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馬達三軸震動 PdM 專業分析系統 v5.0 ELITE

🔧 馬達三軸震動 PdM 專業分析系統 v5.0 ELITE

🚀 新世代企業級馬達震動預測性維護分析系統 | AI深度學習診斷 | ISO 10816-3 標準 | 即時雲端監控
系統運行中
感測器連線正常
雲端同步
AI引擎啟動
📊 即時監控
🔬 頻譜分析
📈 趨勢分析
🤖 AI診斷
🚨 警報管理
📋 報告中心
⚙️ 系統設定
X軸震動 (徑向)
2.45 mm/s
▼ -0.12 mm/s (24h)
Y軸震動 (徑向)
1.82 mm/s
▼ -0.08 mm/s (24h)
Z軸震動 (軸向)
4.67 mm/s
▲ +0.34 mm/s (24h)
綜合RMS
3.21 mm/s
▲ +0.05 mm/s (24h)

📊 即時三軸震動波形

98.2%
設備健康度
1,485
轉速 RPM
25.3°C
軸承溫度
156.8h
連續運行
3.42
峰度值
12.8
峰值因數

🔬 FFT 頻譜分析 (快速傅立葉變換)

峰值頻率分析

軸向 頻率 (Hz) 即時三軸震動波形振幅 (mm/s) 諧波次數 狀態
X軸 24.8 2.45 1X (基頻) 正常
Y軸 24.7 1.82 1X (基頻) 正常
Z軸 49.5 4.67 2X (二次諧波) 警告
綜合 74.2 1.23 3X (三次諧波) 正常

統計參數分析

Kurtosis 峰度值
3.42
✓ 正常範圍 (3.0 ± 0.5)
Crest Factor 峰值因數
12.8
✓ 標準範圍 (10-15)

頻譜視覺化

📈 長期振動趨勢分析

+8.3%
月增長率
2.18
平均RMS
5.82
最大峰值
0.42
標準差 σ
1.35
最小值
92.5%
達標率

預測模型與警報設定

預測準確度
94.7%

🤖 AI深度學習診斷引擎

採用深度神經網絡 (DNN) 進行智能故障診斷,整合時域、頻域、倒頻譜多維度特徵分析
診斷信心度:
96.8%

🔍 診斷結果與建議

2026-02-02 20:58:45 | 嚴重度: 低
系統運行狀態良好
三軸震動值均在正常範圍內,無明顯異常振動模式檢測。ISO 10816-3 評估: Zone A (優良)
2026-02-02 18:22:15 | 嚴重度: 中
⚠️ Z軸震動輕微超標
Z軸振動值 4.67 mm/s 略高於建議值 (閾值: 4.5 mm/s)。可能原因: 軸向不對中或推力軸承磨損。
建議行動: 檢查軸承潤滑狀況、確認軸向間隙是否正常
2026-02-02 12:10:05 | 嚴重度: 低
📋 週期性自檢完成
AI模型已完成自我校正,歷史數據庫同步成功。下次自檢時間: 2026-02-03 12:00

⏱️ 剩餘使用壽命預測 (RUL)

預估剩餘壽命
2,340 小時
基於歷史退化模型與當前運行狀態預測
預計可運行至: 2026-05-15

🔧 智能維護建議

高優先級: 建議於300小時後更換潤滑油 (預計: 2026-02-15)

中優先級: 持續監控Z軸振動變化趨勢

低優先級: 下次檢修時檢查軸承間隙與對中精度

日常維護: 保持良好的清潔環境,定期檢查電氣連接

📊 故障模式識別統計

0
軸承故障
0
不平衡
1
不對中
0
鬆動
0
共振
0
其他異常

🚨 警報事件記錄

時間戳記 等級 事件訊息 來源 狀態
2026-02-02 20:58 資訊 AI診斷引擎完成分析週期 AI模組 已讀
2026-02-02 18:22 警告 Z軸振動值超過預設閾值 4.5 mm/s 感測器Z 已確認
2026-02-01 14:55 資訊 系統自檢完成,所有模組正常 系統核心 已讀
2026-01-31 09:30 資訊 數據備份成功 (30天歷史資料) 資料庫 已讀
2026-01-30 16:45 資訊 雲端同步完成,上傳 2.3 GB 雲端服務 已讀

⚙️ 警報閾值設定

📧 通知設定

📋 報告產生與匯出

📚 歷史報告庫

報告名稱 類型 產生時間 檔案大小 操作
2026-02 月度分析報告 月報表 2026-02-01 09:00 2.8 MB
2026-W05 週報 週報表 2026-01-29 18:00 856 KB
2026-01-28 日報 日報表 2026-01-29 00:30 124 KB
127
累計報告數
48.2 MB
總儲存空間
12
本月報告

⚙️ 基本設定

📡 連線設定

🌐 語言與地區

💾 數據管理

ℹ️ 系統資訊

系統版本: v5.0 ELITE Edition

授權類型: 企業永久授權 (無限設備)

最後更新: 2026-02-02 20:45:00

系統運行時間: 156 小時 48 分鐘

資料庫大小: 2.3 GB / 10 GB

CPU使用率: 12.5%

記憶體使用: 1.8 GB / 4 GB

系統狀態: 運行正常

驅動桃園工業心臟:為什麼「馬達三軸震動監測」是不可或缺的數位防線?

桃園市作為台灣的工業重鎮,境內擁有全台最密集的工業區與生產線。無論是觀音區的石化業、龜山的電子精密加工,還是大園的食品物流,馬達(Motor) 始終是那顆支撐生產流程跳動的「心臟」。從轉盤運送、氣體加壓、冷卻抽水到高真空製程,馬達一旦「罷工」,停工損失往往是以分鐘計價的巨額成本。

在追求韌性生產的今天,傳統的「壞了再修」或「定期保養」已顯得力不從心。三軸震動偵測的預測性維護(Predictive Maintenance, PdM),正是守護桃園工廠最關鍵的數位轉型利器。


為什麼「三軸」偵測是標配?

過去單軸震動偵測僅能捕捉單一方向的異常,容易產生盲點。馬達故障的初期徵兆通常是細微的頻率變化,透過 X、Y、Z 三軸同步監測,能提供全方位的診斷視野:

  • 水平 (Horizontal) 與垂直 (Vertical): 靈敏偵測馬達底座鬆動、平衡失調或結構剛性問題。

  • 軸向 (Axial): 專門揪出聯軸器對中不良(Misalignment)或軸承推力異常。

從「被動搶修」到「主動管理」的轉型效益

引進馬達震動 PdM 方案,對桃園的工廠經營者而言,不只是科技升級,更是營運策略的優化:

  1. 預見危機,告別非計畫停機: 馬達故障前通常有數週的「黃金預警期」。透過三軸震動數據,系統能在軸承磨損初期就發出警報,讓廠端有充裕時間在歲修或排班空檔進行維護。

  2. 精準維修,降低備品庫存: 不再需要盲目更換良品。PdM 數據能告訴你「哪台馬達需要修、哪裡壞了」,精確採購軸承或耗材,避免無效成本支出。

  3. 優化能耗,提升碳競爭力: 震動異常往往伴隨著能量損耗(發熱、摩擦)。運作平穩的馬達效率更高,在當前淨零排碳與電價調漲的趨勢下,這也是企業節能減碳的隱形成績單。


結語:讓桃園的生產線更「韌性」

對於深耕桃園的製造業而言,馬達的穩定度直接決定了出貨的信用。將三軸震動偵測導入廠務監控,就像是為每台馬達配備了一位 24 小時在線的數位醫師。這不僅能大幅度排除生產過程中的不確定因素,更能讓企業在工業 4.0 的浪潮中,靠著更穩定的基建設施贏得先機。

「最好的維修,就是讓故障從未發生。」 這正是馬達 PdM 為現代智慧工廠帶來的最大價值。