由 AI 和 TinyML 驅動的預測性維護正在改變智慧工廠，不僅減少停機時間、降低成本，還能確保工廠順暢運行。

關鍵泵浦突然停機、電線在工作時斷裂或是元件損耗殆盡，這些情況不僅會導致生產作業暫停，而且會增加生產成本。在智慧工廠中，這些出乎意料的故障會使營運陷入停滯，造成高額損失。而預測性維護能透過利用 AI 技術和即時感測器資料，在故障發生前準確預警。不僅能大幅縮短停機時間、降低維護成本，更能確保機器效能始終處於最佳狀態。

非計畫性停機的成本挑戰

在製造業，意外的設備故障可能會帶來巨大的財務損失。據 2024 年西門子的一份報告指出，世界 500 強公司每年因非計畫性的停機損失預估高達 1.4 兆美元。傳統的被動維修或定期檢修等維護策略，往往難以有效防範此類生產作業中斷事件。

預測性維護提供解決方案

預測性維護係利用 AI 和機器學習演算法來分析機器內嵌感測器中的資料。透過監測振動、溫度和壓力等變數，這些系統可以識別潛在故障的模式。工廠藉此可以適時安排維護，減少不必要的檢修並預防意外故障。

Neuton.AI 的 TinyML 預測性維護方法

Arm 合作夥伴之一 Neuton.AI 為智慧工廠的預測性維護提供實際的成功案例。在其無程式碼 TinyML 平台上，開發者能夠開發出緊湊及高效率的機器學習模型，即便在資源受限的微控制器上也能流暢運行。這些模型可即時處理感測器資料，有助於對異常和潛在故障的即時檢測。

例如，Neuton.AI 可利用其平台監控壓縮機水泵。透過分析感測器資料，系統可以預測泵浦可能在何時發生故障，以進行及時維護、避免成本高昂的停機事件。

預測性維護的優勢

• 減少停機時間：在故障發生前預測故障，有助於主動安排維護，盡可能減少非計畫性停機事件。
• 節省成本：針對性的維護可減少不必要的檢修，並延長設備使用壽命，進而顯著降低成本。
• 提高安全性：儘早檢測潛在故障有助於預防事故發生，營造更安全的工作環境。
• 提升效率：即時監測和維護計畫可最佳化生產流程，提高整體效率。

預測性維護的實現

為實現預測性維護，需將 AI 和感測器技術整合到現有系統中。Neuton.AI 的 TinyML 等平台提供容易取得的解決方案，無需深厚的程式設計背景即可快速上手，各種規模的設施都能實現預測性維護。製造商可從關鍵設備著手，再逐步擴展應用範圍，轉移到更具前瞻性的維護策略。

智慧製造的未來

隨著智慧工廠持續演進，預測性維護將成為保障營運效率和競爭力的關鍵。將 AI 與機器學習整合到維護策略，不僅可避免成本高昂的停機，更將推動全自動維護系統的落實。立即部署這些技術，為未來的智慧工廠奠定基礎。

Arm 如何為邊緣設備賦予預測性維護 

Arm 高效率、高效能的處理器是在邊緣端實現預測性維護的核心。Neuton.AI 等解決方案使用基於 Arm 架構的微控制器和 NPU，可支援 TinyML 模型和即時資料處理，這使得智慧工廠能夠分析邊緣端感測器資料。這種方法能減少延遲，降低對雲端處理的依賴性，同時加強可靠性，不僅使預測性維護能更快速地進行，並且更具可擴展性和成本效益。 

關於 Arm

Arm 是業界效能最高且最節能的運算平台，其無可比擬的應用範疇觸及全球所有連網使用者。為因應全球對運算永無止境的需求，Arm 提供先進的解決方案，使全球領先的科技公司得以釋放前所未有的 AI 體驗與功能。透過與全球最大的運算生態系及 2,200 萬名軟體開發者的共同努力，我們正在 Arm 平台上建構 AI 的未來。

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