近年来随着智能工业概念的发酵，工厂产线加速改善效率，让产能增加，成本也进一步降低。在各类工业应用领域中，制造与流程的自动化成为年复合成长率最高的一个项目，高过於电力能源、医疗电子、安全监控与建筑控制等项目。ST意法半导体向来着重於成长率最高的工业应用，也提出了许多智能产线的相关解决方案，发展预测性维护就是ST对於智能产线的一个重要策略。

意法半导体MEMS和感测器事业群 类比元件产品部工业与功率转换部门总经理Domenico Arrigo

意法半导体MEMS和感测器事业群类比元件产品部工业与功率转换部门总经理Domenico Arrigo指出，传统工厂的预防性维护，是采用预先规划的方式来进行周期性维修。而ST的预测性维护，是在设备中导入了感测器技术，可持续监测产线状态，预知何时需要维修，并选择最隹时机来进行维护。如此一来，可将生产影响降至最低，并优化生产成本。

预测性维护的原则，是透过感测器收集资讯，再经由连网将所搜集的资料进行处理与分析，除了可依据处理後的资讯采取即时行动之外，也可将资讯回传至云端，由AI来进行分析，加入资料库中以利於未来进一步的维护与行动决策。根据了解，预测性维护可有效节省企业30％的维护成本，减少50％的机器故障时间，并降低70％的故障机率。

Domenico Arrigo也提到了ST目前在预测性维护的优势，包括不断推陈出新的齐全产品元件、快速的原型设计与开发套件能帮助客户加快设计到量产的速度，而超长的支援生命周期也保证了工业等级的10年供货无虞。就更长期的策略来看，ST的感测器产品组合范围广泛，客户可以在效能与成本间取得最隹平衡点。MCU产品可进行扩充，范围涵盖低端到高端的解决方案。另外，针对讯号调节与能源管理，可提供庞大的产品组合。这些平台都已经准备就绪，随时可提供客户进行评估使用。而持续在全球开发合作夥伴，更有利於业务的推动与发展。

Domenico Arrigo认为，半导体是工业之母，持续进步的半导体技术，可以做到许多以往所做不到的事。目前透过感测技术，预测性维护已经可以在工业应用中发挥极大的功效，进行流程与品质的相关管控。而这样的监测技术也将进一步走出工厂之外，导入到诸如隧道、水坝、风力机组、电梯、基础建设等户外环境之中来进行结构与状态监测之用。预期不断增加的感测元件以及数据资料，将会成为预测性维护普及之後的最大挑战。