馬達是慢慢變差的，但巡檢表上只有「正常／不正常」兩格。
這家紡織廠，整廠的紡紗和風車馬達群日夜不停轉。問題是馬達很少當天壞給你看，它是慢慢劣化的——震動、溫度、電流一點一點往上走，可是巡檢表上只有正常和不正常兩格，趨勢看不出來，等到跳出來通常已經來不及。後來把振動和溫度感測器接進 PHM Box，資料進 DaqPlatform 後形成健康總覽、頻譜、趨勢和保養建議。現在保養不再是月曆到了就全部拆一輪，而是看哪台的曲線開始往上爬就先安排，從固定巡檢慢慢走向看狀態決定。說清楚一點，這是先看見風險、提供保養的依據，不是保證它不會壞。
系統架構為示意，實際點位、施工方式、報表口徑與告警條件依現場盤點確認。
震動、溫度、電流資料缺少長期趨勢，劣化方向不易判斷。
建立馬達健康總覽、頻譜分析、趨勢圖與 AI 維修建議畫面。
讓保養從固定巡檢逐步走向狀態式管理。
設備、表計、感測器或人工狀態依專案範圍接入。
Gateway / Box 整理訊號、通訊與資料上傳。
建立站點、設備、告警、報表與權限邏輯。
現場資料經由邊緣設備上傳至 DaqPlatform，輸出機台稼動 dashboard、告警事件紀錄、設備保養與能源報表，提供現場、管理層與決策者一致的資訊基礎。
振動與溫度感測器接入 PHM Box，資料進入平台後形成健康度與保養建議。
整理現場訊號、邊緣設備、網路與平台之間的資料流，協助導入前對齊施工與串接範圍。
現場使用的感測器、PLC、邊緣閘道與通訊模組品項，將依實際盤點結果與客戶既有設備搭配規劃。
本案例用於說明系統規劃方向；實際點位、施工方式、報表口徑與告警條件仍需依現場盤點確認。
