为您解决什么问题？
传统设备维修模式存在痛点，易导致生产故障和运营成本增加
非计划停机
传统计划或故障维修模式易引发设备非计划停机，影响生产进度
运维成本高
传统维修模式会增加设备运维成本，拉高整体生产运营开销
寿命难延长
传统模式难以充分延长设备使用寿命，造成生产资源浪费
方案组成
感知层
部署多类型传感器，负责采集设备运行的多维状态数据。
边缘层
通过传感器网关完成数据预处理，实现本地边缘推理。
平台层
提供数据存储、AI模型训练、数字孪生引擎等基础支撑能力。
应用层
面向不同角色提供健康监测、故障诊断、维护决策等业务功能。
方案价值
通过预测性维护技术，帮助企业降低故障风险，优化运维管理
故障预警
提前发现设备潜在故障，降低非计划停机的发生概率
成本优化
降低设备运维成本，减少突发故障带来的经济损失
稳定运行
保障关键设备稳定运行，延长设备平均无故障时间
智能决策
基于AI分析给出科学维护决策，支撑运维精细化管理
适用场景
关键设备健康管理
适用于电机、泵组、风机、压缩机、机床等旋转及工业关键生产设备。
方案包含的产品
以下产品可作为本方案的一部分交付。
交付内容
- 01设备全生命周期管理、智能工单运维管理系统
- 02现场部署安装、数据对接、模型调试适配服务
- 03全套系统操作、运维、技术说明文档
- 04落地培训、质保服务及全程技术支持
落地案例
某钢铁企业
导入本方案后，关键设备非计划停机时间减少45%，维护成本降低30%，设备平均无故障时间（MTBF）延长60%。通过预测性维护避免了2次重大设备故障，减少经济损失超500万元。