設備服務的
新競爭力
台灣Dry Pump設備大廠，導入AI智慧監測診斷系統，保固維護成本降低40%
普格諾斯協助台灣設備大廠在 Dry Pump 出廠設備上建置 AI 監測診斷系統，透過振動、溫度與運轉特徵分析，提前辨識異常徵兆，降低保固期間的非計畫維修與現場服務成本。
降低保固維護成本
40%
異常預警時間
提前數週
當設備銷售進入成熟市場，如何持續創造獲利？
在半導體、面板與高科技製造產業中，Dry Pump是真空製程不可或缺的關鍵設備。
然而對設備製造商而言，真正的挑戰往往不是設備出貨，而是設備交付後長達數年的維護與保固管理。
某台灣知名Dry Pump設備大廠，每年有數千台設備運行於客戶產線，隨著設備保有量持續增加，售後服務團隊面臨三大挑戰：
- 設備故障多在異常發生後才被發現
- 現場巡檢高度依賴經驗，難以規模化管理
- 保固期間維修與零件更換成本持續增加
特別是在半導體產線中，一旦Dry Pump異常停機，不僅造成設備維修成本，更可能影響整條製程運作。
設備商需要的不只是監控系統，而是一套能夠提前預警、提前診斷、提前介入的智慧化方案。
關於客戶
該客戶為台灣真空設備製造商，產品廣泛應用於半導體與高科技製程。
Dry Pump 屬於關鍵連續運轉設備，一旦異常停機，除了維修成本外，更可能影響客戶端產線稼動率。
隨著全球出貨量增加，客戶面臨的挑戰不再只是設備性能，而是：
- 如何降低保固期間的維修支出
- 如何減少海內外現場服務次數
- 如何在設備真正故障前發現異常
AI如何看見過去傳統監控看不見的風險？
過去設備維護主要依賴電流、溫度、壓力…等參數。
然而許多機械故障在這些數值異常之前，就已經出現振動特徵變化。
例如：
軸承劣化
AI可從頻譜特徵中辨識早期磨損現象。
轉子不平衡
振動能量異常上升，但尚未影響製程數據。
透過AI分析模型，這些過去難以察覺的早期故障徵兆得以被即時捕捉，讓維護行動從「故障後反應」轉變為「故障前預防」
建立數據驅動的保固管理模式
導入系統後，設備商開始累積大量真實運轉數據。
這些數據不僅用於故障預警，更進一步協助：
- 優化保養週期
不再依固定工時更換零件，而是依設備實際健康狀態安排維護。
- 提高保固判定效率
透過設備歷史數據追溯異常原因，降低保固爭議。
- 減少不必要維修
避免健康設備提前拆修造成浪費。
- 強化售後服務品質
維護團隊可根據AI診斷結果提前準備零件與維修計畫。
經過驗證，設備大廠在導入普格諾斯AI智慧監測診斷系統後獲得顯著成果：
40% 保固維護成本下降
透過預測性維護與早期故障預警，大幅降低緊急維修與保固支出。
非計畫停機風險顯著降低
設備異常能在故障發生前被發現並處理。
維護效率明顯提升
維護團隊可將資源集中於真正需要關注的設備。
客戶滿意度提升
設備可靠度提高，減少客戶產線受影響風險。
從設備供應商走向智慧服務供應商
在設備產業競爭日益激烈的今天，設備商不再只關心設備規格。
他們更在意：
- 設備是否穩定運轉
- 是否能降低停機風險
- 是否能降低維護成本
- 是否能提升生產效率
透過與普格諾斯科技合作，Dry Pump設備大廠成功將AI預測維護能力融入產品與售後服務體系，不僅降低自身保固成本，更創造設備服務差異化價值。