预测维修PDM与状态检修CBM是现代工业维修策略的趋势，更是设备维修保修保养从花钱转变成赚钱的唯一途径。预测维修、状态监测是依机械的个别状况去决定该机器是否应该要维修、例如，应用振动检测技术去分析机器的异常原因、损坏程度、寿命预测。于是我们知道何时该维修？该维修哪里？不需要经常为机器的临时异常状况疲于奔命，借此也可以降低维修保养费用、增加工厂产能，进而提升企业的竞争力。
方法/步骤
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KMbalancerII适用于各种转动机械的振动状态监测，诸如：马达、水泵、风车、鼓风机、空压机、齿轮箱、汽轮机、发电机、冷却水塔等等。搭配强大的KMSVPro数据采集分析软件，就可以试试设备资料库管理、状态趋势监控、异常原因分析、报表输出作业等基本状态监测工作。KMbalancerII具备频谱分析、时间波形分析等基本振动测量分析功能，可以做为状态监测的基础。一般来说，转动设备的轴承状况一向是设备保养人员最关切的问题，KMbalancerII采用了400HZ主频的高性能嵌入式微处理器，具有强大的数据处理能力，KMSVPro数据采集分析软件内置轴承故障数据库可以用来准确分析轴承初期异常问题，提早为轴承磨耗或润滑问题做出研判。
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KMbalancerII除了强调振动测量分析功能齐全之外，更强调简单、实用两种特性，大部分的高阶振动分析仪都有华而不实的问题，许多测量分析功能都有设定太过于繁琐。不适合应用于工厂保养监测与问题改善。KMbalancerII则能够分析各种振动问题，诸如：不平衡、不对中、转轴弯曲、设备内外部松动、流体扰流、润滑不良、马达电器异常、轴承异常、齿轮异常等等。
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