设备健康，被忽略了？
固德科技报｜设备健康，被忽略了？#PHM
#加工製造
Posted On : 15 Jan. 2025
您是否也曾经在深夜接到设备停机的通知，焦急地联繫维修团队？您是否感到困惑，为什麽明明刚维修过的设备又出现了问题？
设备运行稳定性已成为企业的关键核心
您在意厂区产能吗？在意产线良率吗？你有没有想过，厂内那些看似正常运转的机械设备，是否其实隐藏着潜在的故障风险？随着智慧製造的快速发展，设备运行稳定性已成为企业的关键核心。然而，我们的传统维护方式是否真的足够？
在智慧製造的时代，生产过程的自动化程度越高，对设备运行稳定性的要求也越来越严格。尤其在半导体、石化厂、精密加工等产业，设备的健康管理直接决定了生产效率与安全性。然而，传统的设备维护方式是否真的跟得上现代需求吗？
＃PHM ＃智慧製造 ＃生产效率
事实上，许多企业对于设备健康的认知还停留在「被动维修」的阶段，设备出问题了才採取行动。但这样的方式往往导致不可估量的损失。试想一下，如果我们能够提前了解设备的运行状态，甚至预测它可能会出现的问题，这是否会彻底改变您的生产策略？固德科技的 AI 智慧监测技术正是基于这样的需求诞生的。
透过结合预知保养（PHM）与可靠性中心保养（RCM），
设备能告诉您它的健康状况，甚至您可以了解何时需要维修、避免非计划性的停机，甚至节省大笔维护费用。固德帮助企业从「被动维修」转向「主动预防」。这并不是未来，而是现在！
厂区常见问题：我们到底输在哪里？
每位工业现场的管理人都知道，设备的稳定性对于生产有多麽重要。然而问题在哪？以下是我们经常听到的声音：
「设备突然停机，损失惨重！」
传统的固定排程维护方式，真的能准确预测设备的状态吗？当一台重要的机台在半夜停摆，造成整条生产线瘫痪，您是否感到束手无策？
厂区的生产运作经常是高度连续性的，一台设备的停机可能导致整条生产线陷入瘫痪。
而传统的设备维护策略通常以固定排程为基础，这意味着设备可能在尚未出现任何异常时进行了多馀的维修，或者在看似运行良好的情况下突然故障。这种「黑箱式」的管理模式，不仅增加了维护成本，也让生产风险无法有效控制。
「维护次数太多，还是没办法解决问题。」
设备的维修是否真的必要？还是仅仅因为时间到了？我们是否过度维护，而不是根据设备的实际健康状况进行判断？
「我们每隔一段时间就会定期维修，但问题还是层出不穷！」这是很多设备管理者的心声。
事实上，过度维护并不是罕见的情况，尤其是在设备负载变化频繁的行业。问题在于，传统维护策略缺乏实时数据的支撑，无法根据设备的实际健康状况进行判断，导致了资源的浪费和效率的降低。
「我们发现异常，但太晚了！」
早期的小异常如果能及时发现，是否能避免重大损失？但传统的振动速度监测方式，对于这些细微的变化往往无能为力。
「如果我们早点发现，或许损失就不会那麽大。」这样的遗憾是否让您感到熟悉？
设备的故障往往是多因素综合作用的结果，而传统监测方式仅依赖单一数据，如振动速度或加速度，对于早期微小异常的识别能力有限。当故障逐渐扩大时，损失已经无法挽回。
为什麽固德能解决这些问题？
「设备也是有‘情绪’的，只是需要正确的方式去理解它们。」能做的不仅仅是监测，更需要一位懂得「倾听」的医生，为设备的健康诊断提供精准且全面的见解。固德的AI 智慧监测技术，正是透过多特徵数据分析，帮助您更准确地了解设备的状态。
多特徵数据整合分析：让设备「说话」
利用无线感测器捕捉 25 种特徵值，包括振动速度、加速度、温度等，提供多维度的健康状态分析。
这意味着我们可以从更多角度去了解设备的运行状态，从而更准确地判断其健康状况。这种方法比单一数据的监测精准得多，几乎可以提前察觉到任何异常。
健康状态趋势分析：及早採取行动
系统不仅能够实时提供设备的健康状态分级（优良、正常、警告、危险），还能通过趋势图显示状态变化。
例如，当某设备的健康状态由「正常」逐渐向「警告」趋势偏移时，系统会自动发出预警，帮助用户及早採取行动。
早期预警与维修建议：更聪明地行动
「早知道就好了！」这句话是否常挂在嘴边？AI 模型对于微小且重要的特徵变化特别敏感，能够提前捕捉到传统方法难以识别的异常信号。例如，压缩机在运行中出现了微弱的异常振动，虽然 ISO 数据显示一切正常，但藉由AI 能够发现其早期异常的现象，提前安排维修后成功避免了重大故障。
随着数据的增加不断优化自身，为设备管理提供更精准的支持。
固德科技的技术特点
1. 多特徵值整合分析：
· 採用了来自无线感测器的25种特徵值进行数据分析，涵盖振动速度、加速度、温度等多维数据。
· 相较传统仅依赖单一振动值的 ISO 规范，固德的模型大幅提升了设备健康状态判断的精准度。
2. ISO规范与AI结合：
· 依据 ISO 振动标准进行状态分级（优良、正常、警告、危险），并透过 AI 进一步优化该标准。
· 这种结合让 AI 模型能在 ISO 数值达标或轻微偏差时，提前发现异常趋势，实现更精细化的管理。
3. 健康状态趋势预测与可视化：
· 固德的系统利用色灯直观显示健康状态的分布与变化，帮助用户快速判断设备健康状态。
· 趋势分析功能可让用户提前规划维修计划，降低非计划性停机风险。
4. 异常检测能力优化：
· 难以捕捉的早期异常可被AI模型侦测，尤其在多特徵综合分析下，提升异常检测的敏感度。
· 此功能对于重要设备（如半导体製造机台或石化压缩机）特别重要，能有效避免重大故障。
5. 动态学习与模型优化：
· 固德的AI模型具备持续学习能力，能根据实际应用中的新数据不断优化预测精度。
· 这意味着模型会随着时间的推移，变得更适应具体设备的运行需求。
6. 应用广泛性：
· 适用于多个工业场景，包括半导体、石化、发电、冲压设备等，充分展现其灵活性与适应性。
固德的智慧监测到底能给我们带来什麽？
「您是不是想知道这些技术的实际效果？」这是许多客户的第一个疑问，而我们用事实说话。
降低停机损失，真的不是口号！
非计划性停机不但会影响产线稼动率、更是会影响製造成本。因此监测设备掌握状态，能够有效让维护停机时间减少，避免无预警停机，更可以直接带动良率的提升。
尤其是对于精密加工製造产业，产线上的每一分每一秒都至关重要，这样的改善无疑为企业带来巨大价值。
节省维护成本：一举多得！
还记得那些不必要的维修吗？透过精准的健康状态监测，避免未能即时处理，可能引发更大范围的问题。用户也更能够採取精准维护计画，自然维修成本能够大幅下降，进而将设备使用寿命最大化。
提升员工效率：技术让一切更简单
「这系统简单易用，几乎不需要额外的技术培训」。固德科技的健康状态趋势图与维修建议报告，让设备状态一目了然，技术人员可以更轻松地管理複杂的设备网络。
「您还在等什麽？与其被动解决问题，不如主动预防故障！」
结论
在过去，设备维护主要依赖两种方式：固定排程维护和事后维护。然而，固定排程维护的问题在于「一刀切」的标准可能导致资源浪费，而事后维护更是在故障发生后才採取行动，往往付出巨大的代价。设备健康管理不仅关乎生产效率，更是企业在市场中保持竞争力的关键。您是否愿意继续依赖过时的固定排程维修，还是希望透过智慧监测技术，让设备真正为您的生产线「服务」？