在焊接過程中常見會發生的問題：
咬邊：焊槍角度位置不對等。
撞槍：部件組裝發生偏差或焊槍的TCP不準確。
斷焊：焊接細縫不連續。
焊偏：焊接位置不對或焊槍尋找時發生問題等。
未熔合：焊接金屬與母材或層間未完全熔合。
穿燒：焊接過程中過度加熱，導致母材穿孔。
影響焊接品質的原因有很多，過快的焊接速度可能使金屬無法充分融化和連接，而過慢可能導致過度加熱和變形。錯誤的電流和電壓設定可能導致焊接不均勻，並且可能增加焊點虛焊或缺陷的風險。
這些缺陷會影響焊接質量和零件裝配精度，可能需要重新調整或返工，嚴重的話還會降低焊接接頭的強度和耐久性，可能導致零件在使用過程中失效，影響車輛的安全性和可靠性。
自動化流程導入，降低人力資源
電焊工作除了需要熟練的技術外，工作內容通常重複性高、人工進料動作單調，此外，工作環境常在高溫、高噪音、煙霧和有害氣體的環境下進行。因此，產生作業人員不易聘任。
導入VMS®-ML系統自動化監測進行製程管理，根據設備作動過程的訊號了解產品的電焊品質，標準化流程及產品品質，可有效降低人力資源及工廠運營成本，實現工業零組件生產中的科學化管理。
多功機械手焊接工作站監測系統
數據化替代人工，確保產品一致性
人工檢驗方式在大批量生產中，會降低整體生產效率。而檢驗員長時間進行高強度的觀察和操作，也容易導致疲勞和注意力下降，進而影響檢測結果的準確性。一些焊接缺陷，如內部裂紋或微小氣孔，可能無法通過外觀檢查發現，影響最終產品的質量和可靠性。
利用VMS®-ML系統數據來記錄和追蹤，可以有效減少人工檢驗的不足，提高檢測的一致性和可追溯性，保障最終產品的質量和可靠性。
無需機台交握，安裝即可執行監測
電焊手臂動作多樣且機構組成複雜，要執行監測時，除了在部署安裝感測器上造成困難外，各式手臂機台更有不同的製造廠商，機台數據資料皆由第三方設備商管理，造成機台交握上的困難。
VMS®-ML系統不需做機台交握、非侵入式量測方式，真正實現PLUG & IN，只需一顆依據製程關鍵監測指標相關的物理量感測器，如：電焊手臂使用電流鉤錶，標定電流點位，即可開始監測焊接手臂的電流、電壓來掌控焊接製程中最大的變因。
了解異常時間點，確保動作順暢
大型機械手臂的動作複雜，手臂也通常需要執行多項任務，在每一道過程中都需要確保品質，若是手臂異常將可能導致組裝精度不足或焊接質量不佳、產品不達標，進而影響到下一道程序。
OLVMS®-ML 學習正確動作行為作為規範，並為各別動作進行監測與診斷，了解設備在哪一個動作出現異常或不穩定的狀態，提早進行預知保養。藉由收集健康歷程趨勢，作為數據化保養計畫參考依據。並可在維修保養前後進行穩定度測試，確認維修品質、保養效果。
溫度、濕度、顆粒物監測
在汽車製造中除了要減少生產過程中可能造成的環境影響，如二氧化碳的排放或粉塵。另外還必須為員工提供安全的工作環境，持續關注產品的安全性和可持續性，減少排放廢氣，推動再生能源的使用。
焊接、沖壓等金屬加工過程，溫度會影響金屬的強度和延展性。固化和塗料的乾燥過程都需要精確的溫度控制。高濕度環境容易導致金屬部件生銹和氧化、電子元件受潮，影響產品質量和使用壽命。噴塗過程中，顆粒物附著在漆面上，將影響表面質量。此外，長期暴露在高濃度顆粒物環境中的工人有健康疑慮。
提升靈活性，隨時隨地掌握
搭配需要的環境感測器，物聯網可以將生產數據和環境數據實時可視化，管理人員透過查看數據圖表和報告，提高決策的透明度和科學性。因此，即使不在廠區內，若能透過手機或其他裝置進行監測，提升管理的靈活性，就能夠適應多變的市場需求和生產計劃。
固德的監測物聯網，系統附加響應式 WEB 查看功能，透過本地端內網，不限登入人數，只需連結固定 IP 內網，開啟瀏覽器即可查看設備狀態資訊，支援 iOS 、Android 及 Windows 作業系統，一套適用於多種螢幕尺寸及各式智慧型裝置，利用手機隨身攜帶更方便使用者實時監看。
幫助管理能源消耗、碳排，落實ESG
汽車製造過程中需要大量的能源來支持生產設備、車輛測試和裝配線等工藝。電能是運營的一個重要成本項目，通過電能管理，企業能夠降低能源成本、維護成本、減少碳稅支出。而能源消耗對環境造成重大影響，特別是二氧化碳排放。
透過電能管理有助於減少能源浪費、降低碳足跡、優化設施的電能使用可以延長設備的壽命，減少故障和維修需求。合理的電能管理可以幫助確保供應穩定性，避免停電和生產中斷，良好的電能管理可以確保企業遵守相關法規，避免罰款和法律問題。
關鍵數據蒐集
藉由感測器蒐集數據經由清洗提取特徵後、特徵值累積，可進行二次監測門檻趨勢管理。
掌握設備狀態
蒐集關鍵數據後，透過可視化圖表或報表，方便操作人員進行直觀的監測掌握設備狀態。
落實預知保養
長時間監測累積趨勢、AI演算方式來預測設備可能的損壞時機點，提早進行預測性維護。
產線效率提升
藉由產線各類數據監測結果，尋找缺失、調整參數或設備，進而實現製程優化效率提升。
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