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特殊區域轉子設備

Q: 監測特殊區域轉子機械常遇問題?

環境特殊條件不一 廠區大量各式不同廠牌、形式、用途的轉子設備，如何統一管理?位置偏僻訊號不良 廠區區域廣泛，設備位於偏遠地區或因為其他因素，數據無法傳送?監測軟體操作困難監測系統設定條件繁雜，如何讓操作人員容易使用，交接更快速?設備狀態判讀困難 設備狀態依人為經驗標準不一，如何有效數據管理，輕鬆判斷?維修保養效益評估 委外保養設備是否有效益?設備該維修了嗎?如何評估維修時機?參數蒐集工作規劃 還沒實行預知保養規劃?蒐集大量設備數據後卻還不知如何下手?

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轉子健康監測系統網路版

解決方案

量測儀器

監測系統

物聯網

特殊區域轉子設備

搭配適合的特殊規格感測器

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為什麼需要？
監測特殊區域轉子機械常遇問題？

環境特殊條件不一
位於特殊區域如：高溫、高壓、液下區的轉子設備，如何統一管理？

位置偏僻訊號不良
廠區區域廣泛，設備位於偏遠地區或因為其他因素，數據無法傳送？

監測軟體操作困難
監測系統設定條件繁雜，如何讓操作人員容易使用，交接更快速？

設備狀態判讀困難
設備狀態依人為經驗標準不一，如何有效數據管理，輕鬆判斷？

維修保養效益評估
委外保養設備是否有效益？設備該維修了嗎？如何評估維修時機？

參數蒐集工作規劃
還沒實行預知保養規劃？蒐集大量設備數據後卻還不知如何下手？

問題解決
特殊區域的轉子設備如何監測？

特殊區域的轉子設備通常在極端或危險的工業環境中運行，因此對於這些設備的監測和維護提出了更高的要求。這些要求包括安全性、可靠性、耐用性以及特殊環境條件下的適應能力，在設計、安裝和操作這些設備時，需要遵循相應的安全標準和法規。

特殊區域如：化學、液下、高溫高壓、爆炸危險、腐蝕性介質等區域，為了確保設備的安全運行與可靠性，在監測轉子設備上除了方式較為嚴格、困難外，還需要搭配適合的特殊規格感測器，符合環境標準和要求，謹慎執行監測任務。

利用智慧物聯網掌握全廠區轉子？

特點說明
根據環境特殊條件，搭配不同感測器

廠區特殊區域環境例如：化學、液下、高溫高壓、爆炸危險、腐蝕性介質等區域。RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式是依照其環境條件，採用不同特質的感測器如：防塵防爆、耐高溫、防水等，並可將數據彙整於系統，統一用戰情室管理。

特點說明
內建國際 ISO 規範，無技術背景也上手

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式適用於各式旋轉機械轉子設備，系統內建ISO 10816 2372 振動規範標準，用戶無需背表。只需選定規範對應設備瓦數、大小，即可輕鬆進行量測，不需要專業能力背景也能夠自行作業。

領先市面上監測軟體新增了最新的ISO 20816規範，更周全了全轉子馬達部件系列量測規範。

特點說明
菊鏈式網路拓樸技術，降低日後擴展成本

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式系統具備4通道模擬輸入，採菊鏈式網路拓樸技術，主系統以 RJ45 網路線模組串連，至多可連結255個節點。

並可對接 AI、FDC、MES、PHM、SCADA 等系統，串接自由度高並降低了系統連接的技術成本，滿足了可擴展的需求，降低空間使用分配及預算使用。

特點說明
統整設備巡檢數據，回歸 IoT 戰情管理

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式的最大特點是能夠將數據統整後，還可回歸到 IOT 系統。各廠牌轉子設備，都能夠將所有狀態結果集中在一個平台上顯示，以戰情室方式統一管理。

更方便使用者即時判斷設備狀態，縮短查修工時提升效益。以科學化的方式結合資料庫數據管理，巡迴式實時監測，提供依據讓使用者有效執行預知保養維護與規劃。

特點說明
AI 預測衰退，提早備料及保養規劃

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式內建AI 預測衰退功能內建規格訓練監測模型，整合RULE BASE的管理原則與設備的餘命預測。

可依照用戶規劃，設定想要的預測範圍，例如：週、月等。以圖表趨勢顯示，背景以顏色綠、黃、橘、紅作區分。幫助用戶提早規劃預算以及人力配置。

特殊區域
設備穩定度

特殊區域轉子設備除了監測較為困難，設備穩定度也連帶影響了產線運作及產品品質。RM-IoT-NET 轉子健康監測系統網路版監測幫助使用者確保設備穩定度和可靠性，進而確保廠區產線穩定。

UI 功能畫面
轉子品質規範設備狀態一目瞭然

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式系統內建ISO 10816 / 20816/ 2372規範，適用於半導體到傳產業各式旋轉機械設備(馬達、壓縮機、泵浦等)。用戶無需背表，只需依照馬達輸出範圍，套用適用規範即可。軟體並以燈號顏色區別設備狀態：優良、正常、警告、危險，使用者能即時反應做出保養決定。

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特殊演算法 SOA 頻譜特徵

RM-IOT-NET 轉子健康監測系統網路式固德的SOA特殊演算法是藉由抑制雜訊以達到更清楚更有效率的分辨率，其發現早期故障檢測的有效性對照其他市面上的系統演算法是以往的 4 倍。系統並根據頻譜特徵提供可能的異常特徵診斷。

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用戶自訂規範加入人為經驗管理

而根據部分需要特別管理的設備，用戶可為 Broadband 及 SOA 設定門檻值，加入人為經驗自行訂立閥值管理或依照設備商提供的參數設定門檻。

狀態以綠色正常、紅色告警顯示。當數據超過設定的門檻時，數值會顯示紅色告警，能有效幫助用戶執行分級管理設備，也更精準管理設備狀態。

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AI 預測衰退備料及保養規劃

AI 預測衰退功能內建規格訓練監測模型，整合 RULE BASE 的管理原則與設備的餘命預測。 可依照用戶規劃，設定想要的預測範圍，例如：週、月等。以圖表趨勢顯示，背景以顏色作區分。幫助用戶提早規劃預算以及人力配置。

還在浪費時間整理數據統計報表嗎？馬達轉子地圖巡檢量測儀內建報表匯出功能，用戶可自行篩選需要的區域、設備、狀態等，彙整資料更快速方便。

應用標的
適用於各式特殊區域設備

石油化工設備：例如煉油廠、化工廠中的轉子設備，如壓縮機、泵等，這些設備常常處於易燃、易爆的環境中。

煤礦設備：煤礦開採過程中的轉子設備，如風機、提升機、採煤機等，這些設備通常處於高溫、高壓、高灰塵等惡劣環境條件下。

海洋平台設備：位於海洋平台上的轉子設備，如發電機、水泵、風機等，這些設備需承受海水腐蝕、高濕度、風浪等極端條件。

鋼鐵冶煉設備：鋼鐵冶煉廠中的轉子設備，如風機、鼓風機、輸送機等，這些設備在高溫、高壓、高灰塵的環境中運行。

電廠設備：包括火力發電廠、核電廠等的轉子設備，如輪軸發電機、汽輪機等，這些設備通常處於高溫、高壓、高速運轉的條件下。

化學工廠設備：化學工廠中的轉子設備，如攪拌器、反應器、分離器等，這些設備經常處於腐蝕性介質、高溫、高壓的環境中。

核心理念
分層管理與預測診斷

三重管理機制提供提供精準維護的依據。

品質管理：基於 ISO （2372/10816/20816）國際通用標準進行振動分析的整體評估。結果將以綠、黃、橘、紅顏色顯示，使用者可以按照橘色和紅色區域的建議進行適當的維護或排修，另外還可自行定制閾值限制。

特徵診斷：SOA的特殊演算法抑制雜訊以達到更清楚更有效率的分辨率，其發現早期故障檢測的有效性對照其他市面上的系統演算法是以往的 4 倍。並根據頻譜特徵提供可能的異常特徵診斷。

預測異常：系統領先導入 AI 演算法，蒐集巨量數據交叉比對並將結果圖表化，預測設備的7天衰退趨勢，提供使用者更精準的維護排程依據。