華邦電表示，隨著半導體設備機台功能與複雜性日益提高，機台正常運作對生產和成本管理相當重要。
除定期保養外，華邦電指出，在機台維護上，透過機器學習方法分析出最佳的維護保養時機，減少非預期性停機與維修頻率，將可使工廠運作更具效益。
華邦電表示，2014年已成立大數據分析團隊，強化工廠生產流程問題解決能力，目前進一步導入異常預防管理概念，與工研院合作機台預警系統。
華邦電指出，透過對參數因子的蒐集、解讀和分析預測，在問題事件發生前發出預警通知，減少非預期性停機狀況，並在第一時間採取矯正措施，有助優化生產流程，確保少量多樣的產品品質。