面向工業設備的 AI 聲學指紋監測。
聲學指紋系統可協助工程師監測機器在正常運行時的聲音特徵， 並在聲音開始變化時及早發現異常。HERTZINNO 結合邊緣聲學感測、AI 模型 與工業系統整合，支援設備監測、生產線品質檢測與洩漏偵測工作流程。
用於監測與品質檢測的聲學指紋產品
可依照工作流程選擇產品：固定設備聲紋監測、生產線品質檢測、 小型邊緣聲學感測，或氣井洩漏監測。
HZ-FA-110 AI 聲學監測盒
擷取設備聲音特徵，並透過邊緣 AI 偵測來自變壓器、馬達、泵浦、 風扇與旋轉機械的異常聲學指紋模式。
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HZ-FA-QC 聲學品質檢測系統
透過將即時聲音特徵與從合格產品中學習到的參考模式進行比較， 自動化生產線品質檢測流程。
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HZ-FA-8 小型聲學指紋裝置
適用於設備室、遠端資產與工業維護場景的分散式聲音監測小型聲學感測單元。
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氣井與閥門洩漏監測
使用聲學指紋模型識別氣井、閥站與壓力相關資產周圍的異常聲音模式， 同時過濾環境噪音。
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生產線聲紋 QC 工作流程
連接聲學感測器、AI 模型與 PLC/MES 工作流程，在製造過程中檢測產品聲音品質， 減少異常噪音缺陷的漏檢。
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客製化聲學監測架構
適用於需要跨多個資產、通訊方式與警報流程進行客製化聲學監測佈局的場域。
申請設計 →學習正常聲音，偵測異常變化。
聲學指紋監測從收集目標資產的聲音開始。系統會學習正常運行聲紋， 並將新的聲音資料與該基準進行比較。當聲音模式發生變化時， 系統可依應用場景向操作人員提供警報、趨勢資料或品質判定。
聲學指紋系統的應用領域
當設備故障、產品缺陷或洩漏風險會產生可重複學習與監測的聲音變化時， 聲學指紋系統便能發揮價值。
變壓器聲紋
監測變壓器嗡鳴、振動、冷卻風扇、油泵，以及電力資產周圍的異常聲音變化。
旋轉機械
在故障變得可見之前，偵測馬達、泵浦、風扇、壓縮機、軸承與齒輪箱的異常聲音。
生產線 QC
將馬達、軸承、齒輪箱、泵浦與組裝產品的聲音與已學習的黃金樣本進行比較檢測。
氣井與閥站
識別氣井、閥站與遠端壓力資產中與洩漏相關的異常聲音模式。
基於聲音的早期預警實用層
人工聽診與週期性巡檢受限於人員、時機與背景噪音。 聲學指紋系統可將設備聲音轉換為可追蹤資料。
聲學指紋系統常見問題
什麼是聲學指紋系統？
聲學指紋系統會擷取設備或產品的聲音特徵，學習正常運行模式， 並利用聲學特徵與 AI 模型偵測異常聲音變化。
聲紋監測可以偵測什麼？
它可協助偵測異常嗡鳴、振動、軸承磨耗、泵浦或風扇劣化、 變壓器輔助設備噪音、氣井洩漏相關聲音，以及生產線品質偏差。
聲學指紋監測與聲學相機有什麼不同？
聲學相機主要用於視覺化定位聲源。聲學指紋系統則會長期監測聲音模式， 並根據已學習的基準識別異常變化。當場域同時需要定位與長期趨勢監測時， 兩者也可以搭配使用。
聲學指紋系統可以用於生產線品質檢測嗎？
可以。HZ-FA-QC 可從合格產品中學習參考聲音模式，並將生產線聲音與這些模型比較， 支援合格/不合格判定與品質追溯。
系統可以連接 PLC、MES 或 SCADA 嗎？
可以。HERTZINNO 聲學指紋系統可依所選型號、通訊協定與專案配置， 向工業平台提供警報、趨勢資料或檢測結果。