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配合此次展會，工研院也展
出「複合製程自動化模擬軟體」、「視覺導引機器人軟體模組」及「自動化設備通訊軟體」，模擬未來工業4.0導入工廠生產製造的智動化情境，為精密機械
產業注入一股創新加值的軟實力。
有別於以往機械設備關鍵零組件有狀況時，需依據現場專家經驗推測故障原因，但常因不同專家有不同判斷，曠日費時又影響產 能。
2016年台北國際數控機械暨製造技術展(MTduo)落幕，引領產業邁向工業4.0，工研院公開發表「預兆診斷系統」技術，透過隨時監測、觀 察及預警的功能，讓機械永遠保持在最佳狀態，技術能量獲得業界的重視。
工研院自行開發的預兆診斷系統，能將量測到的物理訊號進行特徵萃取，建立性能指標模型，表達機台性能現狀，改善傳統以大量數據及圖形判斷的不確定性。由於系統內建20種旋轉機械常見故障模型，當關鍵零組件壽命達到預測點時，可準確預測損壞的零件，準確率可達98.26％，準確判斷設備故障成因，達到機器預防勝於治療之功能，可應用於迴轉機械領域，包括性能評價、壽命預測及故障診斷。
邁向工業4.0，工研院從打造整合資源效率、彈性製造及迅速應變的智慧工廠著手，從工廠建置初期的複合製程自動化模擬軟體、為機器手臂裝上眼睛的視覺導引機器人軟體模組、將ICT導入串聯IoT自動化設備通訊軟體，到預測機台耗損的預兆診斷系統，提供工業4.0初步導入之解決方案，並且協助產業界提升生產效能、速度及靈活性，強化競爭優勢。
工商時報【 黃台中】
CF24B62C0BA7ED5B
有別於以往機械設備關鍵零組件有狀況時，需依據現場專家經驗推測故障原因，但常因不同專家有不同判斷，曠日費時又影響產 能。
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工研院自行開發的預兆診斷系統，能將量測到的物理訊號進行特徵萃取，建立性能指標模型，表達機台性能現狀，改善傳統以大量數據及圖形判斷的不確定性。由於系統內建20種旋轉機械常見故障模型，當關鍵零組件壽命達到預測點時，可準確預測損壞的零件，準確率可達98.26％，準確判斷設備故障成因，達到機器預防勝於治療之功能，可應用於迴轉機械領域，包括性能評價、壽命預測及故障診斷。
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