讓異常止步於停機之前
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AI 即時預警，避免百萬損失
使用高頻監測，搶先發現製程異常在晶圓廠，任何一台機台停機都可能造成數百萬的損失。AI 數據監控透過高頻能耗感測，結合 AI 模型即時辨識異常行為，在製程參數偏離標準前發出警示，爭取寶貴的反應時間，降低非計畫停機的風險。
高頻監測 涵蓋電流、電壓、功率因數與諧波。
AI 異常偵測 及早識別異常趨勢，提前通知維護團隊。
良率提升 縮短停機時間，確保產線穩定運行。
讓異常浮現於龐大數據之中
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數據海量分析，提升維護效率
從人工抽檢到 AI 全面數據分析傳統人工檢測難以處理龐大的能源與製程數據。AI 數據監控平台透過演算法自動比對歷史數據與即時數據，快速找出異常點，並提供可視化趨勢分析，協助工程師快速判斷。
自動趨勢辨識 AI 模型快速掃描數據異常。
視覺化儀表板 一目了然的數據圖表，取代繁瑣表格。
降低人力成本 減少誤報與漏報，讓工程師專注製程優化。
讓異常轉化為決策依據之中
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異常即時預警，防患於未然
從事後補救到智能即時警示傳統維護多半要等事故或停機後才追查原因，往往會造成成本與效率的雙重損耗。AI 數據監控模型在偵測到異常後，能即時通知相關人員，並結合歷史資料與模型推論，快速分析潛在原因，提出改善建議，讓企業從「被動維護」邁向「預防維護」。
即時警示 異常數據立即觸發警報，縮短反應時間。
生成建議 提供工程師處置對策，降低決策成本。
損失防範 在異常擴大前提前介入，避免重大停機成本損耗。
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未來的智慧工廠，能源不只是成本，更是推動效率與競爭力的資產。透過持續學習的 AI 模型，能及早預測異常、降低停機風險，結合良率、稼動率，全面提升生產效率。
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