預測性維護與IT服務管理結合

利用人工智慧減少非計劃性停機時間

痛點：計畫外停機的成本

生產工廠的意外故障比一般辦公室的IT問題後果嚴重得多。單一感測器的配置錯誤或軟體故障都可能導致整個裝配線停工，造成以下後果：

• 停機一小時就會造成巨大的經濟損失。
• 供應鏈中斷，交貨期限延遲。
• 現場人員安全風險增加。

統一方法：預測性維護 + ITSM

透過將人工智慧整合到IT服務管理（ITSM）平台中，企業可以實現從檢測異常到解決問題的自動化流程。這種協同作用使IT和OT團隊能夠共享訊息，從而更好地協作。

特徵	被動/預防性維護	人工智慧驅動的預測性維護
扳機	固定計劃或故障事件。	即時數據和異常檢測。
資源利用	常對功能部件過度保養。	僅在需要時提供服務。
回覆	崩潰後手動建立故障單。	自動化工單和工作流程觸發器。
能見度	IT 和 OT 資料各自獨立。	統一的儀錶板和共享的上下文。

工作原理：從數據到行動

1. 即時異常檢測

人工智慧演算法會監控來自物聯網感測器的效能指標（振動、溫度、能耗）。當這些指標偏離正常值時，系統會在異常情況演變為故障之前將其識別出來。

2. 自動化工作流程與自我修復

一旦偵測到問題，ITSM 系統會自動產生工單，將其指派給正確的團隊，甚至可以觸發自我修復操作，例如重新啟動機器控制器或切換到備用系統。

3. 根本原因分析 (RCA)

AI 處理大量的結構化和非結構化資料（日誌、工單、感測器歷史記錄），以識別組件故障的原因，使團隊能夠從被動維修轉向策略升級。

戰略優勢

• 減少停機時間：在計劃停機期間處理輕微異常情況，而不是緊急停機。
• 改善協作：域分離可確保資料完整性，同時允許 IT 和 OT 就連接性和資料流問題進行協作。
• 營運彈性：建立「更智慧的 IT-OT 營運」的基礎，使其能夠從經驗中學習並進行調整。