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信息智能系統
IPM智慧预测维护
產品特色
與傳統之設備預防性維護相較,預測性維護是一種主動維護策略,透過監測設備劣化異常情況,並使用AI演算法來預估設備何時可能發生故障,以便在故障發生前執行保養或維護工作。
預測性維護的目標是優化維護資源使用。通過預測關鍵零組件何時會發生故障,可以在實際需要時才安排維護,避免多餘的維護人物料成本浪費,並能避免無預警停機之狀況發生。
IPM系統主要透過在機台上安裝各種感應器以收集機台之關鍵零組件數據,傳送至IPM伺服器,然後經過「資料前處理」、「資料品質評估」以及「預測演算核心」,產生「設備健康指標」與「剩餘壽命預測」,來進行設備故障預測。
使用者可透過Web GUI,即時觀看機台健康狀態燈號與剩餘壽命。
產品效益
透過IPM監測關鍵零組件之運作狀態變化,並於異常時預測剩餘壽命
可在實際故障發生前,安排預防保養時程
避免無預警停機,提升機台妥善率與設備稼動率
應用領域
金屬細微加工產業
汽車產業:如輪圈製造
面板業:Array、CF、Cell等製程
半導體:晶圓製造、IC製造、測試封裝等
成型機產業
航太產業
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