常見挑戰

• 突發停機造成產線中斷、訂單延遲與加班維修成本。
• 仰賴人工巡檢與經驗判斷，無法量化設備健康狀態。
• 關鍵設備（馬達、泵浦、風機、壓縮機、AGV）分散，難以全面監控。
• 缺乏長期歷史數據，無法進行趨勢分析與預測性維護。

產品核心特性

• 三軸震動 + 溫度監測，全面掌握設備運轉狀態。
• 內建 VIBE-IQ AI 智慧分析，自動學習正常振動模式並建立基準線。
• 頻率範圍 6 Hz–5300 Hz，同時涵蓋低速與高速機械設備異常。
• 支援 Modbus / RS-485 通訊，輕鬆整合 PLC、SCADA 與 DXM IoT 控制器。
• 適用於馬達、泵浦、風機、壓縮機、Gearbox、AGV / AMR 底盤等關鍵設備。

資料流與系統層級

• 1｜設備端（Data Source）
  QM30VT3 安裝於馬達、泵浦、壓縮機或 AGV 底盤上，持續量測震動與溫度。
• 2｜邊緣與控制層（Edge & Control）
  透過 Modbus RS-485 將資料傳輸至 PLC、HMI、SCADA 或 DXM IoT 控制器， 進行即時判斷與邏輯控制。
• 3｜雲端與資料服務層（Cloud & Analytics）
  由 DXM 或工業電腦將資料上傳至雲端平台，進行儀表板展示、趨勢分析與 AI 預測模型訓練。

1｜提前預測設備故障

透過震動趨勢與 AI 基準偏移分析，可在故障發生前數天至數週偵測出：

• 軸承磨損與異音。
• 轉子不平衡與結構鬆動。
• 對心不良（Misalignment）。
• 潤滑不足或異常負載。

2｜降低停機與維修成本

將維護模式從「故障後維修」轉為「預先安排保養」：

• 減少非計畫性停機與產能損失。
• 避免緊急加班維修與備品超額庫存。
• 提升 OEE（Overall Equipment Effectiveness）。

3｜建立設備健康歷史資料庫

所有震動與溫度資料都可被長期記錄與可視化，建立設備 Health Curve：

• 可用於壽命預測與維修策略優化。
• 支援數位孿生（Digital Twin）與 AI 模型訓練。
• 提供管理階層決策所需的客觀數據依據。

4｜減少人工巡檢負荷

QM30VT3 等同於 24/7 的自動化巡檢工程師：

• 減少人員需頻繁到危險或高處設備進行巡檢。
• 降低判斷依賴人為經驗的不確定性。
• 可遠端集中監控跨廠區設備狀況。

適用設備類型

• 馬達與主軸系統。
• 泵浦、風機、鼓風機。
• 壓縮機與冷凍設備。
• 減速機與 Gearbox。
• AGV / AMR 行走底盤與輪組。
• 水處理與能源設備之旋轉機構。

適用產業與場域

• 半導體與電子製造廠。
• 傳統製造（車床、加工中心、壓鑄、沖壓）。
• 食品、飲料與包裝產線。
• 鋼鐵、化工與能源產業。
• 智慧物流、倉儲與無人搬運系統。

導入步驟建議

• Step 1｜現場評估與設備盤點：確認關鍵設備、安裝位置與控制系統架構。
• Step 2｜試點部署（PoC）：選定數台關鍵設備安裝 QM30VT3，串接 PLC 或 DXM。
• Step 3｜建立基準與閾值：由 VIBE-IQ 自動學習正常運轉模式，設定 Warning / Alarm 等級。
• Step 4｜完善視覺化與警報機制：於 HMI/SCADA 顯示趨勢圖，並設定燈號、Email、SMS 等通知方式。
• Step 5｜擴散到整廠與雲端整合：將成功模式複製到更多設備，並同步佈署雲端數據與 AI 分析。