Nanoprecise Sci Corp

結合AI與物理模型的自動化預測性維護解決方案。

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一句話介紹：結合AI與物理模型的自動化預測性維護解決方案。

這是什麼：工業設備的「健康預測專家」

Nanoprecise Sci Corp 是一套結合物聯網感測技術與人工智慧的自動化預測性維護方案。該系統透過安裝在工業設備上的多感測器裝置，能即時捕捉設備運作時的震動、聲學發射、溫度等多維度數據。這些資料會被傳輸至雲端平台，並整合物理模型與深度學習演算法，精準分析設備的運作狀態。與傳統定期維護不同，Nanoprecise 能夠持續監控設備健康，並預估機器剩餘的使用壽命（Remaining Useful Life），讓維護工作從「事後搶修」轉向「預先防範」。

解決什麼問題：告別突發性停機，最佳化維護成本

在工業生產中，設備突發性故障往往會導致產線停擺，造成巨大的營運損失。Nanoprecise 解決的核心痛點在於「資訊不對稱」，透過將設備的隱性損耗轉化為可視化的數據，企業能精準掌握硬體狀況，避免過度維護或維護不及。

這套方案特別適合製造業、能源產業及大型基礎設施的維運團隊。對於負責廠務管理或設備維護的工程師而言，它能大幅降低非預期的停機時間，提升生產品質與安全性。透過這套系統，企業不僅能延長設備的使用週期，還能透過數據驅動的決策，將維護資源配置到最需要的地方，實現工業 4.0 時代下的最佳化營運目標。

TheAI學院編輯建議

編輯實測後的真心話

4.5

透過精準的數據分析將維護工作從被動轉為主動，是工業4.0轉型的關鍵利器。

— theai 編輯團隊

主要功能

多感測器數據採集
振動與聲學監測
溫度即時追蹤
AI驅動故障診斷
剩餘使用壽命預測

如何使用 Nanoprecise Sci Corp

先盤點要監測的設備清單，區分馬達、泵浦、風機等旋轉機械，這類設備最適合震動與聲學偵測。
聯繫 Nanoprecise 或其代理商評估點位，在每台設備的軸承座或關鍵位置安裝多合一感測裝置。
完成感測器的網路設定，確認資料能透過閘道器穩定上傳至雲端平台，台灣廠區留意 Wi-Fi 或 4G 訊號死角。
在雲端後台建立設備檔案，填入型號、額定轉速與運轉工況，讓物理模型能對應正確基準。
讓系統先跑一段基線學習期，蒐集正常運轉數據，AI 才能辨識偏離常態的異常樣態。
設定告警門檻與通知對象，把震動、溫度異常推播到維護人員的 Email 或手機。
收到剩餘使用壽命（RUL）預估後，據此排定停機保養時段，避開產線高峰。
每次維修後回填實際故障原因，回饋給模型持續校正，預測準確度會隨時間提升。

適用場景

工廠自動化設備監控
重型機械健康管理
能源設施預防性維護