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1.产线PR低——由于故障、调试停机、堵料、不良、待料等各种原因导致的产品产线PR（生产效率）处于较低水平，产能未完全释放。
2.瓶颈识别难——造成损失的类型多样，瓶颈的设备、瓶颈的原因识别难，过度依赖资深工程师经验，难以实现经验的快速共享与传承。
3.设备反馈的信息不够准确，导致管理误差——存在非必要停机的报警，难以识别并剔除。
4.请求式调度等待损耗大，难以主动预测、避免问题——换料（AB面不平衡）、空托盘（堵塞）。
1.数据驱动与全局可视化——实时计算全局/产线/设备OEE，并自动分解为详细的各类损失，从依赖报表到实时、自动化的损失洞察；
2.预测性维护——基于振动、温度、电流等多维数据，预测关键部件故障概率，从事后维修、预防性维修升级到基于状态的预测性维护；
3.物流协同与动态调度——当出现物料延迟、设备故障或堵待料时，系统能快速调整托盘、物料的分配策略，从静态计划到实时响应需求与异常的动态调控；
4.全局优化与自主决策——从局部优化上升到基于全局目标的系统自优化，根据不同基地的实际业务目标，提高整体产能或减少人员投入。
1.整线PR提升 1%-10%
2.现场沟通效率提高 50%
3.生产管理透明化
4.从经验驱动决策过渡到数据驱动
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