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行业痛点
设备不可预判、停机不可控、运维长期被动
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设备异常难以及时发现
设备在运行中逐步劣化，隐性风险难以识别，问题暴露时往往已接近故障临界点
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突发停机影响生产稳定
关键设备一旦故障，直接导致产线中断，影响交付与生产节奏
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依赖经验判断，结果不稳定
诊断依赖人工经验，标准不统一，结果难以复制与规模化
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巡检方式滞后，覆盖不足
人工巡检频次有限，无法连续监测，关键异常容易被忽略
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运维投入增加但效果不可控
持续投入人力与备件，但故障仍反复发生，缺乏数据支撑优化
系统架构
实现从“被动维修”到“预测性维护”的转变
打通数据采集、智能分析与运维决策，形成设备运维闭环体系
核心能力
以AI与专家经验为驱动，构建设备监测、诊断与运维决策闭环体系
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全域设备状态感知
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智能异常预警体系
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多维故障诊断能力
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AI诊断与预测引擎
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故障知识库平台
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预测性维护闭环
全域设备状态感知与可视化
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多源数据采集
统一采集振动、温度、声音等关键运行数据
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在线连续监测
实现设备7×24小时不间断状态采集
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健康状态评估
自动计算设备健康等级与风险状态
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运行趋势跟踪
持续分析关键参数变化趋势
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设备集中监控
统一呈现多设备与产线运行状态
智能异常预警与响应体系
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智能报警策略
融合阈值与算法实现多维异常识别
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动态阈值优化
基于历史数据自动调整报警标准
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异常分级管理
按风险等级触发分级响应机制
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实时消息推送
多渠道同步推送异常信息
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报警闭环跟踪
覆盖确认、处理与反馈全过程
多维故障诊断与精确定位
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多维信号分析
支持时域、频域、包络等多种分析方法
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特征频率识别
快速锁定故障源与异常部位
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多测点关联分析
对比不同测点与设备运行差异
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长周期趋势分析
识别设备性能劣化过程
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典型故障识别
覆盖轴承、齿轮、不平衡等典型问题
AI故障诊断与劣化预测引擎
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故障自动识别
自动判断故障类型、位置与严重程度
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异常模式识别
识别设备运行中的异常变化模式
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劣化趋势预测
提前预判设备风险与发展趋势
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模型自学习机制
基于数据持续优化诊断能力
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专家规则融合
融合行业经验提升诊断准确性
故障知识库与诊断能力平台化
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故障案例沉淀
统一管理历史故障与处理记录
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知识结构化管理
构建标准化故障知识体系
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专家经验沉淀
将专家经验转化为系统能力
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案例快速匹配
按设备与特征调用历史经验
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能力复制机制
降低对个人经验的依赖
预测性维护与运维决策闭环
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设备健康评估
自动生成设备健康报告
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故障诊断报告
输出原因分析与处理建议
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剩余寿命预测
评估关键部件使用周期
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维护策略生成
基于设备状态制定维保计划
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系统对接能力
支持对接MES/EAM实现执行闭环
产品亮点
实现全流程透明管理，让生产和设备深度融合
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AI驱动的故障诊断能力
实现设备异常自动识别与精准分析，减少人工依赖，显著提升诊断效率与一致性
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早期异常识别能力
在故障发生前识别潜在风险与异常趋势，帮助企业提前干预，降低突发停机概率
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多维数据融合能力
融合振动、温度、声音等多源运行数据，提升诊断结果的稳定性、准确性与可靠性
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智能诊断与专家校验能力
结合智能分析与专家校验服务，提升诊断结果的准确性与可靠性，降低误判风险
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轻量化部署能力
支持SaaS与本地私有化灵活部署模式，实施周期短，降低企业上线与应用门槛
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运维闭环支撑能力
实现从监测、预警、诊断到维护决策的全流程闭环，支撑运维持续优化与管理提升
应用价值
推动设备运维从“经验驱动”走向“数据与预测驱动”
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降低停机损失
提前识别设备风险与异常趋势，避免突发故障导致非计划停机，减少生产中断损失
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提升设备稳定性
持续监测设备运行状态并进行智能分析，有效保障关键设备长期稳定运行，降低异常影响
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降低运维成本
减少人工巡检与过度维护投入，通过精准诊断优化备件与人力配置，提高资源利用效率
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提升设备利用率
基于设备健康状态制定科学维护策略，延长关键部件使用周期，提升整体运行效率与资产回报
