服務簡介
系統架構
如下圖所示，針對系統組成進行細化，結合受測設備，共同構成本系統架構。
性能表現
透過高精密數據的採集與分析，能評估設備在不同工況下的性能表現。無論速度高低，負載輕重，系統都能敏感捕捉其細微變化，識別潛在風險點，確保設備能工作在高品質、高可控的工作狀態。
全方位健康監控，保障平台自身穩定可靠
為確保預測性分析系統長期、穩定、可信地運作，我們內建了完善的系統自檢與健康監控機制，實現對邊緣端和伺服器端運作狀態的即時監測。
系統組成
本系統採用「邊緣智能分析 + 中心數據匯聚 + 多端可視化訪問」的三層架構設計，
兼顧即時性、安全性與可擴展性，確保從數據採集到決策支持的全鏈路高效運轉。
預測性分析系統透過非侵入式電流監測與 AI 演算法，實現對焊裝工廠機器人關鍵零組件的早期故障預警，提前 2～6 週識別伺服馬達、減速機等劣化趨勢，降低 75% 非計劃停機，提升設備可靠度與生產效率。
本文介紹了先端領航為玻璃製造研磨線開發的搬運機器人健康監測方案，透過非侵入式電流訊號採集與 AI 演算法，實現早期故障預警、按需維護，顯著降低停機與玻璃破損率，提升產線 OEE，助力智慧製造升級。
關於預測性分析系統的邊緣端部署，採用「一機一櫃」模式，透過客製化工控機與多通道電流感測器實現本地採集與 AI 分析，支援 4G/有線雙模聯網，具備免改造、快部署、全軸監測等優勢。