如何運用AI故障預測進行預防性維護實務應用班

在智慧製造與工業4.0浪潮下，
企業最大的隱形成本，往往不是設備購置，而是：
*非預期停機
*設備突發故障
*維修成本持續上升
*生產排程被迫中斷

如何讓設備「提前告訴你即將故障」？

透過 AI故障預測（Predictive Maintenance） 技術，
企業可由傳統被動維修，邁向智慧化預防管理，大幅降低停機風險並提升設備稼動率。

本課程由具備多年產業AI導入與實務輔導經驗之專家授課，
以 產業案例 + 導入流程 + 實務方法 為核心，
協助企業快速理解並建立AI智慧維護能力。

一、AI智慧維護觀念與產業應用
   •   傳統維護模式之限制與挑戰
   •   預防性維護 vs AI故障預測
   •   AI於智慧製造中的角色與價值
   •   設備健康監測概念建立
二、AI故障預測核心技術解析
   •   IoT感測資料與設備數據來源
   •   時間序列分析與異常偵測
   •   剩餘壽命預測（RUL）概念
   •   常見AI模型於設備預測之應用
三、產業AI預測維護案例深度解析
   •   CNC設備與工具機應用案例
   •   半導體設備健康監控
   •   馬達、空壓機與生產線預警應用
   •   成功與失敗導入案例比較分析
四、企業AI故障預測導入實務流程
   •   如何選擇適合AI導入設備
   •   維護資料蒐集與建置方式
   •   AI建模與預警機制建立流程
   •   AI預測結果於維修決策之應用
   •   現場導入關鍵成功因素