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
執行摘要
在現代製造業和工業環境中，資訊科技 (IT)與營運技術 (OT)的整合至關重要。 EasyVista 的人工智慧驅動型 ITSM 平台彌合了這一差距，將維護從被動的「救火」模式轉變為主動的預測策略，從而確保生產正常運行時間並節省成本。
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。
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