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設備健康，被忽略了？

固德科技報｜設備健康，被忽略了？

#PHM

#加工製造

Posted On : 15 Jan. 2025
您是否也曾經在深夜接到設備停機的通知，焦急地聯繫維修團隊？您是否感到困惑，為什麼明明剛維修過的設備又出現了問題？

設備運行穩定性已成為企業的關鍵核心

您在意廠區產能嗎？在意產線良率嗎？你有沒有想過，廠內那些看似正常運轉的機械設備，是否其實隱藏著潛在的故障風險？隨著智慧製造的快速發展，設備運行穩定性已成為企業的關鍵核心。然而，我們的傳統維護方式是否真的足夠？

在智慧製造的時代，生產過程的自動化程度越高，對設備運行穩定性的要求也越來越嚴格。尤其在半導體、石化廠、精密加工等產業，設備的健康管理直接決定了生產效率與安全性。然而，傳統的設備維護方式是否真的跟得上現代需求嗎？

＃PHM ＃智慧製造＃生產效率

事實上，許多企業對於設備健康的認知還停留在「被動維修」的階段，設備出問題了才採取行動。但這樣的方式往往導致不可估量的損失。試想一下，如果我們能夠提前了解設備的運行狀態，甚至預測它可能會出現的問題，這是否會徹底改變您的生產策略？固德科技的 AI 智慧監測技術正是基於這樣的需求誕生的。

透過結合預知保養（PHM）與可靠性中心保養（RCM），設備能告訴您它的健康狀況，甚至您可以了解何時需要維修、避免非計劃性的停機，甚至節省大筆維護費用。固德幫助企業從「被動維修」轉向「主動預防」。這並不是未來，而是現在！

廠區常見問題：我們到底輸在哪裡？

每位工業現場的管理人都知道，設備的穩定性對於生產有多麼重要。然而問題在哪？以下是我們經常聽到的聲音：

「設備突然停機，損失慘重！」
傳統的固定排程維護方式，真的能準確預測設備的狀態嗎？當一台重要的機台在半夜停擺，造成整條生產線癱瘓，您是否感到束手無策？廠區的生產運作經常是高度連續性的，一台設備的停機可能導致整條生產線陷入癱瘓。

而傳統的設備維護策略通常以固定排程為基礎，這意味著設備可能在尚未出現任何異常時進行了多餘的維修，或者在看似運行良好的情況下突然故障。這種「黑箱式」的管理模式，不僅增加了維護成本，也讓生產風險無法有效控制。

「維護次數太多，還是沒辦法解決問題。」
設備的維修是否真的必要？還是僅僅因為時間到了？我們是否過度維護，而不是根據設備的實際健康狀況進行判斷？「我們每隔一段時間就會定期維修，但問題還是層出不窮！」這是很多設備管理者的心聲。

事實上，過度維護並不是罕見的情況，尤其是在設備負載變化頻繁的行業。問題在於，傳統維護策略缺乏實時數據的支撐，無法根據設備的實際健康狀況進行判斷，導致了資源的浪費和效率的降低。

「我們發現異常，但太晚了！」
早期的小異常如果能及時發現，是否能避免重大損失？但傳統的振動速度監測方式，對於這些細微的變化往往無能為力。「如果我們早點發現，或許損失就不會那麼大。」這樣的遺憾是否讓您感到熟悉？

設備的故障往往是多因素綜合作用的結果，而傳統監測方式僅依賴單一數據，如振動速度或加速度，對於早期微小異常的識別能力有限。當故障逐漸擴大時，損失已經無法挽回。

為什麼固德能解決這些問題？

「設備也是有‘情緒’的，只是需要正確的方式去理解它們。」能做的不僅僅是監測，更需要一位懂得「傾聽」的醫生，為設備的健康診斷提供精準且全面的見解。固德的AI 智慧監測技術，正是透過多特徵數據分析，幫助您更準確地了解設備的狀態。

多特徵數據整合分析：讓設備「說話」
利用無線感測器捕捉 25 種特徵值，包括振動速度、加速度、溫度等，提供多維度的健康狀態分析。

這意味著我們可以從更多角度去了解設備的運行狀態，從而更準確地判斷其健康狀況。這種方法比單一數據的監測精準得多，幾乎可以提前察覺到任何異常。

健康狀態趨勢分析：及早採取行動
系統不僅能夠實時提供設備的健康狀態分級（優良、正常、警告、危險），還能通過趨勢圖顯示狀態變化。

例如，當某設備的健康狀態由「正常」逐漸向「警告」趨勢偏移時，系統會自動發出預警，幫助用戶及早採取行動。

早期預警與維修建議：更聰明地行動
「早知道就好了！」這句話是否常掛在嘴邊？AI 模型對於微小且重要的特徵變化特別敏感，能夠提前捕捉到傳統方法難以識別的異常信號。例如，壓縮機在運行中出現了微弱的異常振動，雖然 ISO 數據顯示一切正常，但藉由AI 能夠發現其早期異常的現象，提前安排維修後成功避免了重大故障。

隨著數據的增加不斷優化自身，為設備管理提供更精準的支持。

固德科技的技術特點

1. 多特徵值整合分析：
· 採用了來自無線感測器的25種特徵值進行數據分析，涵蓋振動速度、加速度、溫度等多維數據。
· 相較傳統僅依賴單一振動值的 ISO 規範，固德的模型大幅提升了設備健康狀態判斷的精準度。

2. ISO規範與AI結合：
· 依據 ISO 振動標準進行狀態分級（優良、正常、警告、危險），並透過 AI 進一步優化該標準。
· 這種結合讓 AI 模型能在 ISO 數值達標或輕微偏差時，提前發現異常趨勢，實現更精細化的管理。

3. 健康狀態趨勢預測與可視化：
· 固德的系統利用色燈直觀顯示健康狀態的分布與變化，幫助用戶快速判斷設備健康狀態。
· 趨勢分析功能可讓用戶提前規劃維修計劃，降低非計劃性停機風險。

4. 異常檢測能力優化：
· 難以捕捉的早期異常可被AI模型偵測，尤其在多特徵綜合分析下，提升異常檢測的敏感度。
· 此功能對於重要設備（如半導體製造機台或石化壓縮機）特別重要，能有效避免重大故障。

5. 動態學習與模型優化：
· 固德的AI模型具備持續學習能力，能根據實際應用中的新數據不斷優化預測精度。
· 這意味著模型會隨著時間的推移，變得更適應具體設備的運行需求。

6. 應用廣泛性：
· 適用於多個工業場景，包括半導體、石化、發電、沖壓設備等，充分展現其靈活性與適應性。

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固德的智慧監測到底能給我們帶來什麼？

「您是不是想知道這些技術的實際效果？」這是許多客戶的第一個疑問，而我們用事實說話。

降低停機損失，真的不是口號！
非計劃性停機不但會影響產線稼動率、更是會影響製造成本。因此監測設備掌握狀態，能夠有效讓維護停機時間減少，避免無預警停機，更可以直接帶動良率的提升。

尤其是對於精密加工製造產業，產線上的每一分每一秒都至關重要，這樣的改善無疑為企業帶來巨大價值。

節省維護成本：一舉多得！
還記得那些不必要的維修嗎？透過精準的健康狀態監測，避免未能即時處理，可能引發更大範圍的問題。用戶也更能夠採取精準維護計畫，自然維修成本能夠大幅下降，進而將設備使用壽命最大化。

提升員工效率：技術讓一切更簡單
「這系統簡單易用，幾乎不需要額外的技術培訓」。固德科技的健康狀態趨勢圖與維修建議報告，讓設備狀態一目了然，技術人員可以更輕鬆地管理複雜的設備網絡。

「您還在等什麼？與其被動解決問題，不如主動預防故障！」

結論

在過去，設備維護主要依賴兩種方式：固定排程維護和事後維護。然而，固定排程維護的問題在於「一刀切」的標準可能導致資源浪費，而事後維護更是在故障發生後才採取行動，往往付出巨大的代價。設備健康管理不僅關乎生產效率，更是企業在市場中保持競爭力的關鍵。您是否願意繼續依賴過時的固定排程維修，還是希望透過智慧監測技術，讓設備真正為您的生產線「服務」？

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