對於機械產業而言，為了爭取能早日在不景氣的國際環境下翻身轉型，目前最關注的幾項智慧製造應用項目，當屬「預測性維護（Predictive Maintenance）」功能，以有利於直接提升整體設備效率（Overall equipment effectiveness，OEE）。工業感測器更是其中不可或缺的關鍵元件，分別針對生產設備本體或工廠設施、環境應用，立刻升級為智慧機械，在國際市場創造差異化。

圖1 : 即便近年來工業4.0已成顯學，台灣製造業除了可結合法人自主開發基層感測器之外，也有其他廠商雖引進國外產品。（攝影／陳念舜）

尤其在生產設備方面，因為機器異常往往伴隨不正常的振動訊號，有助於早期預警，甚至可在數月前即顯露出異常變化。所以特別要求傳統感測器不僅用來單純蒐集數據之外，還要整合內部處理訊號的邏輯功能，將各種大數據轉換為更有價值的資訊，讓系統自主且遠距執行額外的智慧任務，即使未來加入5G、邊緣運算之後，仍可有效減輕設備自動化系統和網路、雲端的負擔。進而透過AI（人工智慧）的機械、深度學習等先進技術分析感測資料，並針對機台現況及過去維修紀錄評估，預測機器的可靠度與損壞的時間點，提前更換零件或維修。

宜福門建議多元感測器配置　提前預警反應時間
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