東捷資訊實現設備即服務的自主式預防維護

ITTS東捷資訊服務創新發展平台服務部經理黃建雄。

過去「使用到故障」(Run to Failure)的維護機制雖然最簡單，但企業會面臨備料及維修人員隨時就緒的成本壓力。隨著預防性維護的興起解決前者的問題，但卻也因為過度維護與定期停機，造成生產力下降與維護成本過高的狀況。

ITTS東捷資訊服務創新發展平台服務部經理黃建雄表示，隨著工業物聯網的到來，拜大數據分析與AI技術之賜，在有效降低軟硬體成本之下，其可趨動更具成本效益的智慧派工來解決「使用到故障」問題，透過基於IoT之更合理的利用率來帶動更彈性的預防性維護。如今數據科技更帶動新一代的預測性維護，其可基於機器學習來進行設備剩餘壽命的預測，同時透過規則式引擎能對當前設備提供自動化即時預警及健康指數監控。

透過東捷資訊的預測維護與服務可以協助生產商從銷售設備進展到隨需付費的設備即服務，從不一致的資產資訊到協作式的單一正確資料來源，從孤島式和分散式操作進展到符合ISO規範和協作式的共用服務，並從被動式維修進展到自主式維修。

該公司的預測維護與服務平台在架構上由下往上分別為資料蒐集層、機器學習引擎層、SAP預測維護與服務及SAP現場服務管理，該服務平台具備幾個特點，包括實現數據科學驅動條件監測的方法；PaaS架構靈活擴展，為客戶構建行業或客戶特定的模式與分析；可擴展的機器學習引擎，可將數據科學洞察力推向我們的業務流程；靈活的可視化設備結構；端到端的設備警報、發現、補救措施的完整實現。

黃建雄總結指出，東捷資訊服務旗下的AIoT智慧製造服務支援包括感知層(Perceptual Layer)、大數據應用層(Big Data Layer)及AI預測決策層(AI Predict Layer)的物聯網架構，同時包括針對製造業者的製造執行系統(MES)、SAP產品資料管理系統(PDMS)與SAP雲端平台(Cloud Platform)，以及維修團隊所採用的SAP現場服務管理(FSM)系統。這些系統會在物聯網不同層中展開不同流程的服務與作業，並發揮不同的作用，並周而復始地不斷分別在AI決策層及大數據應用層及感知層形成更精準完美的循環。