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PdM 成功關鍵

ECTech PdM 建立於五大關鍵重點之上:

選料:導入五大感測品牌,依設備特性選擇最適配感測器,確保數據來源準確可靠。

設置:依金屬工件結構與實際受力方向設計感測位置,確保感測數據具有工程意義。

輸出:透過 ECTech PdM HMI,實現設備狀態與趨勢的即時輸出,真正做到 HMI 無所不在。

學習:長期進行故障趨勢採樣,透過大數據建立設備專屬運轉模型。

預測:運用 AI 進行趨勢比對,在異常尚未發生前即提供早期預警。

唯有同時完成這五大重點,PdM 才能從「設備監測」升級為真正具備預測能力的高規預測性維護系

為什麼真正的高規 PdM,一定要做到這五件事?

從 ECTech PdM 建立五大重點,看懂預測性維護的專業門檻

在「預測性維護(PdM)」成為製造業顯學的今天,市場上充斥著各式各樣標榜 PdM 的方案。
但現實是——很多系統只能做到「監測」,卻稱不上真正的 PdM。

真正高規格的 PdM,不只是裝感測器、看圖表,而是一整套從源頭到預測、具備工程邏輯與數據可信度的完整架構。

ECTech PdM,正是以「五大建立重點」為核心,打造出符合高規 PdM 要求的專業系統。

一、選料:感測器不是「能用就好」,而是「一定要對」

PdM 的第一步,不是 AI,也不是大數據,而是——感測器選對了沒?

ECTech 在 PdM 架構中,明確定義「選料」的重要性,並導入 五大感測品牌,針對不同設備特性選擇最適配的感測器,而非一套通用。

常見的關鍵感測類型包括:

  • 震動探測感測器:用於旋轉設備、軸承、馬達健康狀態
  • 轉速感測器:監控轉動穩定性與異常負載
  • 溫度感測器(含熱電偶):掌握熱衰退、摩擦異常
  • 超音波聲音感測器:提早捕捉肉眼與一般監測看不到的異音

👉 感測器不精準,後面的數據、學習、AI 全部都是假象。
這正是高規 PdM 與一般監測系統的第一個分水嶺。

二、設置:感測器裝錯位置,等於白裝

很多 PdM 失敗的案例,不是設備不好,而是「感測方位設置不當」。

ECTech PdM 在「設置」階段,特別強調:

感測器必須配合金屬工件結構與實際受力方向設計,而不是方便就好。

這代表什麼?

  • 感測點位需依據 設備運轉方向、應力集中區、故障歷史 來配置
  • 感測器與工件的接觸方式、角度、固定方式,都會影響數據品質
  • 不同機台,即使功能相同,也不一定能用相同的安裝方式

👉 ECTech 的 PdM,不是「裝上去就好」,而是工程級設計後才安裝。

這一步,直接決定了後續數據是否「可用、可信、可比較」。

三、輸出:ECTech PdM HMI,真正做到「無所不在」

有了正確數據,下一步是——怎麼讓人看得到、用得上?

ECTech PdM 的輸出核心,是 PdM 專用 HMI 架構,讓資訊不再被綁在現場。

ECTech PdM HMI 的關鍵特性是:

  • 現場 HMI 即時顯示設備健康狀態
  • 辦公室電腦可同步查看
  • 平板、手機也能即時掌握趨勢
  • 不受地點限制,真正做到「HMI 無所不在」

👉 當 PdM 數據只存在現場,它的價值就被鎖住了。

ECTech 讓 PdM 從設備層,延伸到管理層與決策層。

四、學習:沒有「趨勢學習」,就不叫預測性維護

很多系統只能告訴你「現在數值是多少」,
但 PdM 真正的關鍵是——「趨勢」

ECTech PdM 在「學習」階段,進行的是:

  • 長時間的 故障趨勢採樣
  • 正常狀態 vs 異常狀態的數據累積
  • 建立設備專屬的行為模型

這些資料會進入 大數據分析架構,不是單點判斷,而是「變化過程」。

👉 沒有足夠的歷史趨勢,就不可能談預測。

這也是為什麼很多系統只能「告警」,卻永遠無法提前說明「什麼時候會出問題」。

五、預測:AI 比對趨勢,才是真正的早預警

最後一步,才輪到 AI。

在 ECTech PdM 架構中,AI 的角色不是取代工程,而是:

比對趨勢,放大人類不容易察覺的早期變化。

透過 AI 進行:

  • 不同時間軸的趨勢比對
  • 正常模型與異常模型的差異分析
  • 在「尚未超標」前,就發出早期預警

這代表:

  • 不再等到紅燈才處理
  • 而是在「變化剛開始」就提醒

👉 這一步,才是真正符合「預測性維護」的定義。

為什麼這五大重點,是高規 PdM 的「必要認知」?

因為 PdM 的失敗,往往不是敗在 AI,而是敗在前面四步。

ECTech PdM 用這五大重點,清楚劃出一條專業界線:

✅ 感測器選對
✅ 感測位置設對
✅ 資訊輸出無所不在
✅ 趨勢長期學習
✅ AI 提前預警

👉 缺任何一步,都只能叫「監測系統」,不叫 PdM。

結語:真正的 PdM,是工程專業的累積,不是口號

ECTech PdM 所建立的,不是一套快速包裝的系統,而是一套符合工業現場邏輯、數據可信、結果可驗證的高規預測性維護架構。

如果你正在評估 PdM,請記住這五大重點——
它們不是選項,而是 必要條件

關於 ECTech PdM

ECTech 專注於高規格預測性維護(PdM)與智慧製造解決方案,協助企業從「被動維修」走向「可預測、可管理的設備營運模式」。

📌 若你想了解你的設備是否已具備高規 PdM 的條件,歡迎進一步交流。

比較維度一般市場 PdM 常見訴求ECTech (研丞科技) 的 PdM 訴求
核心焦點AI 算法為王 (Algorithm-Centric)  強調模型有多準、平台功能多強大。感測器工程為本 (Sensor-Engineering-Centric)  強調感測器選得對不對、裝的位置有沒有物理依據。
對「失敗」的歸因認為失敗是因為數據不夠多、模型訓練不足。認為失敗是因為 「選料錯誤」 或 「安裝位置錯誤」 (Garbage In, Garbage Out)。
感測器策略傾向使用通用型、低成本 IoT 感測器,或強調「不限品牌」兼容接入。強調 「選料」 (Selection):必須依設備特性選用特定品牌/規格的高規感測器 (如針對半導體的微震動)。
安裝邏輯強調安裝簡便 (Easy Install),往往忽略力學結構。強調 「設置」 (Placement):需依照金屬結構與受力方向設計位置,否則數據無效。
可視化 (HMI)數據上雲後,在戰情室/儀表板看報表。「HMI 無所不在」:強調現場機邊也要能即時看到趨勢,不僅僅是給管理層看。
適用場景通用型設備 (馬達、泵浦) 的一般振動監測。專攻 「高階製程」 (如半導體 2nm/1.4nm) 的微震動 (Micro-vibration) 與精密監控。