Nhà máy tự tối ưu — vận hành theo OEE thời gian thực, có AI Agent.
Đo OEE thật từ SCADA/PLC & IoT (không phải ước lượng), điều độ APS, kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán — cùng AI OEE Engine biến báo cáo thành hành động. LeePak tiết kiệm 28% thời gian & chi phí.
OEE = Availability × Performance × Quality
DBIZ MES đo OEE thật từ tín hiệu máy, không ước lượng — nên mỗi điểm cải thiện đều truy được về nguyên nhân gốc.
7 nhóm màn hình OEE chuẩn quốc tế: Overview · Availability · Performance · Quality · Nguồn dữ liệu · SX↔Bảo trì · AI Recommendation.
Đủ nghiệp vụ để nhà máy tự vận hành
Từ giám sát máy đến kho và vòng đời sản phẩm — trên cùng một nền tảng dữ liệu.
Giám sát thời gian thực
Theo dõi từng máy, từng công đoạn từ SCADA/PLC & IoT — trạng thái, tốc độ, cảnh báo tức thì.
OEE Analytics
4 KPI (OEE/A/P/Q), trend, radar, xếp hạng thiết bị, insights & khuyến nghị.
Điều độ sản xuất (APS)
Lập kế hoạch và điều độ theo công suất, ưu tiên đơn — giảm chờ đợi, tối ưu changeover.
Kiểm soát chất lượng (QC)
QC template (số/chọn/bool), NCR, auto-reject, truy vết lot — Quality vào thẳng OEE.
Bảo trì dự đoán (eAM)
Quản lý thiết bị, sparepart, lịch bảo trì; dự đoán hỏng hóc qua IoT để giảm downtime.
Kho (WMS) & Vòng đời SP (PLM)
Nhập/xuất kho theo loại giao dịch, tồn theo lô/QR; quản lý công thức & vòng đời sản phẩm.
OEE là mặt trước — sức mạnh nằm ở 3 lớp bên dưới
Giá trị không nằm ở giao diện: DBIZ đầu tư vào lớp dữ liệu gốc để OEE được đo thực tế, thay vì ước lượng.
Dữ liệu thật từ lớp 3 → nghiệp vụ lớp 2 → hiển thị & khuyến nghị ở lớp 1. Đo đúng thì cải tiến mới đúng.
Từ “báo cáo” thành “trợ lý ra hành động”
AI không chỉ vẽ biểu đồ — hệ thống tìm nguyên nhân, dự báo và đề xuất hành động gắn thẳng vào Work Order; con người phê duyệt.
Root Cause
Truy nguyên nhân gốc của tụt OEE (máy, ca, nguyên vật liệu, changeover).
Predictive OEE
Dự báo OEE và nguy cơ hỏng hóc theo chu kỳ để phòng ngừa sớm.
Impact Simulator
Mô phỏng “nếu…thì…” tác động của thay đổi lên OEE trước khi làm thật.
Action Rank
Xếp hạng hành động theo tác động/nỗ lực, gắn thẳng vào Work Order.
Bảo trì dự đoán
Cảnh báo thiết bị sắp lỗi từ tín hiệu IoT để lên lịch bảo trì đúng lúc.
QC Vision
Phát hiện lỗi ngoại quan bằng thị giác AI, đẩy dữ liệu vào Quality/OEE.
Con số thật từ nhà máy dùng DBIZ MES
Kết quả thực tế từ khách hàng DBIZ; thay đổi theo phạm vi & hiện trạng từng nhà máy.
Những câu hỏi thẳng thắn nhất
MES có kết nối được máy/PLC hiện có của tôi không? +
OEE của chúng tôi hiện đang được ước lượng — DBIZ khác biệt ở điểm nào? +
Triển khai có gián đoạn sản xuất không? +
AI có tự điều khiển máy móc không? +
Có tích hợp với ERP/kho không? +
Sẵn sàng cho nhà máy tự tối ưu theo OEE?
Đặt lịch 30 phút — chúng tôi khảo sát hiện trạng OEE, ước tính cải thiện và phác lộ trình bắt đầu từ một dây chuyền. Không cần cam kết trước.
Về các chỉ số trên trang này
Các con số phần trăm nêu trên là mức tham chiếu ngành theo công bố của các tổ chức quốc tế: World Economic Forum · Global Lighthouse Network (2025) ghi nhận các nhà máy dẫn đầu đạt trên 50% năng suất và trên 80% giảm lỗi sản phẩm, năng lượng tiêu thụ giảm bình quân 25–28%; International Federation of Robotics (2017) cùng Boston Consulting Group và Accenture ước tính robot hoá nâng năng suất lao động 30–40% trong một thập kỷ; McKinsey & Company (2021) ghi nhận bảo trì theo tình trạng giảm 30% chi phí nhân công, dừng máy và phụ tùng; International Energy Agency (2017) ước tính số hoá và điều khiển thông minh giảm tới 10% tiêu thụ năng lượng toà nhà. Đây không phải kết quả đo tại một doanh nghiệp cụ thể; kết quả thực tế thay đổi theo phạm vi triển khai và hiện trạng của từng doanh nghiệp. Chỉ số DBIZ đã đo thực tế được công bố riêng kèm phương pháp đo — xem AP Agent — số liệu đo tại doanh nghiệp.