一、故障維修

所謂「事後維修」，顧名思義就是設備壞了才進行修復。雖然表面上看似維護成本最低，無需提前投入保養資源，但一旦設備發生故障，往往會造成遠高於維修費用的損失，包括產線中斷、產品報廢，甚至延誤交期。對營運者而言，突發性的停機風險與產能損失，才是最難以承受的代價。

二、預修保養

傳統的「損壞前維修」策略（又稱「計畫性維護」或「週期性保養」），通常依據過往經驗，設定固定的使用次數或時間間隔來進行定期更換與維修。然而，這種方式往往無法反映實際運作中環境條件的變化，或元件間性能差異所帶來的影響。結果可能出現兩種極端：一是即使按表定維護，仍發生非預期性的設備故障；另一種則是設備仍可繼續運作，卻因過度擔憂而提前更換，導致不必要的資源浪費與成本增加。

三、預知保養

預知保養又稱為狀態監測(Condition Monitoring），其核心理念是「設備若無異常，就無需維修」。透過前端感測器持續收集振動、溫度等數據，並結合分析軟體進行診斷與預測，我們能提前掌握設備潛在故障的時間點與異常部位，並在不影響生產的最佳時機安排維修作業，達到最小干擾、最大效益的維護策略。

掌握設備損壞時間:避免過度維護所造成資源浪費跟不必要的停機

安排最合適的維修時間:掌握了損壞時間，可有效協調維護人員跟必要料件交期

避免非預期的故障停機

提升生產效率

掌握損壞部位

增加安全性

振動監測

（Vibration Monitoring）

紅外線熱影像

（Infrared Thermography）

聲學監測

（Ultrasound / Acoustic Emission）

油品分析

（Oil Analysis）

1.IIOT趨勢，MEMS感測器崛起：

隨著工業物聯網（IIoT）發展加速，MEMS 感測器因體積小、整合度高、成本下降而快速崛起，成為智慧監測的核心元件。

2.智慧工廠大數據應用：

將設備監測數據整合至 IT 系統，轉化為決策分析依據，推動從現場運維走向高層營運優化。

3.AI 技術導入：

藉由 AI 演算法的介入，使設備異常的分析、診斷與決策流程更加自動化與精準，大幅降低人工判斷的負擔。

4.無線解決方案日漸成熟：

隨著無線通訊技術的快速成熟與應用環境的穩定性提升，加上現場佈線施工成本與人力費用不斷上升，無線解決方案已逐漸成為預知保養系統部署的主流選擇，特別適用於既有廠房與大型設備的快速導入。

三、走在趨勢尖端、全面功能

譜威科技的預知保養解決方案走在智慧維護趨勢最前線，整合自動診斷、AI 預測、即時告警等核心功能，協助客戶提前掌握設備健康狀況，降低停機風險。我們持續傾聽使用者需求，打造功能完整、彈性靈活的平台，從現場感測到雲端分析，全面滿足企業在智慧工廠轉型中的各項應用需求。