單元五：生成式AI產業風險預測

本單元主要介紹預測性維護模型的應用，首先解釋了預測性維護（從「壞了才修」到「依據狀況決策」）的概念、構成要素以及與傳統維護方法的區別。此外，本單元內容詳細說明了建立預測性維護模型所需的資料來源，包括感測器數據、歷史故障紀錄及操作條件。一個關鍵重點是釐清了預測模型與生成式 AI 的合作關係，即預測模型負責運算診斷，而生成式 AI 則扮演「翻譯官」的角色，負責解釋複雜的模型結果、整理風險摘要並生成維護建議，以幫助現場人員理解與實施。最後，文件建議導入此類系統應從單一設備和關鍵指標開始，並強調模型僅是輔助工具，最終決策仍需由人來判斷。