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通过传感器和多协议接入，实时采集设备运行数据，可视化呈现工况，替代人工现场查看。
基于 AI 算法对设备数据进行特征提取实现故障提前 1-3 个月预警，预警准确率>95%，并按严重程度分级。
基于设备健康状态和故障预警结果，自动生成精准维修计划，明确“是否需要修、何时修、修哪里”，避免过维修/欠维修。
基于设备故障预测结果和剩余寿命，精准计算备件需求，优化库存水平，减少资金占用。
构建“故障模型知识库"，将行业标准、老师傅经验、历史故障案例转化为算法模型，实现知识数字化传承与复用。
基于AI算法，实现95%以上的故障预警准确率，提前1-3个月发现设备早期故障，为您赢得最佳维护窗口。
提供从智能传感、边缘计算到云平台分析的 “端-边-云-脑” 一体化解决方案，支持多种数据接入与第三方系统集成。
融合机理模型与大数据分析，自动进行故障诊断与根因分析，快速定位问题，提升维修效率30%以上。
通过直观的3D可视化看板实时掌握设备健康，并集成工单、备件、知识库功能，实现从预警到维修的全程闭环管理。
有效避免非计划停机，单次重大故障可避免超50万元损失，并降低高危场景安全风险，提升企业智能化管理水平。
专注于离散制造、钢铁、汽车等行业应用场景（如刀具监控、旋转设备维护），已成功助力1000+ 家企业数字化升级。
接入设备振动、温度、转速等状态数据及工艺、环境数据，通过 3D 看板、波形图、趋势图等可视化呈现，支持多端(PC/移动端)实时查看设备工况。
基于 A1+机理模型，实现故障提前 1-3 个月预警(准确率≥95%)，自动分级报警;内置分行业故障库，精准定位 20+类机械故障(如轴承损伤、齿轮磨损)。
构建数字化故障知识库(含行业标准、历史案例)，存储设备档案、维修数据，实现知识复用与数据追溯。
生成设备健康报告，通过3类模型(相似/生存/衰退模型)预测剩余寿命，直观展示设备健康状态及劣化趋势。
生成设备健康报告，通过3类模型(相似/生存/衰退模型)预测剩余寿命，直观展示设备健康状态及劣化趋势。
部署
数据
案例：设备预测性维护
案例：生产数字化转型试项目
支持云化/私有化部署，兼容 800+工业协议，可对接 MES、EAM 等第三方系统，适配离散制造、流程工业等多行业设备。
某废渣综合利用厂对其熔炼炉车间、库水泵房、固化炉、渣场等能源设备进行数字管理。管理员通过大屏、小程序、APP均可以实施查看设备状态、能耗详细数据。
该平台通过整合视频、危险源与污染源等多元数据，为化工园区构建了集实时监控、预测报警与应急指挥于一体的智慧安防体系，实现了从被动响应到主动防控的转变，显著提升安全与合规水平。
该方案通过物联网传感器实时监测养殖环境与生物行为数据，实现了从“经验养殖”到“数据驱动”的精准饲喂与健康管理，在提升生产效率的同时，使生物资产成为可监管、可融资的数字资产。
