各階段獨立，機組增加結構也不變。
以振動、電流與溫度掌握狀態及運轉條件。
在現場以 FFT 僅擷取特徵量上傳。原始波形則另外保留。
依規格立即判定，並以訓練過的模型產生異常分數與預測。
狀態、趨勢、健康度與閾值達標，一覽無遺。警報從零件傳遞至機組。
振動判定方式變更了三次。因後者無法取代前者，因此將三者一併使用。
依 ISO 20816-3 區間 (A/B/C/D) 區分嚴重程度。上線首日即可使用。
侷限 — 每臺機器的正常水準不同。
將正常區間設為基準線，查看目前值是自身基準線的幾倍。
侷限 — 只能逐一查看單一數值。
切割區間以訓練出多種「平時」狀態。若不屬於任何一種，即為異常。
分數為 σ。因同時查看多個數值，能在 組合出現前所未見的型態 時捕捉出來。
無需故障案例，僅用正常資料即可訓練。
哪裡不同、剩餘多少、從何看起，皆為您解答。
劃分區間，學習正常的多種樣態。詳細解析哪個數值偏離了多少。
將趨勢延伸至未來，算出剩餘天數。若有週期，連同週期形態一併描繪。
無需程式碼，即可查看數值實際如何變動。也能用說的提問。
用一個公式建立，將結果儲存為遙測資料，即可在儀表板與警報中直接使用。
針對目前顯示的數值提問。先顯示建立計畫，按下後才會建立。
每種演算法容易出錯的地方各不相同。因此由 8 種演算法各自判定，再看有幾種達成共識。 以下是在 Paderborn 軸承資料中，將偵測率調整至 100% 後，僅比較誤判的數值。
| 8 種演算法共識 | 5% | 100% | 採用 |
| 馬哈拉諾比斯 | 10% | 100% | 單獨 |
| kNN | 10% | 100% | 單獨 |
這是旋轉機械診斷中實際使用的數值。不會上傳原始波形。
| 指標 | 單位 | 告知什麼 |
|---|---|---|
| vib_rms | mm/s | 整體振動嚴重度 — 依 ISO 20816-3 標準判定 |
| vib_kurtosis | — | 衝擊性信號 — 對軸承初期缺陷敏感 |
| vib_bpfo | g | 包絡線外環缺陷頻率成分 — 外環損傷 |
| vib_bpfi | g | 內環缺陷頻率成分 — 內環損傷 |
| vib_ord_1x | mm/s | 旋轉頻率 1 次成分 — 不平衡 |
| vib_ord_2x | mm/s | 2 次成分 — 對中不良（以相對 1X 的比例判定） |
| cur_motor | dB | 馬達電流 — 負載變化·轉子條缺陷(側帶) |
| temp_bearing | °C | 軸承溫度 — 潤滑異常·過載 |
從伺服器到推論全在內部網路中運作。設計上沒有任何對外傳輸路徑。
整個平臺皆在此處。
不會有任何外流。
資料依工廠與廠區隔離。其他租戶的機組完全無法查詢。
裝置透過 MQTTS·CoAPS，瀏覽器透過 HTTPS 連線。透過閘道器憑證識別裝置。
高頻原始波形不放入平台，而是存放在獨立儲存空間，僅上傳參照鍵。查詢速度與保留策略分開管理。
請告知機組種類與數量、目前的量測狀態，我們將整理配置方案與預估時程並回覆您。也可諮詢封閉網路安裝。
若一併填寫以下內容，我們能提供更具體的回覆。