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PHM
PHM是什麼？本文解析PHM定義與5大維護層級，教你如何透過預防性維護、預測保養概念，結合物理模型與數據驅動技術，掌握PHM的6大實施步驟，精準預測設備故障並制定保養計畫，有效降低企業營運成本。
目錄：
二、PHM 6 大實施流程，了解 PHM 預測設備故障的運作原理
1. 蒐集所需數據（Data Acquisition，DA）
2. 數據分析＆處理（Data Manipulation，DM）
5. 設備故障預測&評估（Prognostics Assessment，PA）
6. 生成保養計畫決策＆實施（Advisory Generation，AG）
一、PHM 介紹｜幫設備進行預防性維護的最佳選擇
（一）PHM 是什麼？
PHM（Prognostics and Health Management，故障預測與健康管理）是一項透過設備監測來蒐集各類數據，並進行分析，以預測設備可能發生故障的時間點，從而決定最佳維護時機的技術。此技術可幫助企業降低維護成本，避免過於頻繁的保養作業，同時防止因零件故障導致設備無預警停機。
目前最新的 PHM 主要使用數據分析與 AI 這 2 項技術，透過持續餵養資料給 AI ，使其透過學習不斷優化預測技術，讓預測越來越精準，而這樣的技術目前已大量應用於智慧製造中，並不斷發揮關鍵作用。
（二）預測維護 5 種層級介紹
預測維護（Predictive Maintenance）是指用「預測性思維」來維護設備的概念，分為 5 種層級，每一層級都對應著特定的維護策略，從最基本的被動式維護（RM），到預測性維護（PdM）及最高層次、以可靠性為基準的維護（RCM）。
這 5 大層級的預測修護，因應「重要性」的高低，維護策略會從被動修復到主動預測來逐步提升。因此通過層級劃分，企業可以根據設備的重要性與維護需求，選擇最適合的策略，以實現成本效益最優化並提升運行效率與系統可靠性。
預測維護層級 1：Reactive Maintenance （RM）被動式維護
被動式維護為預測維護的最低等級，也就是完全不進行任何預測，等到設備損壞後才進行維修。基本上用在「壞了也不會有立即困擾」的情況，例如家中使用的水槽濾網，就算壞了，也不會對水槽或管線造成即時的負面影響，因此可以等到買了新的濾網再換即可。
預測維護層級 2：Preventative Maintenance （PM）預防性維護
預防性維護則是「定期檢查以避免損壞」的概念，透過為設備設立定期檢修的時間，避免零件失效，造成設備損壞，例如機車的使用說明書中，會建議使用者應於多少里程數後，便要到機車行或保養廠更換部分零件，如空氣濾網，讓機車維持可良好運作的狀態。
預測維護層級 3：Condition-Based Maintenance （CBM）條件式維護
條件式維護的概念是「透過感測器數據」決定維護與否，會用到條件式維護的設備，就代表若設備損壞，可能會造成較為嚴重的損失。例如機車的電瓶燈，若未在亮燈後即時更換，不久後機車可能就會無法騎乘。另一個例子是家庭用的淨水器，會設置「更換濾芯燈」，當感測器確認該更換濾芯零件，便會主動亮燈提醒使用者，若未能即時更換， 不久後淨水品質將大幅下降，可能造成飲用者的身體不適。
預測維護層級 4：Predictive Maintenance （PdM）預測性維護
預測性維護的概念則更加主動，以「主動蒐集數據，並提前預告維修時間」的概念來運作，可以將預測性維護簡單想像成天氣預報，不僅會利用歷史數據與演算法來預測設備故障的時機，還會為設備提前擬定維修計畫，直接避免「可能的損壞」。需要使用到預測性維護的設備，若損壞可能造成巨大、立即性的損失，因此有必要提前做好規劃，一般生活中較少用到此種維護策略， 預測性維護通常用於製造業的產線中，以防止機器、產線無預警損壞造成停工。
預測維護層級 5：Reliability-Centered Maintenance （RCM）以可靠性為基準的維護
以可靠性為基準的維護，是最高層級的維護策略，用以避免因為零件失效所造成的極大且不可承受的損失，通常用於國家級的軍武設備上，或是航空業的機械維護中，由於空難所造成的傷亡極大，因此在設備維護上會採取最高規格的維護策略。
在以上預測維護的 5 種層級中，Predictive Maintenance（PdM，預測性維護）與Reliability-Centered Maintenance（RCM，以可靠性為基準的維護）是最依賴數據分析與精準預測的維護策略，而這正是 PHM（Prognostics and Health Management，故障預測與健康管理）的核心目標。PHM 提供了一套完整的方法，透過數據監測、健康評估與設備故障預測，來強化 PdM 與 RCM 的執行效果，以下將詳細介紹 PHM 的實施流程，說明為何 PHM 技術可以協助做出精準的設備維護。
二、PHM 6 大實施流程，了解 PHM 預測設備故障的運作原理
1. 蒐集所需數據（Data Acquisition，DA）
數據蒐集是 PHM 實施的基礎，通過感測器監控設備，獲取運行時的相關數據（如溫度、濕度、壓力、振動、電流等）。這些數據來源包括即時的監測數據、歷史維護紀錄以及操作參數等。由於機器損壞前，通常會發生某些損壞前兆，蒐集的數據能為設備狀態提供基礎參考，協助後續的分析與診斷。
因此，數據的完整性與準確性直接影響 PHM 的後續判斷，企業需選擇適合的感測器、監控設備來確保數據可靠性。
2. 數據分析＆處理（Data Manipulation，DM）
蒐集的數據需經過整理與分析，才能發揮最大效益。原始數據往往夾雜雜訊或冗餘資訊，因此需透過過濾、壓縮及格式轉換，使其轉化為適用於設備健康評估與故障預測的標準化數據。
經過處理後的數據可進一步依不同分析需求進行深度解析，並轉化為可視化圖表或報告，幫助維修人員快速判讀設備狀態，提升診斷與維護效率。
3. 狀態監測（Condition Monitor，CM）
狀態監測的流程是透過將處理後的數據，與預設的損壞參數（如警戒值）進行比對，以判斷設備當前運行狀況是否正常。透過這項技術，PHM 系統能即時偵測異常，當設備的即時數據達到警戒值時，便會觸發警報或通知訊息，提醒維修人員可能存在的問題。
透過精確的狀態監測，不僅能提升設備的穩定性與可靠性，也能有效延長設備使用壽命。
4. 健康評估（Health Assessment，HA）
健康評估會結合當前數據和歷史紀錄，如歷史故障資料、工作狀態等，對設備的運行狀況進行量化評估，包括設備的健康狀況與剩餘使用壽命（RUL）。此外，健康評估還能幫助識別影響設備性能的關鍵因素，為後續的維護策略提供依據。
5. 設備故障預測&評估（Prognostics Assessment，PA）
此階段會利用各種不同的數據分析模型，並根據所蒐集的數據、狀態監測與健康評估的資料，預測設備未來的健康狀態和故障趨勢，因此，在此階段所選用的分析模型及演算法就相當重要，目前主流採用 AI 預測模型，以 AI 會不斷學習的優勢，再透過專業技術人員的校正，不斷優化預測的精準度。
6. 生成保養計畫決策＆實施（Advisory Generation，AG）
PHM 技術在此階段可根據故障預測結果，進行相對應的維護計畫，包括最佳維修時間與備件管理等。此步驟將預測性維護策略與企業營運需求結合，為企業打造最具經濟效益的維修計畫，不但提升設備的使用年限與生產效率，更能降低故障率及維修所需耗費的人力與物力支出。
三、PHM 技術雙引擎｜物理模型與數據驅動的完美結合
1. 基於物理模型
物理模型的模擬實驗在 PHM 中非常重要，這種基於物理模型的預測方法，是通過建立設備的數學或物理模型，模擬設備、零件的運行過程、老化行為和故障機制進行計算，以幫助更準確地預測故障發生的時間，以及分析設備的健康狀況。
2. 基於數據驅動
基於數據驅動（Data-Driven）的模擬預測方法在 PHM 中十分普遍，此方法依賴數據分析和機器學習 2 大關鍵技術。
數據分析：數據分析（Data Analytics）是一種透過蒐集與處理數據，揭示關鍵問題的分析流程。首先需蒐集相關數據，並進行核對、檢驗與判斷，以確保數據的準確性與一致性。接著，透過適當的統計方法對大量數據進行計算分析，從中找出設備在發生故障前可能出現的異常徵兆，為後續預測與維護提供依據。
機器學習：機器學習（Machine Learning）是屬於人工智慧（AI）的一種技術，其核心概念是讓電腦透過數據學習，並根據累積的經驗持續優化，就像人類透過學習後能不斷優化決策能力一樣，這種學習模式使 AI 能夠隨著數據量的增加，不斷提升分析能力，提高預測設備發生損壞的準確度。
3. 物理模型結合數據驅動
目前主流的 PHM 技術是採用以上 2 種方式，進行綜合分析，以得到最佳的分析、預測結果。物理模型能夠提供設備運行的機械與數學模型，來計算常態性的設備損壞時間，而數據驅動方法則納入機器學習與數據分析，可歸類設備運行過程中的異常狀況。結合兩者的混合演算技術，提高了故障預測的準確性，是目前廣泛採用的演算方式。
四、PHM 5 大效益，透過預防性保養概念減少設備損耗！
PHM 效益 1：提高生產效率
透過 PHM 持續監測與分析，可及早識別設備潛在問題，並精確規劃最佳維護時機，有效預防突發故障，提升設備的穩定性與運行效率，進而優化整體產線的生產效能。
PHM 效益 2：縮短設備維修時間
PHM 技術能在日常運行中持續蒐集設備的損壞數據，並針對不同的異常狀況進行分析。因此，當設備發生故障時，可透過精準的診斷機制迅速鎖定故障原因，減少人工檢測與故障排除的時間，加快維修速度，確保設備能夠迅速恢復運作。
PHM 效益 3：延長設備壽命
PHM 技術結合數據分析與 AI 技術，能夠智慧化地規劃設備的最佳維護時機。透過及時檢修與保養，可有效減少設備損耗，延長使用壽命，進而提升設備的投資回報率，確保資源得到最大化運用。
PHM 效益 4：提升資源配置效率
PHM 技術能夠精確預測設備的維修時機，並提供詳細的時程規劃，讓企業能夠提前安排維護計畫與零件採購。透過這種預測性維護模式，不僅能降低突發故障帶來的影響，還能優化人力調度與物資管理，減少不必要的庫存成本，讓設備維護更具計畫性，確保產線穩定運行，提升整體營運效率。
PHM 效益 5：降低整體營運成本
PHM 技術能夠讓企業從較低層級的預防性維護與條件式維護，進一步提升至更精準的預測性維護，透過數據監測與分析，提前掌握設備的健康狀態，從根本上降低故障風險。這不僅能減少短期內維修過程中所需投入的人力與物料成本，長期來看，還能有效延長設備的使用壽命，降低更換設備的龐大開支。
五、PHM 服務推薦：皓博科技，預防性維護＆預測保養的專家
設備維護不應只是被動應對突發故障，而是透過先進的預測解決方案，為企業建立更智慧、高效的預防性維護策略，讓產線無預警的停工率下降、提升整體產線生產效能！
皓博科技的馬達壽命預測解決方案，採用獨家 Vibration Guard 系列產品來進行，結合最先進的 AI 演算模型，讓企業全面掌握設備健康狀態，有效提升預測準確度。
Vibration Guard 智慧振動感測器＆主機
Vibration Guard 智慧振動產品採用源自聲學的音頻處理技術，並以 AI 技術去除雜訊干擾，能精準找出難以辨識的主頻聲音，蒐集、轉化成馬達健康預測所需的相關數據。
AI 精準運算，提前預測馬達健康狀態
皓博科技透過獨家訓練的 AI 演算模型，讓系統能夠不斷學習設備運行數據，針對各種異常振動模式進行分析，精準辨識異常狀況，使企業能夠提前規劃維護策略，避免突發性停機影響生產效率。
以國際標準進行檢測，提升設備監測準確性
馬達壽命預測系統導入 ISO-20816（10816）振動標準，讓企業能夠依據國際認可的規範來健康評估準則，精確判斷設備運行狀況是否合規，以國際標準來維持設備的運行狀況。
獨家老化率監測，精準評估設備壽命
透過皓博科技獨家的馬達老化率（Aging Rate）監測技術，能夠計算出每一顆馬達的健康狀況，並長期追蹤馬達狀態，分析不同的老化趨勢，並提供最佳維護時程建議，幫助企業有效延長設備使用壽命，提高投資回報率。
皓博科技的馬達壽命預測解決方案能即時監測設備狀態，減少非計畫性停機，確保產線穩定運行，進一步提升機械、半導體、製造、能源、車子、建築等相關產業的生產效能與營運效率，使用 AIoT 智慧設備監測技術，為企業提前布局智慧製造的產業趨勢，現在就選擇皓博科技，讓您的設備與產線運行更智慧、更長久！
技術延伸：Power Guard 超早期局部放電診斷監測系統
皓博科技採用以上技術，使用主動式全頻段天線、具有 AI 動態雜訊降噪的主機，使超早期局部放電診斷監測技術能精準辨識局部放電現象，大幅提升監測效率，讓企業能夠提前預防設備異常，降低維護成本與運行風險。