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2026年
数据有了，但门槛设对了吗？
Posted On : 15 July 2026工业物联网不应只是收集设备数据，更重要的是将数据转化为可判断、可预测的决策资讯。AIoT 智慧监测系统整合多元感测器，透过特徵值分析、SPC 智慧门槛及 AI 模型学习，自动建立设备健康模型...
数据有了，但门槛设对了吗？
数据有了，但门槛设对了吗？
＃物联网 ＃SPC门槛 ＃AIoT节能新局开启，企业准备好了吗？
Posted On : 22 June 2026能源署推动五年节能计画，全台约 4,900 家能源大用户将面临节能诊断与改善规划要求。企业未来的挑战不仅是降低用电量，更是建立长期且有效的能源管理机制。企业该如何掌握能源流向？...
节能新局开启，企业准备好了吗？
节能新局开启，企业准备好了吗？
＃电能管理 ＃PDM ＃AIGen AI 很聪明，但工厂更需要机器学习
Posted On : 4 June 2026对于工业设备而言，最重要的问题并不是如何生成一份漂亮的分析报告，而是如何在数万次、数十万次重複动作之中，判断设备是否仍然维持正常状态。这项工作并非 Gen AI 的强项，而是机器学习真正发挥价值的地方。...
Gen AI 很聪明，但工厂更需要机器学习
Gen AI 很聪明，但工厂更需要机器学习
＃机器学习 ＃PHM ＃AI当老师傅退休后，谁还听得懂设备的声音？
Posted On : 15 May 2026当製造业面临缺工与老师傅退休，工厂最大的风险，开始不再只是设备故障，而是「经验流失」。过去靠资深工程师判断的异常徵兆，如耗电变化、振动偏移与负载异常，如今正透过 EMS 与 AI 预知诊断被数据化。...
当老师傅退休后，谁还听得懂设备的声音？
当老师傅退休后，谁还听得懂设备的声音？
＃OEE ＃PHM ＃AI看见稼动率，反而更难管理？
Posted On : 2 April 2026製造业在导入设备监测系统后，虽然能看见稼动率与设备问题，但却面临决策变慢与判断困难的新挑战。数据增加并未直接带来改善，反而因缺乏判读逻辑与决策分层，导致问题延迟处理。...
看见稼动率，为什么反而更难管理？
看见稼动率，为什么反而更难管理？
＃OEE ＃PHM ＃製造没坏的设备，才是最难的问题？
Posted On : 24 Mar. 2026在产线运作正常、设备无警报的情况下，品质却开始出现波动。本案例以晶圆双刀切割机为对象，透过振动分析发现，关键不在异常，而在于设备在静止状态下的微幅不稳。显示高精度製程中，设备稳定性比是否故障更为关键。...
没坏的设备，才是最难的问题？
没坏的设备，才是最难的问题？
＃晶圆切割机 ＃PHM ＃製造AI 驱动的智慧维保
Posted On : 05 Feb. 2026结合预知监测与生成式AI，打造可自我诊断异常原因的智慧维保系统。快速找出机台问题来源、缩短维修时间、提升产线效率，适用于半导体、石化与重工产业。在工业4.0与智慧製造时代，仅靠异常侦测已无法应付日益複杂的生产环境。...
AI 驱动的智慧维保