首頁｜固德科技報
2026年
數據有了，但門檻設對了嗎？
Posted On : 15 July 2026工業物聯網不應只是收集設備數據，更重要的是將數據轉化為可判斷、可預測的決策資訊。AIoT 智慧監測系統整合多元感測器，透過特徵值分析、SPC 智慧門檻及 AI 模型學習，自動建立設備健康模型...
數據有了，但門檻設對了嗎？
數據有了，但門檻設對了嗎？
＃物聯網 ＃SPC門檻 ＃AIoT節能新局開啟，企業準備好了嗎？
Posted On : 22 June 2026能源署推動五年節能計畫，全台約 4,900 家能源大用戶將面臨節能診斷與改善規劃要求。企業未來的挑戰不僅是降低用電量，更是建立長期且有效的能源管理機制。企業該如何掌握能源流向？...
節能新局開啟，企業準備好了嗎？
節能新局開啟，企業準備好了嗎？
＃電能管理 ＃PDM ＃AIGen AI 很聰明，但工廠更需要機器學習
Posted On : 4 June 2026對於工業設備而言，最重要的問題並不是如何生成一份漂亮的分析報告，而是如何在數萬次、數十萬次重複動作之中，判斷設備是否仍然維持正常狀態。這項工作並非 Gen AI 的強項，而是機器學習真正發揮價值的地方。...
Gen AI 很聰明，但工廠更需要機器學習
Gen AI 很聰明，但工廠更需要機器學習
＃機器學習 ＃PHM ＃AI當老師傅退休後，誰還聽得懂設備的聲音？
Posted On : 15 May 2026當製造業面臨缺工與老師傅退休，工廠最大的風險，開始不再只是設備故障，而是「經驗流失」。過去靠資深工程師判斷的異常徵兆，如耗電變化、振動偏移與負載異常，如今正透過 EMS 與 AI 預知診斷被數據化。...
當老師傅退休後，誰還聽得懂設備的聲音？
當老師傅退休後，誰還聽得懂設備的聲音？
＃OEE ＃PHM ＃AI看見稼動率，反而更難管理？
Posted On : 2 April 2026製造業在導入設備監測系統後，雖然能看見稼動率與設備問題，但卻面臨決策變慢與判斷困難的新挑戰。數據增加並未直接帶來改善，反而因缺乏判讀邏輯與決策分層，導致問題延遲處理。...
看見稼動率，為什麼反而更難管理？
看見稼動率，為什麼反而更難管理？
＃OEE ＃PHM ＃製造沒壞的設備，才是最難的問題？
Posted On : 24 Mar. 2026在產線運作正常、設備無警報的情況下，品質卻開始出現波動。本案例以晶圓雙刀切割機為對象，透過振動分析發現，關鍵不在異常，而在於設備在靜止狀態下的微幅不穩。顯示高精度製程中，設備穩定性比是否故障更為關鍵。...
沒壞的設備，才是最難的問題？
沒壞的設備，才是最難的問題？
＃晶圓切割機 ＃PHM ＃製造AI 驅動的智慧維保
Posted On : 05 Feb. 2026結合預知監測與生成式AI，打造可自我診斷異常原因的智慧維保系統。快速找出機台問題來源、縮短維修時間、提升產線效率，適用於半導體、石化與重工產業。在工業4.0與智慧製造時代，僅靠異常偵測已無法應付日益複雜的生產環境。...
AI 驅動的智慧維保