必一运动属于高风险资产，一旦在无预警下发生失效，将造成整体产能与关键质量的较大损失，或对工作安全与环境等造成明显威胁，导致无法确保设备安全操作必一运动，甚至违反法规要求。近年来基于风险管理的可靠性维修(M&R)策略引起关注，因为这些的重大失效不仅造成较大的产能损伤，也可能衍生ESG相关议题；因此，依据80/20法则应对此增加相关

　　举例来说，在防爆区内的制程泵通常会设置备援(冗余)机组以提高制程或产线的运转安全与稳定性；然而，切换机组的前提是要能提早察觉设备异常状态，并适时采取因应措施才能发挥预期效果。如果设备已出现冒烟或剧烈振动，却未被操作人员察觉，就无法避免灾害。以下就是一个在防爆区制程泵濒临烧毁的惊险案例。

　　■ 从工具角度来看设备：此模式要求严选合适技术方案（例如：AI算法、大数据、数据孪生）和建模流程而进行问题解析，并非关注设备本质与异况的动态特征，其成败常系于资料收集是否齐全，协同的诊断或车间维修专家是否具有足够的专业与经验，当然也涉及在智能模型训练过程的学习成果。

　　■ 从设备角度来看待工具：此模式先收集该设备的常见与可能的故障模式，再依其可能的故障效应，开发解析技术(含建模分析)和检测模块，最终决定传感器的类型和安装位置/方向必一运动，此以终为始的理念，较能实现直接检测特定与常见故障模式的目标，这就是XWIN智能诊断技术开发与应用的坚持；同时，也可以在系统建置评估阶段，先与使用者共同评估检测的有效性，有助于预知维护整体管理效益的升级，并确保投资报酬率(ROI)。

　　由于关键设备诊断边缘运算主机本质是一个需要高可靠度的检测系统，若要在任何环境下保持高检测水平，检测硬件上的高可靠度是需要被重视的。然在评估导入阶段，一般注重功能及价格，而导入后系统硬件维护成本及检测质量，易被忽视。

　　基此XWIN为提供高水平检测信息，边缘运算主机主要由NI cRIO-9055/9053/9230/9232/9208组成，确保在各种环境下都能全天候工作，保证完成有效而实时的关键设备预警与故障模式辨识。在多年实际应用上必一运动，均能满足车间在检测质量上的要求与极低维护成本，专注在问题的解析讨论上。

　　多年来，从事预知维护与设备诊断服务的经验显示，执行高风险关键设备的检测目的并非要预测设备何时会故障，而是要及早辨识出设备的特定故障模式，并依据操作者或设备管理系统默认的故障风险高低，适时进行矫正的计划与排程(P&S)；设若无法矫正以延寿，至少能提前做好维修准备或操作调整，将整体生产风险降至最低。

　　过去，用户往往有诊断系统的预测能力愈强愈好的迷思，而忽略了其有效预警与风险控管能力；因此，如何通过设备故障模式的自动辨识进行风险分析，并适时采取相应的维修方案必一运动，才能让设备异况及时改善，提高设备运转的可靠性。另一方面，预知诊断在维护制度中的作用，并非要取代既有的维修计划，反而是要优化维修计划与排程，而获得降本增利的效果；故XWIN专注于开发可衡量设备状态的智能尺，协助操作者优化相关的维修活动与效益。下面的实际应用案例将进一步说明上述过程。

　　◆ XWIN智能监测方式以设备故障模式辨识为核心，采用检测技术HI（专家智能）＋AI（人工智能），即使在缺乏设备故障诊断数据下，系统安装后即可立即进行常见的设备故障模式监诊，透过统计或AI建立检测基准，实现故障趋势管理，并学习辨识新的故障模式，实现基于数据的维护决策，提高投资效益。

　　◆ 系统提供符合「以可靠性为中心的维修(RCM)」理念的诊断信息，包括设备必一运动、故障模式、风险程度（含物理单位）、趋势分析等管理要素。根据设备故障模式与风险趋势制定维修策略，提供各级生产人员的维修决策需求。