Solution 04
預測性維護
Solution 04
預測性維護
水泥生產
煙草製造
智慧製造
重新定義設備生命週期管理
What
針對工業設備運行中隱蔽機械疲勞與早期故障，運用多模態傳感器即時收集設備狀態數據及 AI 算法精準預測設備劣化趨勢，將被動維修轉化為主動防禦。
Why
設備故障停機是工業生產中成本最高的事件之一。Maxta 部署深諳設備物理機制的工業垂直模型，超越簡單閾值警報，透過深度學習捕捉人類無法察覺的故障特徵，真正實現設備「治未病」。
針對工業設備運行中隱蔽機械疲勞與早期故障，運用多模態傳感器即時收集設備狀態數據及 AI 算法精準預測設備劣化趨勢，將被動維修轉化為主動防禦。
Why
設備故障停機是工業生產中成本最高的事件之一。Maxta 部署深諳設備物理機制的工業垂直模型，超越簡單閾值警報，透過深度學習捕捉人類無法察覺的故障特徵，真正實現設備「治未病」。
垂直模型驅動
多模態數據融合與微弱特徵預警
在感知端，系統突破單一傳感器限制，融合高精度麥克風、磁通量、超聲波及電流/電壓等多模態高頻數據；在運算端，嵌入式 AI 與雲端模型協同作業，自動剔除複雜工業背景雜訊，精準捕捉早期微弱機械疲勞特徵。實現高健康率、高使用率、高安全性，同時維持低能耗、低維護成本及低生命週期成本。
CASE 01 · 水泥生產
馬達維護
馬達全生命週期預測維護
產業痛點
人工檢查面臨高溫高塵惡劣環境，工作量龐大易致漏檢誤檢。關鍵馬達突發故障造成巨大經濟損失。
系統效益
自動數據收集、傳輸與存儲。基於馬達大數據預知設備故障並監控劣化趨勢，減少非計劃停機。
CASE 02 · 煙草製造
傳感器融合
關鍵設備多維監測模型
產業痛點
單一傳感器無法全面表徵複雜設備健康狀態。隱蔽機械疲勞與早期故障特徵僅在嚴重惡化後被動發現。
系統效益
融合高精度麥克風、磁通量、超聲波及振動等多傳感器數據。運用嵌入式 AI 進行本地高精度異常識別，實現早期微弱故障特徵精準診斷。
CASE 03 · 白色家電
傳感器融合
製造設備壽命預測模型
產業痛點
複雜自動化設備突發故障直接癱瘓整條生產線。人工經驗無法量化核心組件疲勞與剩餘使用壽命(RUL)。
系統效益
以長虹美菱為業界先導，導入 MaxtaOS 與 MaxModel，搭載專屬設備壽命預測模型。持續以生產數據訓練，動態計算剩餘壽命，消除非計劃停產。
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