預測性維護

預測性維護需要把運行訊號、設備歷史、巡檢證據和維護動作放在一起分析。FactVerse AI Agent 協助團隊解釋風險訊號、準備下一步檢查，並把最終決策留在客戶的維護治理流程內。

營運上下文

上下文	FactVerse 來源	價值
設備身分	FactVerse Platform 的資產、型號、位置、責任歸屬和重要度	讓分析綁定到正確設備和營運責任
訊號歷史	DFS 的時序資料、事件、告警和資料品質檢查	區分真實趨勢變化、資料缺口、過期資料和整合噪音
維護記錄	Inspector 工單、巡檢、操作員備註和已完成動作	把目前風險與已經檢查或維修過的內容連接起來
知識參考	手冊、SOP、故障模式和已核准的排查材料	讓建議檢查項目有受控知識依據

前置條件與來源資料

• FactVerse 中已有設備身分、位置、重要度、營運負責人和維護責任資訊。
• DFS 提供目標設備的訊號歷史、告警事件、巡檢結果和資料品質狀態。
• Inspector 或客戶維護系統包含近期工單、已完成檢查和操作員回饋。
• 設備族相關手冊、SOP 和排查知識已經過審批並可引用。

執行流程

工作流

1. 發現訊號變化、異常、重複告警或維護問題。
2. 附加資產元資料、近期巡檢、運行條件和歷史工單。
3. 對比訊號、已知故障模式、資料品質狀態和近期現場證據。
4. 生成帶來源引用、可信度說明和缺失檢查項目的風險解釋。
5. 為人工審批準備 Inspector 工單草稿或巡檢檢查表。
6. 將完成動作和操作員回饋回流到預測性維護循環。

典型輸出

• 面向泵、風機、壓縮機、暖通、公輔設備和生產支援資產的風險解釋。
• 說明每個檢查項目原因的巡檢建議。
• 帶資產上下文、症狀歷史和支撐證據的工單草稿。
• 標記缺失遙測、過期值或來源系統映射不一致的資料品質說明。
• 將已完成工作與後續模型、知識更新連接起來的維護學習記錄。
• 記錄建議被接受、修訂或拒絕原因的複核回饋記錄，用於後續調優。

驗證與異常處理

• 驗證風險解釋包含訊號視窗、來源時間戳、資產身分和近期維護歷史。
• 遙測缺失、映射過期或現場檢查與訊號趨勢矛盾時，應標記為低可信度輸出。
• 建議不清晰時交由維護負責人判斷，不自動建立動作草稿。
• 記錄被接受和被拒絕的建議，讓預測性維護工作流程持續改進。

治理要求

預測性維護應作為決策支援。FactVerse AI Agent 可以整理證據並提出檢查建議，維護負責人負責核准工單、安排停機窗口，並判斷建議是否適合目前營運條件。