AIoT 怎麼幫製造業當設備健康守護神？

• 行動層是手腳與反應神經：分析完後的資訊會轉換成具體反應——通知技師、發出維修警報、甚至自動停機或安排保養，確保異常在還沒惡化前就被處理掉。

這一連續的行為，首先先透過各種感測器（Sensor）——震動、溫度、電流、聲學、壓力、流速等——蒐集機器的生命跡象。而這些感測器就能將數據傳送到邊緣端的嵌入式系統上，這些設備負責進行第一層資料擷取與預處理。不是所有資料都要儲存到雲端，這會塞爆頻寬、延遲太高。

常見的資料前處理（Data Preprocessing）包括：
• 去除雜訊（noise filtering，如Butterworth濾波器。）
• 計算統計特徵（如均方根RMS、峰度Peak等。）
• 做快速傅立葉轉換（FFT）把震動時域轉為頻域
• 計算振動平均、標準差、或異常得分（anomaly score）

這樣做的好處是：能大幅減少傳輸資料量，降低延遲與網路負擔，讓後端只需接收已經精煉過、有意義的特徵資料。

例如：馬達震動訊號經過 FFT 分析後，如果頻率在特定區段出現異常高峰，AI 就會判斷為「軸承偏磨或鬆脫」的徵兆，系統自動給出「紅色警示」。這個判斷可以在現場完成，不必再透過資料上拋雲端等分析結果，而是實現即時性的在地決策，對需要秒級反應的工業環境至關重要。

這一連串流程，讓 AIoT 不只是一個「看圖說故事」的系統，而是工廠管理流程裡的決策引擎（Decision Engine）。AIoT 的核心價值不在於單一元件多厲害，而在於這一整個鏈條「連成一氣」——資料從設備來，分析在系統做，動作回到現場執行。這種回饋迴路的設計，就是工業4.0中「自我監控、自我學習、自我優化」的基石。

AIoT 讓你的設備不只是「機器」，而是一個會感覺、會思考、還會反應的「聰明夥伴」。

在傳統保養方式中，技師只能靠人力觀察和經驗判斷，AIoT 的出現就像讓每台設備有了專屬的健康手環與醫療團隊，全天候不間斷地關心它的「體溫、心跳與情緒」，讓工廠主不再只能祈禱「今天別出事」，而是真正做到——還沒壞，就知道了。

2. 維修仰賴師傅經驗難複製
中小製造業最常見狀況是「一位老師傅顧全場」，他知道哪台機器平常會出怪聲、哪個型號特別愛發熱，但這些經驗往往存在腦袋裡，沒有數據化紀錄。當這位資深員工退休或調職，現場新手就變成「摸黑開機」，只好靠試錯學習，效率低、風險高。此外，以一位維修人員平均每天可巡檢的機器量為基礎，一家中型工廠若有超過百台設備，等於可能需要10位技師才能完整覆蓋，更別說全天候監控。長期而言造成高人力成本、高遺漏風險以及難以標準化知識傳承（經驗靠人記憶）。

3. 保養靠排程，該修的不修，沒壞的也在換
數工廠仍仰賴固定週期做預防保養，像是「每三個月換一次油」、「每半年拆開主軸檢查」，聽起來制度化，但其實有兩個問題：第一、不夠準確：很多零件根本沒壞卻被浪費性地更換。第二、制度太過僵硬：真正出問題的部件，可能在保養前就先壞了。結果就是花錢做了保養，卻沒有解決根本問題。

4. 監測系統複雜難用、現場不買單
有些廠商早期導入了振動監控或狀態感測系統，但常見問題是，系統介面過於工程導向，沒有人性化操作與視覺化設計，造成現場操作人員的負擔。或是圖表與數據難以解讀，需工程背景才能操作，需要花更多的時間進行教育訓練。以及其他參數設定繁瑣、報表難以自動生成、不支援與生產管理系統（MES/ERP）整合等等問題。

導致這些監測系統變成「裝好後沒人用」的冷板凳，反而造成現場反感或排斥，認為「導入科技只是增加麻煩」。

③ 資料回傳與雲端平台整合：健康分數與維保決策報表
設備感測資料同步回傳至邊緣系統端（也可佈建在本地私有雲），系統會進行以下分析：
• 設備健康指數評估判斷、數據特徵清洗分類
• 呈現機台健康趨勢線圖、異常歷史紀錄與維修建議
• 設備各式數據搜集，例如：振動值、電流、碳排、稼動

④ AI預測模組：機器學習＋Rule Base融合
固德的AI預測模組採用「雙層判斷邏輯」，將傳統Rule Base（知識邏輯）與機器學習模型結合運用。Rule Base可快速捕捉明確的異常特徵（如特定頻率峰值、RMS超過警戒值），對於故障模式明確、經驗累積豐富的設備非常有效。而對於較複雜或非連續性的設備製程，則由機器學習模型學習正確訊號，判斷趨勢異常與壽命使用預測。

這不只是冷冰冰的數學模型，而是和現場經驗融為一體的智慧系統。固德預知保養，就是把感測、診斷、預測做到極致整合。我們相信，真正落地的預知保養不是套用別人的AI，而是結合自己對設備、現場、維修流程的深度理解，把它「做小、做穩、做準」。