振動分析與AI技術驅動預兆診斷的挑戰
數據不穩定與精準度不足
振動數據受外部環境與設備運行條件影響，易出現數據異常或偏差，導致診斷模型準確性下降，影響故障預測的可靠性
無法即時捕捉設備異常
現有振動監測系統多為被動式分析，無法實現設備運行狀態的即時監測與診斷，容易錯過早期異常徵兆，導致設備停機或損
跨設備協作與異常分析困難
製造業設備種類繁多，各設備的振動特徵差異巨大，缺乏統一的分析標準和協作平臺，導致多設備協同預測與診斷效率低下
維護成本與時間壓力高
傳統定期維護方式容易造成不必要的維修，增加成本，同時未能針對性地解決隱藏故障風險，影響設備的使用壽命與穩定性
客戶成功案例
基於振動分析和AI技術的預兆診斷，可有效預測設備故障，防止非預期停機，從而提高生產穩定性。隨著製造業不斷自動化和智能化，工廠內部設備的運行變得越來越複雜和高效。為了確保生產過程的連續性和高效性，預防性維護成為了企業必須重視的課題。
