線平衡的目的
線平衡對於製造營運來說是非常重要的，他被視為評估產線效力的一個指標。對於製造專家來說，達到線平衡就是降低製造成本、減少浪費以及提升效率。
一條時常處於不平衡狀態的產線，會導致等待時間的浪費以及過度生產。另一方面，也會導致「過度處理」。
（source: Lean Math）產線不平衡是連續流程的敵人。
舉例而言，在一條產線上依序的工站上，前一位作業員可能已經操作完他的程序，必須等待接下來的工作，而他可能會選擇去進行不必要但明顯的工作，而非閒置等待。
達成線平衡的關鍵──數據
一個要達到線平衡的重要因素是辨識出瓶頸並改善，而這需要數據。
傳統而言，工業工程師用碼表計時並在紙本上紀錄來取得數據。簡單來說，一切都是手動且非常耗時的。
以此方式去採集數據，他們一個月僅能夠採集到相當於 15 分鐘的數據量，也就是 0.03% 的全部數據。高效率搜集完整數據：在產線上加入 AI 視覺技術
取代人工數據搜集與分析就是 PowerArena 的 AI 線平衡工具能幫上忙的地方。透過 AI 視覺技術分析，PowerArena 能夠即時的採集到每一個工站的工時。
如同以上影片，我們即時的採集工站所需處理時間以及工時，並分析作業員完成工序所需耗費的時間。
採集到的數據能夠幫助進行瓶頸辨識，並找出產線不平衡的地方，讓工業工程師能夠根據數據進行根源分析，調整產線已達到線平衡。
透過 AI 視覺達成線平衡的案例
在勞力密集型的電子組裝產線上，人的變因是產線效率優化的最大挑戰。
這間 EMS 案例工廠知道在某些時段，生產效率會降低，也發現作業員有時會因為去執行其他任務，而離開崗位，但因為缺乏完整的產線數據，無法全面評估每個生產環節的效率和產能，因此無法針對人力和資源配置進行有效改善。
優化產線以達到線平衡最大的挑戰在於，影響生產的變因太多，許多非增值作業往往會被管理者忽略，例如過長的等待時間、不必要的動作或是錯誤的操作流程，都會讓生產變慢，並造成浪費。
過去透過 IE 在產線上人工檢視與分析，難以辨認生產瓶頸。現在，透過導入 AI 視覺分析，協助識別所有影響生產效率的因素，讓 IE 重新調整任務分工、進行操作員培訓、並優化工具維護等流程，最終實現線平衡。
