設備監診系統是設備診斷技術領域中應用最廣泛、發展最快速的技術，尤其對鋼鐵業、石化業、發電廠而言，是一項不可或缺的競爭利器，對一貫化作業鋼廠而言可提供產線內的重要轉動設備的狀況監測、劣化預警與精密診斷等功能，以減少設備的突發故障損失，提升維修的效率與效果，追蹤設備履歷與管理，有助於提高生產能力的可靠度。
降本
提早預警並及早處理，減少設備的突發故障損失(設備、產能、人力)
掌握設備運轉狀態，並確保設備相關備品數量，減少屯積過量備品
降低固定週期點檢人力
結合制程與品質資訊，減少因設備或制程不良產生之鋼品不合格率(如振動輥痕)
增效
提升設備故障處理與維修效率
作為零元件國產化開發的評價與改善依據
有效地延長設備維護保養週期
大幅提高設備運轉的可靠度
系統采三層式網路架構
智慧型資料搜集控制器(Smart Box)
設備監診雲平臺(Cloud)
資料監控站、戰情室(Web browser)
系統介紹提供一般常用網頁流覽器為系統平臺，並以大量圖形元件做為顯示介面，提升操作應用性
建立私有雲平臺，導入大資料、機器學習、人工智慧等模組，達到設備異常自動診斷、訊息發佈、遠距服務、資料交換及統一平臺管理之應用
採用設備特性設計分析模組，依據不同設備類型及運轉方式，利用相對應的觸發/轉速條件訊號做為振動訊號分析的依據，使得分析方法能充分反應設備在不同操作條件之下，建立產線內的重要轉動設備的狀況監測、劣化預警與精密診斷等功能，以減少設備的突發故障損失，提升維修的效率與效果提升設備狀態視覺化
適用產業：熱軋、軋鋼、冷軋及產線有轉動設備等產業
系統功能如下自動/即時監測、傾向管理
自動警報、異常管理與發佈
振動簡易/精密診斷
性能劣化診斷
制程品質診斷
維護管理、資料分享
突發異常監診
設備趨勢管理
感測器狀態自動監測
機器學習服務
AI模型管理與佈署
圖形化顯示元件
資料整合平臺
遠距監診服務
客戶案例
