預知異常
掌握高效運轉關鍵
以聲學 AI 提前啟動預防性維護，精準偵測設備耗損以終結停機困擾，在保障人員安全的同時，實現更穩健的營運效益。
預知異常
工業維護面臨的嚴峻挑戰
在工業現場的高背景噪音環境下，複雜的環境雜訊常掩蓋微小的設備異音，導致傳統人工巡檢難以精準判斷，大幅降低故障偵測的可靠性。這種困境迫使企業長期依賴「發生故障才維修」的被動策略，因忽略早期的設備衰減訊號，最終引發嚴重的非計畫性停機，並造成高昂且巨大的經濟損失。
AI 驅動聲學監測系統
律芯科技的工業解決方案深度整合先進聲學感測器、邊緣 AI 運算與雲端分析平台，為企業提供全方位的設備健康監測與預防性維護能力。
Edge AI SoC
自主研發的定製化晶片可於本地端執行 AI 模型，功耗低於 10W 且延遲低於 40 微秒，即使在無網路環境下也能穩定運作。
多模態 AI 感測
將聲音、影像與感測器數據整合為單一智慧系統，讓設備同時具備視覺與聽覺，並深度理解環境情境。
卓越效能表現
提供毫秒級的即時處理能力，徹底擺脫雲端依賴，實現零延遲與極大化的運作效率。
關鍵效益
早期異常偵測
AI 聲學監測系統持續分析設備運行音訊，能精準捕捉軸承磨損、對心不良、氣蝕現象或其他潛在問題所引發的細微音色變化。這類預警通常能領先故障發生前數週，為維修排程爭取關鍵時間。
技術重點
具備機器學習異常偵測功能的即時頻譜分析技術。
強化作業現場安全
透過降低環境背景噪音並預先警示設備故障，為人員營造更安全的作業環境，全面防範聲學健康危害與機械失效所引發的工安事故。
技術重點
深度整合噪音監測與主動噪音控制（ANC）技術。
大幅降低維修成本
推動從「發生故障才維修」到「預防性維護」的策略轉型。有效減少緊急搶修支出、延長設備使用壽命，並能在計畫性停機期間精準優化修繕排程。
技術重點
結合預測性分析的狀態監測維修（CBM）架構。
營運決策數據化
持續性的聲學監測能提供設備性能的關鍵數據，協助企業進行製程優化，並為未來的資本投資（CapEx）提供具備實質數據支撐的決策依據。
技術重點
具備歷史趨勢分析與自動化報告功能的雲端連網分析平台。
應用範例
了解聲學 AI 技術如何應用於多樣化的工業情境，優化不同環境下的設備維護效率與管理流程。
製造業設施
應用場景
配置大量旋轉設備（馬達、泵浦、壓縮機、輸送帶）的生產線需持續運轉。一旦發生非預期故障，將導致高昂的停產損失。
解決方案
- 持續性的聲學分析能領先故障數週，精準偵測軸承磨損、對心不良與各類異常
- 將緊急搶修轉化為計畫性停機期間的預防維修，優化修繕排程
- 透過即時示警系統為維修團隊提供具備實質參考價值的決策依據
實際效益
減少 70% 非計畫性停機時間，顯著延長設備使用壽命，並全面提升整體設備效率（OEE）。
化學加工廠
應用場景
化工廠內的泵浦、閥門與壓縮機常處於極端嚴苛的作業環境，任何設備失效都可能引發嚴重的安全事故或環境污染風險。
解決方案
- 邊緣 AI 聲學感測器實現 24/7 全天候關鍵設備監控
- 即時偵測氣蝕現象、閥門洩漏與機械性能衰減等異常
- 自動化示警系統確保維修團隊能在第一時間採取應對行動
實際效益
透過早期偵測潛在危害，顯著強化作業安全、降低維護成本，並協助企業落實更嚴謹的法規遵循。
資料中心
應用場景
冷卻系統、發電機與不斷電系統（UPS）等關鍵設備必須維持高度穩定運轉，以防範代價高昂的服務中斷與硬體損壞風險。
解決方案
- 聲學監測系統提供風扇故障與軸承問題的早期預警
- 針對關鍵基礎設施組件進行 24/7 持續性自動化巡檢
- 導入預防性維護排程，有效降低災難性設備失效的發生機率
實際效益
顯著提升系統在線率（Uptime），將災難性失效風險降至最低，並實現更具效益的維護排程優化。