◆ 它利用 AI 和最佳化演算法，根據即時數據自動生成生產排程
◆ 它可以快速重新規劃，例如在急單進來或設備突然停機時，AI 可以在幾秒到幾分鐘內提供一個可行的新方案

◆ 訂單量/需求預測
◆ 設備狀態
◆ 人力
◆ 物料

1. 提高準時交貨率
2. 最佳化資源利用
3. 快速響應變化
4. 減少人工規劃時間

這是在智慧製造和工業物聯網中，與 AI 排程同樣重要的核心應用PdM 的關鍵在於它利用數據分析來預測設備何時可能發生故障，從而將維護從傳統的「反應式」或「固定週期式」轉變為「預見式」

關鍵數據類型 ： 振動、溫度、電流/電壓、聲學、壓力/流量

目的： 將原始感測器數據轉化為有意義的特徵，供 AI 模型使用

分類模型、迴歸模型、異常檢測

一旦模型預測到即將發生故障，系統會自動生成工單
整合優勢： PdM 的預測結果可以回饋給前面提到的 AI 排程系統

◆ 影像採集
◆ 訓練與模型建立
◆ 自動判定與執行

面板與半導體、精密零件製造、印刷與包裝、食品與醫藥