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

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。

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。