想有效管理智能現場嗎?想降低產品耗損率?轉動設備、轉子機械數量眾多監測困難?想要做有效的機台管理?不知道該如何找出設備問題?工具機、機械手臂費用昂貴，所附的監測軟體功能不夠用?智慧製造所面臨的智能現場管理，由於使用者不知道設備問題點，導致機台設備長期處在錯誤的環境下。例如想提高產品良率卻沒有實際的數據依據，無法確認製造生產流程是哪一個環節造成產品耗損?不想快速淘汰機台設備，維持半自動化產線但又需要有實際應用的方式提升智能?新購入的精密機台設備不知道是否會被其他機台共振影響製程?單一廠房的數種類型機台可能由多個服務供應商提供，造成各種機台設備數據獨立無法交叉使用?
迎接新智造時代又省去漫長的導入期 固德於智慧製造針對不同設備、廠區屬性、預算時程，提供不同的專業智能現場管理規劃。對於複雜而龐大的數據資訊，簡化並可視化，呈現給使用者方便快速判斷智能現場狀況。也可選擇留下原始數據，交由使用者自行靈活運用於改善生產流程設計。
製造業帶領台灣的經濟奇蹟，隨著工業4.0來臨，即使面臨產業轉型，但製造業仍是產業升級的核心。而工具機是國家製造業的實力指標，也是台灣少數完全自力發展技術的產業，台灣人均工程機產值比居世界第二，僅次於瑞士。面對全球產業環境走向，如何讓工具機智慧化並創造附加價值是目前台灣工具機企業的發展重點，先達到智慧機械，統整為智能現場再延伸至智慧製造。
工業4.0時代帶出智慧機械，智慧機械是指整合各種智慧技術元素，讓傳統機械設備具有故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能。對於中小型的製造廠，工具機在加入各類感測元件，擷取機台數據，也能進一步提升設備稼動率，強化機體本身功能。
智慧製造的智慧工廠自動化設備，必備的大量轉子運轉設備，例如馬達、泵浦、蒸汽輪機等，這些傳統設備數量、種類多，是工廠運作的幕後推手對工廠運作影響至關重要。廠務巡檢人員常常需要定時定點做檢驗維護，若能有IIOT工業物聯網進行遠端監測，就可節省巡檢人員不少工作時間。而智慧工廠的系統複雜，在製程監控方面，可透過IIOT工業物聯網進行全面化數據串連監控。
IIOT工業物聯網不只可依資料庫累積的數據進行預測也就是設備的預知監診，這類預測診斷的功能，可以讓設備廠商了解設備狀態、排定維修保養時間或是提前備料。也可對於場內維護工安問題，也可透過工業物聯長時間監控管理。
智慧製造如何讓產線變得智慧，不單僅憑自動化生產線、工具機智能化，更要帶入機器學習AI人工智慧，讓設備學習減輕人力，自動優化產線。工業4.0伴隨AI（人工智慧）迅速發展的時代，機械的各式複雜化動作、簡化生產流程、要求提升產能、維持產品良率等種種產業需求，透過高效能的量測系統 AI 人工智能處理可快速解決各式設備問題。執行機器學習的技術，能將大量數據輸入機器，並透過特殊演算法分析數據，讓機器從中學習判斷或預測事物的能力。
重複性機械行為判別的問題，可利用OLVMS®-ML機器學習智能監控系統的高效能量測方式，即學習動態機械訊號動作並提供 AI 人工智能運算參數，產品開發設計與測試人員更可依照數據進行檢驗與驗證測試，有助於優化產線流程設計。
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