故障預警與智能維護，大幅降低停機時間。
- 即時數據採集
- 異常行為識別
- 智能維護調度
生產可視化與即時監控
部署大型數位看板與行動應用，即時呈現產線數據、進度與異常警報，確保生產透明化。
- 即時看板儀表板
- 產線異常警報
- 遠端監控能力
智能品質追蹤與履歷
自動化檢測系統與區塊鏈技術結合，實現從原料到成品的完整品質追蹤和批次履歷。
- 自動化品質檢測
- 完整批次履歷
- 快速問題溯源
自動化技術應用：提升效率，降低成本
Ochre Optimize 整合各類自動化解決方案，為顏料化工廠帶來前所未有的營運效率與成本節約。
製程自動化
借助PLC控制與批次控制系統，實現精密化、穩定化的化學製程運作，大幅減少人為誤差和資源浪費。
- PLC/DCS控制系統集成
- 批次製程優化
- 連續製程效能提升
物流自動化
導入AGV、自動倉儲系統及智慧分揀技術，優化物料流動與倉儲管理，加速供應鏈反應速度。
- AGV/AMR搬運機器人導入
- 自動化立體倉儲(AS/RS)
- 智慧分揀與自動打包
檢測自動化
應用高解析度視覺檢測與光譜分析，實現產品缺陷的精確自動判定，確保出廠品質一致性。
- 機器視覺檢測系統
- 光譜儀/X射線分析
- 品質數據自動生成
辦公自動化
導入流程機器人(RPA)與智能文件處理系統，將重複性辦公任務自動化，解放人類員工投入高價值工作。
- RPA流程機器人部署
- 智能文件識別與處理
- 自動化審批與報告生成
雲端解決方案架構：彈性、安全、高效
我們設計的雲端架構，為您的顏料化工企業提供兼具擴展性、安全性和成本效益的數位基石。
混合雲策略與邊緣運算
結合公有雲的彈性、私有雲的安全，並利用邊緣運算處理即時數據，實現最佳效能與成本平衡。
數據湖建置與統一儲存
搭建可擴展的數據湖，整合結構化與非結構化數據，為大數據分析提供單一、可靠的數據源。
微服務架構與彈性部署
採用模組化開發方式，實現應用系統的快速迭代、彈性擴展與高可用性，適應不斷變化的業務需求。
API整合與數據交換
建立標準化API接口，促進各系統間數據無縫流動和第三方服務串接，打破信息孤島。
數據分析平台：洞察趨勢，預見未來
Ochre Optimize 建立的數據分析平台，讓複雜的營運數據變得易於理解，協助您做出更明智、及時的商業決策。
我們的數據賦能能力：
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即時數據監控
生產參數、設備狀態、品質指標即時呈現，隨時掌握營運脈動。
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歷史趨勢與模式識別
深度挖掘歷史數據，發現隱藏模式，預測潛在風險與機遇。
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智能預測模型
運用AI預測市場需求、設備故障，甚至產品品質，變被動為主動。
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決策支援與行動建議
基於KPI儀表板和異常報告，提供具體行動方案，優化營運決策。
資訊安全防護：數位資產的堅實盾牌
在數字化轉型的浪潮中，數據安全是企業的生命線。Ochre Optimize 提供全方位的資訊安全解決方案，確保您的數位資產萬無一失。
嚴密網路安全
從防火牆、入侵檢測到零信任架構，構築多層次防禦體系，抵禦潛在網絡威脅。
數據保護與隱私
採用先進加密技術、嚴格存取控制及完善備份復原機制，確保核心數據的機密性與完整性。
工控系統(OT)安全
專為工業控制系統設計的安全策略，實現OT/IT隔離，保護生產運營不受惡意攻擊影響。
合規管理與標準
協助企業遵循GDPR、個資法及各項產業安全標準，降低合規風險，建立社會信任。
您的數字化轉型實施路徑
Ochre Optimize 提供清晰、可執行的轉型藍圖，從評估到優化，每一步都與您同行，確保轉型成功。
1. 評估階段
數字化成熟度評估、差距分析、策略擬定與優先順序制定，找出最佳切入點。
2. 規劃階段
詳細技術架構設計、全面的實施計劃、資源配置與風險管理，確保目標清晰。
3. 執行階段
分階段實施、嚴格測試驗證、系統導入與全面的員工培訓推廣，確保順利過渡。
4. 優化階段
持續監控、數據分析、效果評估與系統優化，確保數字化投資發揮最大效益。