【TMTS 2026 三大亮点－十大主题】监测原始信号只能告诉你“出事了”，我们能告诉你“快出事了”。

市面上许多号称“预测维护”的系统，其实只是预设一条或多条警示阈值，当数值超过就发出警告。但这种方式过于粗糙，无法真正掌握设备的健康状态与潜在风险。

你看不出来的异常，我们的模型能看见！我们不是依靠经验设定阈值这种传统方式，而是让 AI 自己去“学习”你的设备如何运作。有时肉眼看不出异常，但其实早已开始劣化！我们的模型可以捕捉到这些早期征兆，甚至比经验丰富的老师傅还早发现问题，真正实现预测维护。

我们今年推出的 imPHM Edge C 轻量级智慧维护方案，通过机器学习或深度学习模型，训练系统能够“学会”设备在各种运作状态下的行为特征，自动识别出：微小但关键的异常变化、统计值或人眼难以察觉的劣化迹象、甚至连资深专家都难以解释的早期异常征兆。

简而言之，imPHM Edge C 以 AI 为核心，低成本、灵活、即插即用，无需额外操作，做到真正的 Prognostics，是从数据中“学出来”的预测，而不是“猜出来”的警示。这已不仅仅是“看数值”，而是透过大量感测数据训练出的“设备智慧”。