智慧製造關鍵利器
面對智慧製造浪潮與產業需求，設備維護的智慧轉型已是必然趨勢。工研院領先業界，推出「預兆診斷技術及應用服務」，其三大核心技術－健康評價、壽命預測、故障診斷，成功將傳統預防保養提升至預測性維護。這項技術已成功導入多類製造業者，不僅展現高度產業擴散性與龐大商業潛力，更榮獲產業化貢獻獎金牌獎。
在全球智慧製造趨勢席捲下，工研院成功打造出一套讓設備能「自我診斷、預測壽命」的核心技術「預兆診斷系統」，系統結合振動分析邏輯與AI架構，實現了自動化故障判別，能精準識別如轉軸不平衡、軸承損傷、齒輪異常等常見問題。如此一來，設備不再需要「等壞了再修」，而是能主動預警、提早維護，真正落實了智慧化診斷，為臺灣智慧製造注入了關鍵動能。
25年磨一劍 預測維護引領產業新局
「過去，工廠做預防保養高度依賴專家手持儀器進行量測與判斷，然而這些寶貴經驗都僅存於人腦中，一旦專家退休或人力不足，整個維護流程不就面臨中斷的風險嗎？」工研院機械與機電系統研究所組長王俊傑，談起「預兆診斷技術及應用服務」的開發初衷時，直指這個始終揮之不去的疑問。
隨著工業4.0與智慧製造的浪潮加速演進，王俊傑深知，預測維護作業也必須同步升級，因此他毅然投入「預兆診斷」研究，聚焦於感測器數據分析與智慧演算法的開發，旨在精準辨識馬達、軸承、齒輪等關鍵設備的損傷狀態，並透過直觀的軟體介面，呈現清晰易懂的診斷結果。自2008年加入工研院以來，便持續致力於技術的產業化落地，他帶領團隊深入各大產業現場，歷經多年的實地訪查與嚴謹的技術驗證，最終打造出一套適用於馬達、齒輪箱、發電機等各式迴轉機械設備的通用預測維護利器「預兆診斷系統」。
三大智慧模組 打造即時預測診斷
「預兆診斷系統」由三大核心模組構成：健康評價、壽命預測與故障診斷。這套解決方案強調即時掌握設備狀態、精準預測運作壽命、並智能化判斷異常成因，讓維護作業從被動應對轉為主動「提前出手」的智慧新模式。
王俊傑進一步解釋，「健康評價」是透過安裝在設備上的振動感測器，系統能持續蒐集如振動速度、加速度、頻譜等關鍵數據，並據此建構「健康指標模型」，這不僅只是單純的數據監控，更像一扇能讀懂機台語言的「健康視窗」，可洞察機台狀況。
「壽命預測」方面，系統會根據設備運轉數據，預測設備未來的健康變化趨勢，設立警戒門檻，並提早通知維修需求，讓維護作業不再依賴固定周期或臨時處置，而是進入「預約保養」的全新節奏。
最後，當健康指標低於安全值，系統會立即自動啟動「故障診斷」功能，它能提供具體的異常判讀結果，協助現場人員快速應對與並做出精準的維護決策。
從工具到價值 成為產業升級推進器
「預兆診斷技術及應用服務」的誕生，讓廣泛應用迴轉機械設備的製造業者成為最直接的受惠者。這項技術不僅能透過準確預測故障發生時間，有效避免突發停機，顯著提升設備稼動率與可用性，同時也能大幅降低維修成本，它不再依賴定期時間的保養頻率，避免過度維修或備品浪費。另一方面，這項技術也強化了設備狀態透明度，讓每部機台的健康指數都能可視化呈現，管理者可透過遠端即時掌握設備狀況，甚至可以更進一步整合至製造執行系統（MES）或監控控制和數據採集（SCADA）系統，實現全面的數位轉型。
預兆診斷系統在產業深耕多年，王俊傑堅信這項技術的應用潛力，遠不止於「維修工具」的角色。由於全球迴轉機械設備數量龐大，年產量高達30至50億顆，這使得該技術具備極大的產業擴展空間與商業價值。
「迴轉機械設備在整體設備產業的占比超過7成，需求量非常驚人」王俊傑說明，正因如此，眾多設備製造商正密切與工研院合作，積極推動軟硬體整合，進一步打造完整的加值型產品方案。「設備製造商若僅銷售硬體，容易陷入價格競爭；但若能加入預兆診斷等智慧化功能，產品價值將立刻躍升，競爭力自然大幅提高。」王俊傑肯定表示，這種軟硬整合的升級模式，已成為臺灣智慧製造轉型的重要關鍵技術，而預兆診斷系統無疑是產業價值鏈中的升級利器。
從實驗室的學術研究到與產業的緊密連結與落地，預兆診斷系統的發展不僅是軟體技術的重大突破，更是臺灣在智慧製造領域樹立的重要里程碑。透過這項具有國際競爭力的智慧維護解決方案，臺灣製造業正開啟一條全新的高價值發展曲線。
