只要是设备，多半都有马达转子，所以厂区内布满大量的马达、泵浦、压缩机、空调机设备等，该如何进行监测?
厂区内有大量各式不同厂牌、形式、用途的转子设备，如何统一管理?
各式转子设备数量多、位置广而分散，该如何提高巡检量测时的效率?
监测系统设定条件繁杂，如何让操作人员容易使用，工作交接更快速?
设备状态依人为经验判断标准不一，如何有效数据化管理，轻松判断?
委外保养设备是否有效益?设备真的该维修了吗?如何评估维修时机?
厂区还没实行预知保养规划?搜集大量设备数据后却还不知如何下手?
以厂务年度保养为例，保养维修总是一批一批送厂维修或直接汰换新机，费用可观。依数据化检测方式后了解设备状态，可避免不必要的维修费用，节省年度预算可达 66% 以上。
提前预知转子损坏发生，监测到损坏前指标发生，即时开始着手维修及待料计画，有效降低非人为无预警停机率高达 95％ 。
依据设备健康状态进行维护，进而最大化延长设备使用寿命，有效降低设备换修时间、延长设备使用时间，缩短产线停机时间约 53%。
透过振动监测/检测方式（设备异常的前指标），并藉由振动频谱了解转子异常的可能原因，让维修对症下药，降低检修工时约 30%。
什么是风险分层管理? 众多设备 不该只仰赖单一维修机制
设备好多好杂怎么办?是否常遇到维护时无从下手的窘境?该如何有效规划工作表，提升维护效率?实施风险分层管理，搭配相应的检测门槛等级，依照设备重要程度进行维护规划，能够有效掌握重要设备的健康状态，更能有效率的执行加快维护流程。
产能直接关联度
工安直接关联度
设备维护频率
设备维护费用
备用设备难易
零件换料难易
根据设备优先级别使用不同每个规范管控，每种规范都以灯号显示结果，绿灯表示合格；红灯表示不合格。任何管控标准下，只要有一个红灯即表示设备异常，建议立即停机排修。
厂内设备多元，优先级别不一，也衍生相应的风险等级。用户可将设备分等级管理。
利用线上监测，掌握设备状态，并可进行分层管理，依设备等级进行保养排程。
安排设备机台进行检测诊断 (巡检分析仪器)，切确了解故障原因，加速维修流程。
设备结束保养维护流程，回厂效益确认。继续监测，最大化延长设备使用寿命。
了解设备衰退趋势并预估使用寿命，制定保养规划，更精确管理设备生命周期。
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