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AI APM Leader in the world

在停機發生前,看懂設備正在說什麼。

給維護、廠務與製程團隊一套可落地的設備健康監控方案:從振動溫度感測、FFT 頻譜、異常判斷到維修提醒,先找出風險,再安排行動。

0可減少通訊與佈線成本
0關鍵設備診斷項目
0節能改善評估指標
0Raw / Feature / FFT 資料型態

What We Solve

客戶最需要知道的,是哪台設備下一步該處理。

面對真空 Pump、Turbo Pump、馬達、機器手臂、空壓機、冰水主機與各類產線設備,方案重點不是多收資料,而是把資料變成維修排序、風險說明與停機預防。

知道風險來源

從 3 軸振動、溫度與頻譜特徵找出異常趨勢,避免只看到告警卻不知道原因。

知道何時維修

用設備健康指標與趨勢變化安排維修窗口,降低臨停、急修與備品誤判。

知道能省什麼

以端點運算與 Modbus / USB 資料輸出減少額外通訊層,讓導入成本更可控。

標揚設備監控展示場景

把 AI 放進端點,讓判斷更靠近設備。

對現場團隊來說,越少中間設備、越少資料搬運、越快得到判斷,就越容易把預知保養變成日常流程。

看資料如何轉成判斷

Adoption

導入前,客戶可以先用三件事判斷適配度。

不是每台設備都需要同樣規格。先看設備類型、訊號頻寬與現場資料介面,才能選對感測器和系統方案。

01

設備是否為高停機成本

真空 Pump、馬達、空壓機、冰水主機、機器手臂等,適合優先評估。

02

需要 Raw、特徵值或 FFT

不同場景可選 Raw Data、Feature Mode 或 FFT Data,避免資料量過大。

03

現場介面能否快速接入

依既有 PLC、FMCS、MES、工程師站與網路條件,規劃 Modbus / USB / Gateway。