AIoT 怎麽帮製造业当设备健康守护神？
固德科技报｜AIoT 怎麽帮製造业当设备健康守护神？#IIoT
#AI
#PDM
Posted On : 16 Apr. 2025
AIoT 是由两个关键字组成的科技混血儿：AI（人工智慧）+ IoT（互联网）。但这不是单纯把两个技术拼在一起，而是一个让机器变「聪明」、变「敏感」、还能「表达自己」的智慧系统。
从「等坏了才修」到「还没坏就知道」
某家工厂，原本机台运转得好好的，突然「砰」一声停住了。整条生产线像被抽走插头一样，瞬间瘫痪。技师跑过来一看，原来是主力马达烧掉了。零件没现货，还要等国外进口，结果造成停机五天，损失了快三百万。这不是电影情节，这是有可能是每天上演在製造业现场的「日常灾难」。
你可能会问：
「我们每个月都有排保养啊，为什麽还是会突然坏掉？」
「以前靠师傅听声音也能抓出问题，现在到底差在哪？」
当关键在于：我们的保养逻辑，还停留在「等坏了再来处理」的阶段。这就像你永远只在发烧时才去看医生，完全不知道体内其实早就有徵兆在喊救命。随着智慧製造与AI的浪潮席捲而来，设备管理这一块也在悄悄进化。
我们开始不满足于「定期保养」这种大锅炒的做法，而是希望——
每台设备都有专属的健康档案
还没坏就能看到警讯
维修不是救火，而是策略
＃PDM ＃IoT ＃AIoT
这，就是AIoT + 预知保养要带来的改变。
它不只是科技名词，它是让你从「疲于应付故障」，走向「主动预防异常」的一张门票。
AIoT 是什麽？
AIoT 是什麽？简单说是「感觉 + 分析 + 反应」的三合一系统。IoT 是由两个关键字组成的科技混血儿：AI（人工智慧）+ IoT（互联网）。但这不是单纯把两个技术拼在一起，而是一个让机器变「聪明」、变「敏感」、还能「表达自己」的智慧系统。
AIoT 人体进化版？
你可以把 AIoT 想成机器设备的「人体进化版」——
• IoT 是五官与神经：帮机器装上感测器（就像是听诊器），像是耳朵（声音感测器）、眼睛（摄影机）、皮肤（震动、温度感测器）、甚至能侦测「心跳」（电流、压力、湿度等参数）。这些装置就像人的感觉神经，负责蒐集环境与身体状态的各种讯号。
• AI 是大脑与直觉：这些数据进来之后，会经过 AI 模型的分析与判断，从中辨识出异常模式。
例如：震动频率变尖锐、耗电量突然升高、马达温度波动异常等等，AI 能够用过去的数据累积训练出来的「经验」去推论出这些变化是不是坏徵兆。
• 行动层是手脚与反应神经：分析完后的资讯会转换成具体反应——通知技师、发出维修警报、甚至自动停机或安排保养，确保异常在还没恶化前就被处理掉。
这一连续的行为，首先先透过各种感测器（Sensor）——震动、温度、电流、声学、压力、流速等——蒐集机器的生命迹象。而这些感测器就能将数据传送到边缘端的嵌入式系统上，这些设备负责进行第一层资料撷取与预处理。不是所有资料都要储存到云端，这会塞爆频宽、延迟太高。
常见的资料前处理（Data Preprocessing）包括：
• 去除杂讯（noise filtering，如Butterworth滤波器。）
• 计算统计特徵（如均方根RMS、峰度Peak等。）
• 做快速傅立叶转换（FFT）把震动时域转为频域
• 计算振动平均、标准差、或异常得分（anomaly score）
这样做的好处是：能大幅减少传输资料量，降低延迟与网路负担，让后端只需接收已经精炼过、有意义的特徵资料。
让「小脑袋」先做初步判断
边缘运算（Edge Computing）：让「小脑袋」先做初步判断。
第二层处理则是，将数据透过演算法进行运算。因此，大多数 AIoT 系统会在现场装上具备算力的边缘设备（如Edge AI Gateway），进行初步判断。
这些边缘设备可执行：
• 异常侦测模型（如 Isolation Forest）
• 时序预测模型（如 ARIMA、LSTM）
• 分类模型（如 Random Forest、XGBoost）
例如：马达震动讯号经过 FFT 分析后，如果频率在特定区段出现异常高峰，AI 就会判断为「轴承偏磨或松脱」的徵兆，系统自动给出「红色警示」。这个判断可以在现场完成，不必再透过资料上抛云端等分析结果，而是实现即时性的在地决策，对需要秒级反应的工业环境至关重要。
从资料流到决策流的闭环设计
系统整合：从资料流到决策流的闭环设计，AIoT 不只是分析完就结束，它必须进一步驱动行动：
• 整合到设备监测管理系统
• 自动生成异常纪录或结果分析
• 回写健康指数给 ERP 或 MES 系统
• 与现场 SCADA 系统连动
• 当异常时自动触发警报或停机程序
这一连串流程，让 AIoT 不只是一个「看图说故事」的系统，而是工厂管理流程里的决策引擎（Decision Engine）。AIoT 的核心价值不在于单一元件多厉害，而在于这一整个链条「连成一气」——资料从设备来，分析在系统做，动作回到现场执行。这种回馈迴路的设计，就是工业4.0中「自我监控、自我学习、自我优化」的基石。
AIoT 让你的设备不只是「机器」，而是一个会感觉、会思考、还会反应的「聪明伙伴」。
在传统保养方式中，技师只能靠人力观察和经验判断，AIoT 的出现就像让每台设备有了专属的健康手环与医疗团队，全天候不间断地关心它的「体温、心跳与情绪」，让工厂主不再只能祈祷「今天别出事」，而是真正做到——还没坏，就知道了。
製造业常见的痛点？
製造业在产业现代化与全球化的推动下，面临着不断升高的竞争与快速变动的市场需求，导致许多企业都在生产过程中遭遇各式各样的挑战。
1. 停机风险不可预期
设备突然故障，最常见的类型，例如：马达轴承磨损断裂、传动皮带松弛或裂化、轴心偏移造成振动增加、冷却系统失效造成马达过热等。
传统靠技师经验或定期保养排程，无法即时掌握逐秒变化的设备状况。一旦故障，整条产线可能停摆数小时，甚至几天，产能损失、订单延误、违约罚金…每一项都可能造成连锁效应。
2. 维修仰赖师傅经验难複製
中小製造业最常见状况是「一位老师傅顾全场」，他知道哪台机器平常会出怪声、哪个型号特别爱发热，但这些经验往往存在脑袋里，没有数据化纪录。当这位资深员工退休或调职，现场新手就变成「摸黑开机」，只好靠试错学习，效率低、风险高。此外，以一位维修人员平均每天可巡检的机器量为基础，一家中型工厂若有超过百台设备，等于可能需要10位技师才能完整复盖，更别说全天候监控。长期而言造成高人力成本、高遗漏风险以及难以标准化知识传承（经验靠人记忆）。
3. 保养靠排程，该修的不修，没坏的也在换
数工厂仍仰赖固定週期做预防保养，像是「每三个月换一次油」、「每半年拆开主轴检查」，听起来制度化，但其实有两个问题：第一、不够准确：很多零件根本没坏却被浪费性地更换。第二、制度太过僵硬：真正出问题的部件，可能在保养前就先坏了。结果就是花钱做了保养，却没有解决根本问题。
4. 监测系统複杂难用、现场不买单
有些厂商早期导入了振动监控或状态感测系统，但常见问题是，系统介面过于工程导向，没有人性化操作与视觉化设计，造成现场操作人员的负担。或是图表与数据难以解读，需工程背景才能操作，需要花更多的时间进行教育训练。以及其他参数设定繁琐、报表难以自动生成、不支援与生产管理系统（MES/ERP）整合等等问题。
导致这些监测系统变成「装好后没人用」的冷板凳，反而造成现场反感或排斥，认为「导入科技只是增加麻烦」。
製造业保命符
AIoT 不是加分选项，而是製造业保命符
AIoT 预知保养不是「炫技」，而是针对现场真实问题设计出来的实用工具。对製造业而言，它就像替设备安装一套「智慧护身符」，帮你解决那些日復一日困扰人的老问题。
解法关键在「易用、可靠、可落地」
因此，我们从硬体选型、感测器安装位置、软体介面设计，到AI模型的透明度与说明逻辑，全都朝着一个目标：让技术成为工程现场的好帮手，而不是新麻烦。
| 製造业痛点 | AIoT／固德技术对应解法 |
|---|---|
| 停机风险不可预期 | 安装振动、温度、电流感测器，透过 FFT 与 AI 分析提早发现异常；健康指数即时更新，出问题前先警告。 |
| 维修仰赖师傅经验难複製 | AI 模型学习历史维修数据，自动学习追踪讯号建立；所有判断可视觉化、知识可传承。 |
| 保养靠排程，该修的不修，没坏的也在换 | 系统依据即时状态判定最佳保养时机，精准又省成本 |
| 监测系统複杂难用、现场不买单 | 固德平台提供视觉化介面、弹性化架构、异常报表一键输出；支援现场人员无需编程也能操作，导入就能用 |
预知保养技术核心：感测、传输、分析、预测
① 感测专精：从数值读出机器的「语言」
固德的线上监测系统与携带式量测仪器。根据不同设备特性、产品製程，安装特定的感测器设置于马达、轴承、压缩机、气缸、手臂等关键设备部位。这些搜集到的数据等同于「设备的心电图」，微小变化也逃不过眼睛。
② 边缘运算 + 嵌入式设备：现场即时计算，资料量小、反应快
固德开发的系统除了内建专家规范，并有特殊演算法，让所有结果可以在边缘设备端完成。这样的架构让资料不用大量传回云端就能判断，可有效降低网路压力并提升即时性，特别适合像半导体厂、石化厂这种讯号複杂、即时性高及资安要求高的工业场域。
③ 资料回传与云端平台整合：健康分数与维保决策报表
设备感测资料同步回传至边缘系统端（也可佈建在本地私有云），系统会进行以下分析：
• 设备健康指数评估判断、数据特徵清洗分类
• 呈现机台健康趋势线图、异常历史纪录与维修建议
• 设备各式数据搜集，例如：振动值、电流、碳排、稼动
④ AI预测模组：机器学习＋Rule Base融合
固德的AI预测模组採用「双层判断逻辑」，将传统Rule Base（知识逻辑）与机器学习模型结合运用。Rule Base可快速捕捉明确的异常特徵（如特定频率峰值、RMS超过警戒值），对于故障模式明确、经验累积丰富的设备非常有效。而对于较複杂或非连续性的设备製程，则由机器学习模型学习正确讯号，判断趋势异常与寿命使用预测。
这不只是冷冰冰的数学模型，而是和现场经验融为一体的智慧系统。固德预知保养，就是把感测、诊断、预测做到极致整合。我们相信，真正落地的预知保养不是套用别人的AI，而是结合自己对设备、现场、维修流程的深度理解，把它「做小、做稳、做准」。
固德系统已成功应用于晶圆搬送手臂、切割机、上片机、冲压机台、马达泵浦等设备，并在半导体领域获得客户实绩验证。
製造业实例（技术＋效益并重）
透过以下这个案例可以看到，AIoT 导入不只是为了预防故障、减少停机，更是一场作业流程与人员角色的升级。
维修不再只是「等人叫才出动」的救火队，而变成主动出击、靠数据决策的健康管理顾问；机器也不再只是硬邦邦的钢铁设备，而是有讯息、有反应、有预测能力的智慧伙伴。
案例：某半导体封装厂
• 场景：大型半导体封装厂，主要承接封装代工任务。厂区内有数十台上片机机台设备。
• 痛点：产品价值高，生产精度要求极高，交期紧迫，任何突发停机都可能导致严重的交货延迟与客诉损失。
• 问题：过去平均每个月发生 2～3 次移动轴运行异常，造成停机次数频繁，产线调整与补件产生额外成本。
• 挑战：上片机设备动作行为精密而複杂，难以监测。
• 导入：每台装设电流感测器＋边缘AI，资料即时上传到本地伺服器。
感测设备配置：
每台设备加装以下感测模组：
• 针对不同轴向加装电流感测器（X/Y/Z） → 侦测各移动轴的电流变化
• 压力感测器 → 追踪固定时间的吸嘴压力 →提取负压特徵，制定门槛
所有感测器由 嵌入式边缘设备（Edge AI Gateway） 进行资料前处理，包括：
• 即时XYZ轴向电流峰值分析（每秒）
• 门槛数值纪录（阀值水平H/L警报）
• 长时间趋势稳定度
成效评估：六个月内可量化改善
| 项目 | 导入前 | 导入后 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 每月突发停机次数 | 2～3 次 | ＜ 1 次 | 降低 70% |
| 平均停机时间 | 4 小时/次 | ＜ 1 小时/次 | 降低 75% |
| 重工与报废率 | 8% | 3% | 降低 62% |
| 预测准确率（AI警示 vs. 真实故障） | 无 | 约 88% | N/A |
| 维修反应时间（从异常警示到处置） | 6～12 小时 | 平均 2 小时内 | 提升 4～6 倍 |
AIoT 导入不踩雷
导入 AIoT 不是一蹴可几的「开关式升级」，而是一场技术与现场的协同转型。
让AIoT导入不踩雷的几个建议
1. 持续回馈与优化AI模型：故障纪录、保养时间、实际零件寿命需定期回馈给AI模型进行再训练。
2. 先从关键设备试点，不要贪快全场启动：找出产线中停机代价最高、或故障率最高的设备作为切入点，小规模试行、边做边学。
3. 现场人员要参与，系统熟悉掌握度：对结果能「看得懂」，才会信任与採纳。维修、操作、工程团队要能看懂数据，信得过预警，愿意调整作法，才能真正发挥效益。
4. 找会整合的系统商，而不是只卖感测器的厂商：避免出现两套系统分头记录，资讯孤岛难管理。AIoT 是系统，不是零件堆叠。选择懂工业场域、有导入经验的团队，比硬体规格更重要。
AIoT 智慧工业互联网
藉由各式感测器，即时搜集设备数据并进行分析，结合 AI 训练演算法，有效预测设备可能的发生故障时机点，帮助使用者执行最精准的决策。
机器设备不会说话，要了解机器设备的状况，透过接收数据与发送并与其他设备进行沟通，甚至是需要控制机器节省人力等，这其中的媒介就是透过工业互联网。
AIoT 智慧工业互联网
即时搜集设备数据并进行分析，结合 AI 训练演算法
AIoT 不是魔法，而是让「经验变成演算法」
AIoT 不是为了取代人，而是让「靠感觉的经验」变成「可量化的演算法」，再交还给人做出有策略的判断。把师傅的经验、直觉和判断，转化成可以被複製与扩展的演算法。
过去，资深技师靠耳朵听声音、用手摸震动、凭感觉判断机器状况，这些经验虽然宝贵，但无法複製、也难以即时监控所有设备。而有了 AIoT，我们就能将这些「隐性知识」变成「明确的数据特徵」，训练出一个会持续学习的数位版「资深技师」。
这不只是科技的应用，更是一种知识的升级与传承。AIoT 做的事，其实就是把人脑里的判断标准，转换成云端里的数学模型，让每一台机器都能享有「智慧照护」，不再只能靠运气存活，而是靠逻辑与预测活得更久、跑得更稳。
你不用是资料科学家，也可以透过AIoT看懂设备的「心电图」，提早做出决策。
从每天抢救故障 → 到每天看健康趋势图表，这就是製造业转型的第一步。