目前中興大學計算機及資訊網路中心的機房已佈建非侵入式負載監控的電流、電壓及環境感測器，為了方便收集資料，我們採用無線傳輸的方式，其配置圖如下圖所示。

        我們利用智慧電錶收集的機房總用電、伺服器用電，以及空調用電，這三種用電中的電流、電壓、瓦特、功率因子，四項數據來做設備故障趨勢分析。

        為了提前預防用電設備發生故障，我們嘗試使用 MACD、DIF 預測線進行設備故障預測。MACD (指數平滑異同移動平均線)是利用差離值(DIF 值)和訊號線(DEM 值，又稱 MACD 值)之間的關係去提前預判事件的發生。

         我們目前所收集的資料皆在正常值以內，所以無法透過 MACD 與 DIF 線交叉來找到異常狀況的發生，而一般電子元件若發生故障時，並不會突然壞掉，而是會有個間歇性的異常，此異常會越來越頻繁，所以我們可以依此概念去加入異常值，於是我們在原始資料中加入異常值，再來套入 MACD 與 DIF 預測線中，觀察是否可利用來提前預測設備故障發生。

        從以上的實驗數據，當我們發現 DIF 線由下往上貫穿 MACD 線(代表目前資料趨勢是向上的)或由上往下貫穿(代表目前資料趨勢是向下的)，我們會將此交叉點設為警示點，代表設備用電發狀況發生異常，此時我們應當注意機器的狀況是否正常，因為是提前預判狀況發生，可以使管理人員有足夠的時間應變，這就是我們將收集來的用電數據帶入MACD (指數平滑異同移動平均線)分析的目的。