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而就在全球製造廠加倍提升生產線的效能趨勢下，各國為了有效維護廠內機械設備健康，盡可能降低停機時間（downtime），越來越多工廠會裝起了預測性維護（predictive-maintenance）的偵測器，息息相關的「機器健康科技」（machine-health tech）領域中，產品解決方案也不斷推陳出新。
一包樂事裡，藏著智慧製造秘密
食品飲料大廠百事（PepsiCo）旗下的科技事業「PepsiCo Labs」在過去一年內，於四間菲多利工廠（Frito-Lay，樂事洋芋片為其子品牌之一）裝設了紐約新創「Augury Inc.」所研發的預測性維護系統，此舉有效減少了意外故障與生產中斷，並削減替代零件支出，等同於每年為工廠量能提高 4,000 小時的生產工時、增加數百萬噸的產品產出。
首次嘗試成功後，未來百事還要將此項科技應用在更多座美國境內工廠，最終目標是要為所有北美廠區的飲料裝瓶設備，裝上 Augury 的預測性維護監測器。
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AUGURY 如何借力科技「傾聽機器」？
2011 年在紐約成立的 Augury，是一間 AI 監控機器的工業物聯網新創，致力於開發讓機器更可靠的機器學習演算法，並使用該數據庫來訓練 AI 模型，透過對機械設備進行預測性維護，提高機器正常運行時間；就連品牌名稱「Augury」也意指「占卜、算命」。
Augury 的商業模式是「機器健康即服務」（Machine-health as a service），透過 IoT 無線傳感器從機器設備上收集數據，再上傳至雲端平台，比對資料量不斷增長的 AI 數據庫加以分析，為企業客戶提供端對端的全棧解決方案，包含即時監控、預測式診斷結果與可行洞察（actionable insights）。
據稱 Augury 使用的數據庫，目前已有能力在不同製造環節、產品生命週期階段，辨識出超過 80,000 種工業機械聲響，進而持續做出運行順利或設備異常的推斷；一旦察覺異常跡象，系統就會即時向運營團隊發出警示，告知問題出在哪裡、又該如何解決。
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為什麼要進行預測性維護，管理設備健康？
就像人類在被診斷出重大疾病以前，往往會先察覺到各種症狀或徵兆，廠房設備、精密機械也跟人一樣，故障前也存在某些訊號，如果能透過科技工具進行觀察分析，揪出肉眼看不見的種種跡象和脈絡，就能提早發現設備的潛在缺陷，判斷機器元件何時可能發生故障或異常，預先進行設備維護、零件更換排程，在備料與人力調配上做到更好的安排，以降低無預警異常造成的損失，並提升整體產能。
新興技術如大數據（資料倉儲）、雲端運算、機器學習、邊緣運算、物聯網等，都能幫助識別故障模式，挖掘多個參數並準確預測設備何時可能發生故障，提高供應鏈效率與安全性，並協助企業衍生資產價值。
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預測性維護已成為智慧工廠的趨勢
Augury 計畫在年底之前新增至少 50 家製造業企業客戶，專業領域涵蓋食品飲料、藥妝、快速消費品，這些業者正規劃採用預測性維護科技──根據統計，全球機器健康科技的市場規模可望在 2027 年前達到 186 億美元，相較之下，2020 年新冠疫情高峰時導致工廠停工、全球航運路線大亂，預測性維護科技的國際市值也才不過 40 億美元；隨著越來越多資訊科技廠商加入，未來市場競爭勢必更為激烈。
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本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Wall Street Journal、iKala，首圖來源：Canva
