预知维修保养 开创工业4.0智慧服务先河

预知维修保养打破传统例行维护、事后修复的售后服务模式，可防患于未然，让机台维持在高时间稼动率、高性能效率与高良率的最佳状态。而能助设备制造商化被动为主动的关键，就在于透过IIoT实时振动检测，掌握机台生产力下滑的预兆，辅以品质分析工具，为机台的健康把关。

掌握异常征兆，预知维修保养快易通

透过振动检测判別机台机械零件是否异常的手法由来已久，惟因早期专业分析人员不足，服务范围受地域局限，加之资料整合归纳不易，难以将专业分析技术及经验转换成专家系统，因此未能受到广泛应用。新汉IoT智动化事业群总经理林弘洲指出，拜工业4.0、IIoT、大数据等新兴科技到位，解決上述瓶颈，预知维修保养可望普及到各式制造业。

今只要搭配感测技术，将机台每个机械零件的振动频率转换成频谱，再进行振动检测分析，即可判別出机械零件是否异常。而振动数据可透过IoT智动化闸道器上传到企业私有云，或是云端服务平台，最后整合数据分析工具与第三方应用程式介面(API)，机台预知维修保养工程师便能在生产过程中，在远端同步监控机台。

一旦判定机械出现异常振动，工程师便可随即通报客户进行移线作业，预防半成品或不良品报废。而维修工程师则可于停机后检修故障部位，无需在承轴、齿轮、马达等成千上百个机械零组件中大海捞针寻找异常，进而缩短停机时间，让机台迅速恢复运作，提高时间稼动率。

改善机台的性能效率与产出良率，也可以从品管数据分析着手。林弘洲解释，CNC数控机台、SMT打件机等不适合使用感测器的精密机械，可以现场生产管制系统(Shop Flow Control System)为基础，并依完工件不良原因与产品履历，追本溯源找到加工机具內的问题零件，排除异常。

智慧服务，知识就是力量

尤有甚者，云端平台与大数据分析还可以协助建立专家系统，有系统地归纳、储存、管理资深人员的专业知识与技术经验，并以此为基础进行分析。专家系统除了提供可媲美人类专家的建议或解答，还可自动学习，持续精进推导分析的正确性。且在云端的架构下，也可打破地域限制，在远端集中监控裝置在全球各地的机台。

值得一提的是，制造现场数据的归集不仅可开创预知维修保养服务，亦适用于其他智慧服务的创新。例如机台制造商从远端擷取的机台状态，可转译成各个客户的使用习惯，并据此提出使用改善建议，提高机台的性能效率；或者是在机台使用期到期前，依据客户的生产模式，主动推荐合适机种替换；又或者是当机台操作出现错误时，利用IoT智动化闸道器归集错误讯息，作为机台设计改善的参考。

预知维修保养可应用于生产机具、冰水主机、空压机等各式机台与设备。新汉推出的预知维修保养系统解决方案，提供从软硬体系统导入到专业振动分析等完整服务，已成功协助半导体制造业建立预知维修保养的能力。此外还拟将触角延伸到石化、纸业、电子制造业，並协助机械制造商建立智慧服务的能力。

可以想见，在工业4.0与IIoT推波助澜之下，加值型的智慧服务势必将成为机台商营收成长的新动力，革新往昔以产品销售为主的营运模式，朝向智慧制造与智慧服务并重迈进。