PHM 如何提高設備的維護效率？
固德科技報｜PHM 如何提高設備的維護效率？#PHM
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#預知保養
Posted On : 03 May 2021
為了促進產業升級轉型，廠區自動化、智能化等，廠區有大量的自動化設備，年度維護預算也隨著設備的採購逐年提高，您的廠區年度維護費用還在居高不下嗎？
機械保養維護
為了促進產業升級轉型，廠區自動化、智能化等，廠區有大量的自動化設備，年度維護預算也隨著設備的採購逐年提高，您的廠區年度維護費用還在居高不下嗎？
人吃五穀雜糧沒有不生病，機器設備也是一樣，世界上沒有完美的機械設備，只要有運作必然會有磨損或故障的產生。醫療中有望、聞、問、切，同樣的原理應用在工業設備則是指 PHM 技術。什麼是 PHM ? PHM 故障預測與健康管理，英文 Prognostic and Health Management 簡稱：PHM，藉由各式監測輔助設備研判健康狀態，進一步預測設備故障週期或是使用壽命，使用者藉此安排保養時間，提高維護效率。 人生病的原因有很多種，相同地，機械也是。為了要能確認機械發生的故障原因，就必須利用PHM技術提早找到真正的病原並預防，也能達到機械保養維護的準確性。
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PHM 如何幫您的廠區助攻？
對於工業製造廠區來說，重要的設備常常一套就價值不菲，所以常常都是設備還能用就繼續操，設備壞了才修理，即使設備沒壞沒異常也排休保養，有保養有保佑的概念。即使送回原廠保養，漫長維護時程，有時候則會因為叫料時程長，造成沒有辦法立即維修。
維護完送回廠內，廠區也沒有能力確認回廠效應是否良好或有提升。這麼籠統沒有效益的維護保養計畫，該停止了！既然完善配置了該有的設備，也要記得為設備配置良好的 PHM 計畫。
六個步驟說明 PHM
對於設備管理中，PHM 的主要目的在於提前預知將要發生的故障時間點及位置，預測設備系統的使用壽命、提高產線運行的穩定度、降低因為設備發生的事故並減少不必要的過度維護。
1.搜集設備數據：在設備加裝感測器搜集設備數據，例如：振動值、電流、電壓、溫度等相關數據蒐集。
2.數據處理分析：感測器搜集的數據透過演算法及電腦處理過後，數據轉化成濾波、頻譜圖等資料訊息。
3.設備檢測監測：數據化資料依照預定的各類參數指標來制定門檻值規範等，藉此達到故障警報的功能。
4.設備狀態評估：根據各式數據化資料記錄累積成趨勢圖表、故障或異常診斷紀錄等評估設備目前狀態。
5.設備故障預測：綜合數據信息，預測下次故障或發生異常的可能，並在故障之前採取正確的維修措施。
6.保養計畫實行：將此六步驟為一週期循環進行實現設備的健康管理計畫，更進一步延長設備使用壽命。
有效落實 PHM 技術超前部署
不管是預知保養、預知監診、預測故障等，都是要幫助廠區實現工業 4.0，那該如何落實呢?由於物聯網與機器學習AI技術的進步，對於監測設備提供了相當大的助益。
固德的 VMS-ML 在對於預測故障中，透過 AI 技術應用在判斷測量設備，能夠透過機器學習了解並深度學習每種規範，還可以經由人為進行標籤化判斷，將設備傳遞蒐集來的數據，有效的進行故障預測依據，並且幫助產線有效攔截不良品的產出。
常見問題（FAQ）
什麼是 PHM？
PHM 是 Prognostics and Health Management 的縮寫，中文常稱為故障預測與健康管理。透過感測器蒐集設備振動、電流、電壓、溫度等數據，再經由分析判斷設備健康狀態、預測可能發生的故障與剩餘使用壽命。
PHM 和預知保養有什麼關係？
PHM 透過設備數據蒐集、狀態監測、健康評估與故障預測，提供預知保養所需的判斷依據。企業可依設備實際健康狀況安排維修，而不是只依固定週期進行保養。
為什麼工廠需要導入 PHM？
隨著工廠自動化設備增加，設備維護成本與意外停機風險也隨之提高。導入 PHM 可以持續掌握設備健康狀態，提前發現異常並安排維修，降低突發故障與不必要的過度保養。
PHM 如何提高設備維護效率？
PHM 將設備維護從故障後維修或固定週期保養，轉變為依據設備實際數據與健康狀態進行維護。透過異常趨勢與故障預測，可以更精準安排維修時間、零件與人力，提高設備維護效率。
PHM 需要蒐集哪些設備數據？
PHM 可依設備特性蒐集不同物理數據，常見包含振動、電流、電壓與溫度等。這些數據經過長時間累積與分析後，可用於建立設備正常基準、異常門檻與健康趨勢。
PHM 的設備健康管理流程有哪些步驟？
PHM 可分為六個主要步驟，包括設備數據蒐集、數據處理分析、設備檢測監測、設備狀態評估、設備故障預測及保養計畫實行，形成持續循環的設備健康管理流程。
PHM 如何預測設備故障？
PHM 透過感測器持續蒐集設備運轉數據，再利用訊號處理、趨勢分析、門檻判斷或機器學習等方式辨識設備狀態變化，評估可能發生的故障與異常，讓維修人員提前採取措施。
PHM 可以減少過度保養嗎？
可以。傳統定期保養通常依照固定時間更換零件或停機檢查，即使設備仍處於良好狀態也可能進行維護。PHM 則依設備實際健康狀態安排保養，有助於減少不必要的停機與零件更換。
AI 與機器學習如何應用在 PHM？
AI 與機器學習可從長時間累積的設備數據中學習正常運轉特徵，並比較後續數據是否產生偏離。透過特徵分析與趨勢變化，可協助辨識異常並建立設備故障預測依據。
