真空泵維運，是否也面臨這些挑戰？
突發性設備故障
真空泵長時間運轉，可能因轉子不平衡、軸承磨耗或機械零件異常導致振動增加。若未能及早發現徵兆，可能增加非預期停機及製程中斷的風險。
設備健康難以掌握
傳統維護多依賴例行巡檢及人員經驗，難以從外觀或運轉聲音辨識早期異常，缺乏客觀數據作為設備健康判斷依據。
維護時機難以評估
當設備出現輕微異常，應立即停機檢修，還是持續觀察？缺乏明確的診斷資訊，容易造成不必要的維護成本，或錯失適當的檢修時機。
AI 智慧振動診斷，提升真空泵設備可靠度
真空泵長期運轉可能產生不平衡、軸承磨損等問題，影響設備運轉穩定性。普格諾斯透過振動監測與 AI 故障診斷技術，協助企業及早辨識異常徵兆，實現數據化設備健康管理。
即時振動監測與健康評估
安裝高精度振動感測器，收集真空泵運轉時的振動數據，透過速度有效值（Vrms）、加速度及健康指標分析，掌握設備實際運轉狀態，及早察覺異常振動變化。
AI 故障診斷與異常辨識
結合 FFT 頻譜分析與 AI 診斷軟體，辨識不平衡、不對心及軸承異常等潛在故障特徵。以直觀易懂的診斷結果呈現設備健康資訊，協助維護人員快速掌握異常原因，降低人工判讀負擔。
AI 診斷辨識真空泵異常徵兆
普格諾斯針對乾式真空泵進行振動量測，分別於上泵（Booster Pump）及下泵（Main Pump）安裝振動感測器，透過 AI 診斷軟體分析兩個測點的健康狀態。
量測結果顯示，兩個泵浦雖然皆處於運轉狀態，但振動數據存在明顯差異。
上泵：設備運轉狀態良好
振動速度有效值為 2.30 mm/s，頻譜能量主要集中於旋轉基頻，未呈現明顯異常特徵，建議維持定期巡檢，持續掌握設備健康狀態。
下泵：AI 辨識潛在不平衡特徵
振動速度有效值達 3.41 mm/s，較上泵高出約 48%。AI 診斷系統偵測到不平衡相關特徵，診斷權重為 0.74，顯示設備運轉平順度存在差異，建議持續觀察振動變化，並評估後續檢查需求。
透過實際量測與 AI 診斷，即使設備尚未發生故障，也能提早掌握潛在異常特徵，協助企業建立更具依據的維護策略。
從設備監測到預測性維護，讓維運管理更有效率
普格諾斯 PILOT AI 設備健康監測系統，結合振動感測、故障診斷與健康趨勢分析，協助企業掌握設備運轉狀態，降低非計畫性停機風險。
設備健康監測： 持續收集振動數據，掌握設備運轉狀況與健康變化。
AI 故障診斷： 透過 AI 模型辨識潛在異常特徵，協助維護人員快速判斷設備狀態。
健康趨勢與維護建議： 結合診斷結果及長期健康趨勢，協助規劃適當的維護時機，提升設備可靠度。