我們導入 AI 預測性維護分析技術，透過感測器蒐集輸送設備的運轉數據（如震動、溫度、電流、聲音等），並結合機器學習模型進行異常偵測與壽命預測。與傳統定期保養或事後維修相比，預測性維護能在設備出現異常徵兆時即時發出警訊，大幅降低突發性故障風險，並有效規劃維修排程。
預防性維護是針對機械設備進行定期且計畫性保養的作業方式，目的是在設備發生故障前，主動進行檢查、清潔、潤滑與零件更換，以避免突發性停機和降低維修成本。這是目前工廠與製造業中最常見的維護策略。
基於條件維護是根據設備實際運轉狀況來判斷是否需要維修的策略。透過安裝感測器或定期巡檢方式，持續監控設備關鍵參數（如震動、溫度、噪音、潤滑狀態等），只有在偵測到異常跡象時才安排保養或維修，可避免不必要的維護與資源浪費。
