智能維護導入後的工作模式，如同智慧型手機出現在我們生活上的角色一樣。讓我們從實際落地項目這幾年過程中，瞭解維護決策的改變。
導入智能監診系統後，真的就能憑藉著早期發現設備異常傾向，阻止意外停機風險嗎？知道是一回事，決策又是另外一回事，將由實際案例說明，如何運用智能化系統之情資，作為最佳化維護決策幫手。
類型一：多重故障檢測及矯正
背景：一年內多起聯軸器損換事件
檢測：振動點檢結合振動傳遞路徑分析，檢測失效模式瞭解同時出現偏心及基礎剛性差等失效模式
策略：先矯正基礎，再對心校正
類型二：從失效事件檢出，修正維護計畫
背景：老舊空壓機軸承異常事件
檢測：XWIN空壓機分析模組檢出摩擦振動趨勢，進而發現軸承異常。
策略：修正維護計畫更換油品週期。
類型三：從ESG角度的維護決策
背景：設備異常時，造成能原浪費
檢測：XWIN風機分析模組檢出設備異常，進而比較與正常時的耗電及OEE。
策略：建立由耗能角度出發的維護決策機制。
