top of page
設備預知保養
AI 預測先行，設備維護更聰明
24/7全天候狀況監控
隨插即用系統
自動分析與警示
為何需要設備預知保養？
設備預知保養技術特別適合 半導體產業、精密製造業、電子廠、紡織業、石化產業 等依賴 大動力馬達與關鍵製程設備 的場域。這些設備往往與生產線直接掛鉤，屬於 不可瞬間停機 的高風險設施，一旦異常，將造成產能中斷與巨額損失。
這些產業常見的困境包括
01
無法承受突發停機
部分馬達設備屬於核心動力來源，若意外停機將導致產線全面停擺
02
異常徵兆不易察覺
傳統維護多依靠定期檢修或人員經驗，容易錯過潛在的異常訊號
03
維修成本與停機損失高昂
臨時維修往往需要大量時間與成本，甚至影響交期與客戶關係
04
缺乏即時預測能力
一般監控只能看到設備當下狀態，無法提前預判馬達是否即將異常
Solution
本方案整合 AI模組（高頻電流勾表、AI中控器） 與 AI預知保養軟體，透過高精度電流數據與演算法，提早發現設備異常徵兆。用戶可在設備損壞前進行預知保養，大幅降低突發停機與維修成本。
高頻電流收集
AI健康度判斷模組
維修工單管理
建置流程
01
全面需求分析
-
進行深入的現場勘查，瞭解操作條件與限制
-
明確定義客戶期望與目標
-
建立設備部署與績效指標的基線
-
定義專案範疇、界限與詳細交付項目
02
高效基線數據蒐集
-
由專業現場工程團隊進行精準且專業的安裝
-
採用低干擾部署方式，避免影響正常營運
-
快速完成安裝以立即開始蒐集可用數據
-
透過標準化的數據採集流程，確保數據品質
03
先進數據分析與模型優化
-
採用專有訊號處理技術與卷積神經網路（CNN）模型進行精準分類
-
可選擇輔以傳統頻譜分析的故障檢測方法
-
融合設備特性以計算全面的健康評分
-
利用即時數據持續優化模型，提升預測準確度
04
剩餘壽命（RUL）預估與維護規劃
-
對設備健康評分進行趨勢分析，辨識老化狀態
-
參考歷史數據與業界標準的設備生命週期資料
-
根據客戶特定的使用情境與環境，建立設備生命週期曲線
-
優化 RUL 預估並提供主動式維護建議
效益
10 倍的投資回報
設備故障率降低 30%
節省 35% 的維護成本
生產力提高 40%
bottom of page