關於本專案
AI 伺服馬達健康監控與智慧維護指揮中心 —— 以 Servo 為主線、A / B / B+ / C 對照（依貼近馬達程度 C > B/B+ > A）與誠實性聲明。
三軌定位
| 軌道 | 主題 | 資料 | 任務 |
|---|---|---|---|
| Servo（主線） | 伺服馬達健康估測 | PHM FMCRD 伺服馬達退化（高擬真模擬） | 健康狀態分類 + 退化值 DV 回歸 |
| 模組 C（對照 · 最貼近馬達） | 馬達電流診斷 | Paderborn PMSM 試驗台 | MCSA 故障分類（人工→真實泛化） |
| 模組 B（對照） | 動態健康度 | IMS 軸承（單軌跡 Set 2） | 趨勢外推 RUL / 健康度 |
| 模組 B+（對照） | 多軌跡泛化 | XJTU-SY（15 軸承 / 3 工況） | 跨軸承 / 跨工況泛化 |
| 模組 A（對照 · 合成基礎） | 靜態風險 | AI4I 2020（合成） | 單點故障分類 |
誠實性聲明（報告防禦）
Servo 主線已以完整真實 PHM FMCRD 資料集（106.66 GB）重訓；FMCRD 為高擬真模擬資料集，非真實工廠伺服馬達遙測——「真實」指完整大型公開 PHM 資料集本身（相對於先前 placeholder 合成）。機群健康為參考模型在代表性 demo 運轉段上的即時輸出，設備識別與遙測趨勢 / 告警排程為示意包裝。
AI4I 2020 為合成資料，不得宣稱為真實伺服馬達資料。
IMS Set 2 為單軌跡，其結果不可泛化到其他軸承 / 馬達；不在單軌跡上做深度 RUL 回歸。
Paderborn 為真實 PMSM 試驗台訊號（MCSA 成立），但屬試驗台、非產線伺服馬達；含人工與真實兩種損傷，須如實呈現泛化落差；屬故障分類非 RUL；為子集 MVP。
ESP32 定位為未來實場接入 / IoT demo，非現階段訓練資料來源。
本系統提供維護「建議」，為決策輔助，不直接控制馬達。
前端建構於 FastAPI 契約之上（Next.js App Router + TypeScript + Tailwind v4 + shadcn）。 機群健康與告警由參考模型在 demo 運轉段上即時計算；遙測趨勢為示意 mock。