在工業 4.0 與製造智慧化的趨勢下，機智雲協助企業從「事後補救」到「事前預測」，不僅提升設備可靠性與生產穩定性，更實現具有經濟效益的預測型維護轉型，為製造業創造可持續的競爭優勢。

生成式 AI 席捲全球已逾兩年，許多企業將目光聚焦在生成式 AI，期望提升良率、優化設計。然而，AI 的價值不僅止於流程優化或品質檢測，更重要的是能夠預警設備異常狀態，提升企業的營運韌性。

在分秒必爭的製造現場，突如其來的設備停機，損失的不只是維修成本，更是訂單延遲、客戶信譽以及整條產線產能的損失。與其事後搶修，不如事前預測。這正是「故障預測與健康管理」（Prognostics and Health Management, PHM）亟欲解決的核心，也是 AI 協助預測與決策的價值所在。

AI 的優勢不是數據分析，而是預測

PHM 的全名是「故障預測與健康管理」（Prognostics and Health Management），最早應用於美國 F-35 聯合打擊戰機計畫，用於監控昂貴的關鍵零組件，並預測其使用時間長度，以減少庫存與維修風險。現已延伸至國防、航太與智慧製造等領域。這是一項結合感測、診斷、預測與決策的智慧維護技術，能有效掌握設備的健康狀態，並預測潛在故障的發生。對於企業尤其是製造業而言，更是提升營運韌性的預測型工具。

根據機智雲觀察，許多製造業現場維護仍以人工巡檢與固定週期保養為主。一旦設備出現黃燈或異常聲響，才安排人員處理。這類被動維修模式不僅耗費人力，也導致零件庫存壓力升高，企業為了避免突發停機，往往需備妥大量備料。

機智雲企業發展經理許賀凱表示，以光電產線的輪刀切割為例，過去由於無法即時掌握刀具磨損程度，業者只能在每切 5,000 片玻璃後強制更換，雖然保險，卻可能浪費尚可使用的刀具。透過 PHM 的導入，企業可即時識別刀具的健康狀態，在斷裂或崩角發生前主動預警，避免非預期損壞擴大影響。

不僅如此，系統還可評估刀具的剩餘可用壽命（RUL），優化更換時機，避免生產中斷與品質風險。透過科學化的監測與預測，企業得以延長零件使用壽命、降低備品浪費，同時減少突發停機風險。又或者，製造業也會利用 AOI（自動光學檢測）系統協助製程後段的把關，但當異常被發現時，問題產品通常已經流出好幾片，形成原料浪費與良率下降的雙重損失。

結合三項核心能力 經驗才是真正關鍵

「PHM 在產學界已具備完整的方法論與資料，但要能將這項技術落實於複雜多變的工業現場，關鍵在經驗。」許賀凱強調。他指出，PHM 的落地牽涉三項核心能力：感測與資料處理經驗、模型應用能力，以及對設備運作邏輯的理解。

例如監測輸送帶的皮帶鬆緊問題，團隊並非直接測量皮帶，而是觀察馬達電流變化。當皮帶緊繃時，馬達輸出電流會上升；當鬆弛時，所需電流下降。這類結合機械結構與訊號分析的 know-how，透過外掛式感測器，PHM 系統能在不改動原廠設備結構的前提下，取得高精度的關鍵數據，克服了許多工廠機台資料不開放的難題。

降低門檻：為中小企業打造「隨插即用」解決方案

過去，由於客製化專案的成本與導入週期較長，PHM 技術多為大型企業採用。然而，市場上中小企業的需求日益顯現。為此，業者也開發出成本更低、可快速部署的「輕量級」解決方案。

這套方案整合了感測器、數據擷取器與分析系統，針對馬達、壓縮機等工廠內常見的設備，讓中小企業主能以較低的門檻，快速驗證PHM所帶來的效益。「甚至在展覽現場，我們只花10分鐘收集數據，就能建立起一套即時的設備健康監控系統，」許賀凱說。

透過科學化的監測與預測，企業得以延長零件使用壽命、降低備品浪費，同時減少突發停機風險，實現真正具備經濟效益的智慧維護。這不僅是技術上的升級，更是製造思維從「固定週期」邁向「動態決策」的轉捩點。

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