隨著智慧製造的發展，企業越來越重視設備的穩定運作與維護成本控制。人工智慧技術在異常偵測與預測性保養中扮演關鍵角色，可透過即時資料分析，自動辨識設備異常徵兆，提前預警潛在故障，進而避免生產中斷與重大損失。本演講將介紹如何運用機器學習、深度學習與時序分析模型建構異常偵測系統，並結合感測數據與歷史維修紀錄，實現設備健康評估與剩餘壽命預測。說明AI技術在提升半導體製程設備可用率、降低維修成本、以及智慧工廠的相關應用。