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應用AI 預測空調冰水機即時服務創新之研究

為了解決台灣日立江森自控股份有限公司維修的問題，作者陳永翔 這樣論述：

隨著國內工商產業蓬勃發展，為了維持室內空間舒適或者製造業製程環境溫溼度需求，空調系統為不可或缺的設施，尤其近年的氣候變遷影響，人們對空調系統的依賴，更是無法須臾或離。在整個空調系統中，空調冰水機為最重要與耗電最高的一項設備，它可謂是空調系統的心臟，因此維持冰水機的穩定運行，已經成為大樓物業或企業設施運行管理者一項重要的工作。然而，隨著空調冰水機隨著運轉時數的積累、操作不當或者是維護保養不良，容易造成冰水機的零件老化與故障機率增高，同時亦會造成空調設備的效能降低，產生能源額外的浪費，對企業本身與環境都是一種傷害。所以，精準的故障預測，實為達到故障預防、即時故障處理與避免因冰水機故障而造成空調系

統的中斷重要的一項研究。本研究將影響冰水機運轉週數因素分為三個構面: 包括機型、操作型態、安裝環境。透過冰水機維修紀錄資料收集並以存活期間分析方法驗證研究假說，結果顯示操作模式及安裝環境對運轉週期有著顯著的影響，此外亦發現其運轉週數有著可預測的可能。根據本研究的結果建議冰水機廠商可以建置並運用其維修服務的系統資料，以作為更進一步的冰水機各式零組件的生存壽命分析判斷，進行更精準的冰水機維修預測，建立更符合客戶需求的維護保養策略，提供更完善的維護創新服務模式，達成客戶與冰水機製造商及其技術維修服務單位的三贏局面。