The Challenge
一家領先的電子製造商在其 SMT 生產線上面臨頻繁且無預警的設備停機，導致生產延誤和高昂的維護成本。傳統的預防性維護效率低低，經常導致不必要的零件更換。
The Solution
我們部署了一個端到端的 AIoT 解決方案，連接了 3 個工廠站點的 500 多個傳感器。該系統即時匯總振動、溫度和電力使用數據。我們客製化的深度學習模型分析這些數據，能在故障發生前 48 小時檢測出 15 種不同的異常模式。
英特艾專案團隊
2025/11/14
項目概覽
在競爭激烈的電子製造領域，正常運行時間就是金錢。我們的客戶是全球科技品牌的一級供應商，其整體設備效率 (OEE) 僅為 65%，主要原因是不可預測的機器故障。
解決方案架構
我們實施了三層架構：
邊緣層 (Edge Layer)： 部署工業網關以收集高頻傳感器數據（振動、聲學、電流）。
平台層 (Platform Layer)： 建立在 Azure 上的集中式數據湖倉 (Data Lakehouse)，用於處理每天 2TB 的時間序列數據。
應用層 (Application Layer)： 一個客製化的維護儀表板，為每項資產提供「健康評分」。
關鍵創新
解決方案的核心是我們的「數位簽名」演算法。通過對歷史故障數據的訓練，該模型能以 94% 的準確率區分正常的運行變化和真正的退化信號。
客戶評價
「這套系統徹底改變了我們維護團隊的運作方式。我們已經從『救火』轉變為戰略性資產管理。」— 營運副總裁
