機械設備須妥善維護保養方能確保長期以正常性能運作，但傳統定期保養或巡檢作法，仍無法避免突發異常，亦難以掌握最佳維護時機，因此需要建置預兆診斷機制，以即時訊號分析及長期趨勢觀測輔助維護保養決策，才能有效防患於未然。
此系統以振動訊號AI分析為基礎，可廣泛應用於迴轉式機械及其他設備，達到監測即時化、維護預測化、診斷智慧化：
健康監測：參考ISO標準或客製開發健康評價模型，以健康指標呈現當下設備狀態，提升管理效率。
趨勢預測：預測健康指標發展趨勢，評估指定期間內的狀態變化，或對自訂維護點進行剩餘時間預測，降低無預警故障發生機率。
故障診斷：透過內建演算法，自動針對10餘種迴轉機械常見故障進行判別，節省維護作業時間。
