【TMTS 2026 三大亮點-十大主題】監測原始訊號只能告訴你 "出事了"，我們能告訴你 "快出事了"

市面上許多號稱「預測維護」的系統，其實只是設定好一條或多條警示閥值，當數值超過就發出警告；但這種方式過於粗糙，無法真正掌握設備的健康狀態與潛在風險。

你看不出來的異常，我們的模型看得見！我們不是用經驗設定閥值這種傳統方式，而是用 AI 自己去「學」你的設備怎麼運作。有時候肉眼看不出來異常，但其實早就開始劣化了！我們的模型可以抓出這種早期徵兆，甚至比老師傅還早發現問題，真正做到預測維護。

今年推出的imPHM Edge C 輕量級智慧維護方案，透過機器學習或深度學習模型，訓練系統能夠「學會」設備在各種運作狀態下的行為特徵，自動辨識出：微小但關鍵的異常變化、統計值或人眼難以察覺的劣化跡象、連經驗豐富的老師傅都難以解釋的早期異常徵兆。

簡言之，imPHM Edge C 以 AI為核心，低成本、靈活、隨插即用、不需要額外操作，做的是真正的Prognostics，是從數據中「學出來」的預測，而不是「猜出來」的警示，這不再是單純的「看數字」，而是透過大量感測資料訓練出來的「設備智慧」。