核心痛點：

傳統真空系統維護模式以「定期巡檢＋事後維修」為主。

• 定期巡檢：依賴人工肉眼觀察或簡單壓力測試，無法捕捉微小洩漏，漏檢率高
• 事後維修：故障發生後被動停機搶修，導致生產中斷，難以滿足鋰電池行業「高連續性、零缺陷」的生產要求

Festo AX 解決方案：

• 數據接入與狀態監控：利用 Festo AX 平台，透過 MQTT 等標準協議，即時收集真空產生器的工作狀態、真空度曲線、維持真空的能耗等關鍵數據，實現對真空系統運行狀態的毫秒級監控。
• AI 分析與智能預警：Festo AX Vacuum Insights 應用程式內建先進的 AI 演算法模型，能夠學習並建立每個真空回路正常運作的「健康基準」。透過持續比對即時數據與基準模型，系統能精準識別出如真空建立緩慢、微小洩漏、保壓能力下降等異常趨勢。
• 預測性維護決策：一旦分析結果預示故障風險，系統會透過直觀的儀表板或行動端推播提前發出預警，推送維修工單，明確指示具體出現性能衰退的吸盤或產生器位置及其嚴重程度。這使得維護團隊能在潛在故障發生前（例如提前數天或數週），利用計劃內停歇時間進行精準維護，從而避免生產過程中發生故障。

亮點與成果

• 顯著提升設備可用性：透過 AI 預測性維護，實現了對真空系統故障的早期預警和主動干預，成功將相關工位的非計劃停機減少了超過 20%，有效維持了產線的連續穩定運行和產量目標。
• 降低維護與品質成本：將被動維修改為計劃性維護，減少了緊急搶修帶來的高額人力與備件成本，維護成本預計可降低 50%-60%。
• 投資回報清晰可見：此解決方案可協助客戶避免因真空系統故障可能導致的生產中斷和產品報廢損失，預計每年每台設備可為客戶帶來可觀的投資回報。

Festo AX 預測性維護解決方案在新能源領域的應用，遠不止於電池生產。其透過即時監測設備健康狀態、預測潛在故障、及優化維護計劃的能力，為新能源多個細分領域提升設備可靠性、生產效率與整體價值提供了可能。

• 塗佈機與輥壓機關鍵部件監測：透過演算法套件即時監控氣缸壽命，提前預測刮刀壓力控制、氣缸的密封洩漏、及活塞桿磨損
• 卷繞機與注液機的動態優化
• 鋰電設備全生命周期管理

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