技術名稱

時間序列預測演算法

技術摘要

預測性維護目的在找出目標設備（TD）何時生病並在TD死亡發生之前以進行即時性維護，以避免意外的TD停機時間。通過這種方式，不僅提高了工具稼動率和製造品質，而且還可以降低預防性保養preventative maintenance (PvM) 中的過度維護的額外成本。在許多學者提出的預測保養Predictive maintenance (PdM) 技術中，指數模型通常用於預測TD的剩餘使用壽命（RUL）。然而，由於演算法的限制，當TD即將死亡時，若TD的老化特徵突然上升或變得平滑，指數模型可能無法跟上即時預測甚至錯誤地預測RUL。為了解決RUL預測不準確的問題，本專利提出了時間序列預測（TSP）演算法。 TSP應用信息準則建立的時間序列分析模型，以解決TD意外停機複雜的未來趨勢。此外，本工作還提出了預警模組（PreAM），以便在TD可能很快死亡時立即進行維護，並提供死亡相關指數（DCI）以數據化來呈現進入死亡的可能性。

現有技術描述、現有技術問題及其缺陷描述

現行預測保養架構中，大多數的專利採用指數模型來進行預測，而在degrading的趨勢當中，指數模型是最流行的預測方法之一。

1.  現行的技術中，當目標設備(TD)即將死亡時，若TD的老化特徵突然上升或變得平滑，指數模型可能無法跟上即時預測甚至錯誤地預測RUL的問題。

2.  現行的技術中，僅能預測RUL，當RUL若有不準的情形，無法透過其他指標來確認RUL的準確程度，僅能完全相信演算法預測的剩餘壽命。

本技術發明目的、所欲解決之問題、能提昇的功效

1.  本技術創作目的：當目標設備(TD)即將死亡時，若TD的老化特徵突然上升或變得平滑，指數模型可能無法跟上即時預測甚至錯誤地預測RUL的問題。本專利提出了時間序列預測(TSP)演算法。 TSP應用信息準則建立的時間序列分析模型，以適應解決TD故障預測複雜的未來趨勢。

2.  此外，本專利還提出了預警模組(PreAM)，以便在TD可能很快死亡時立即進行維護，並提供死亡相關指數(DCI)以數據化來呈現進入死態的可能性。

適用產業類別

面板產業、半導體產業、LED產業、太陽能產業、工具機產業。

聯絡窗口

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聯絡人：黃意婷

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