由于电子产品越趋强调功能性与轻薄短小等诉求，加上产品升级速度加快，种种市场变化都让未来电路板的生产难上加难，制程复杂程度也远胜从前。耀华电子副总经理李丽君便指出，像新一代的苹果耳机AirPods其制程逾200道工序，相较早期的PCB多了十倍以上。这让PCB产业必须尽快因应市场变化调整生产策略。
过往要花四个小时只为了记录量表数据这件事
采集设备层的数据通常被视为智能制造的第一步，但这第一步看似简单，却让制造业者走了很多年都无法真正跨出旧习。PCB产业在智能制造的进展上由于旧设备不具备联网、自动搜集或汇整生产数据的功能，因此一直以来主要还是借由人工抄写来获取相关数据。
对于耀华来说，智慧动态排程为何如此重要？事实上，这和企业成本支出息息相关。李丽君指出，以电镀生产线为例，产线上的设备资产费用高昂，每每造价上亿元，但电镀线却是湿式工艺当中的生产瓶颈，对于业者来说，当然希望投资报酬率符合期待，而提升设备设备效率最能有效反应在成本节流上。
以提升产能利用率为目标，耀华此次在示范产线上总共搜集了304个数据节点，这些数据包括来自于生产线上取代传统量表的传感器、机器设备的控制器或IPC以及点检纪录等。从生产线的设备层捞出304个数据后，下一步则进行大数据分析，剖析这304个数据中究竟哪些是最能直接影响生产品质的显著因子，并依此建立生产线良率预测模组。
未来利用设备层的即时参数比对良率预测模组后，耀华就可以得知目前哪条生产线或设备具有较佳的生产良率，并将预测结果透过MES串连ERP与PLM系统完成智慧化自动排程，来配置不同的设备生产组合。因此当生产线面临每日生产排程或紧急插单排程的需求时，系统便会透过良率预测结果建议适当的配置路线，如此一来不但可达到弹性生产，也有效取代过去透过人工排程降低效率，而让产能的利用率尽可能地高。
而另一面，生产线上的大数据除了可利用于产线良率预测模组优化排程外，这些生产数据还可被有效利用转化为完整的产品履历追溯平台。由于每一个生产环节将来都会被记录下来，因此未来当客户对产品有疑虑时，就可以透过异质数据整合平台追溯在过去某一时间点之下，该产品是在哪一条生产线上制作或曾经出过什么问题等等。
智慧数据中心让生产数据透明化
数据中心是现今制造业者强调数据可视化的一种呈现。基本上只要与成本支出相关的数据，往往都是企业高层最想掌握的数据类型。
耀华电子生产处资深专案经理张嘉纯举例，包括能够有效提升成本节流的能源管理、出货表现与达成率、与产能扩充或产线利用率息息相关的设备/产线实时设备效率、关乎良率的生产线品质监控等，都是这次在数据中心内主要呈现的内容，当然未来还可以再依据需求由IT部门开发扩充其他应用。
除了基本生产线动态监控画面外，耀华数据中心也能掌控工厂能源管理，包括即时用电、碳排放量与省电度数等数据。
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