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行业痛点
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产品优势
应用场景
产品架构
功能图
实施案例
行业痛点
业务难点
解决方案
数据采集困难
环境恶劣：高酸、高湿、高温等恶劣工况（如化工、钢铁行业）导致传感器部署困难，数据易受干扰；设备分散：大型工厂设备分布广，传统有线监测方案布线成本高，无线传输易受金属环境干扰
专用传感器
无线低功耗传感器：可在无电源环境下部署，适用于金属密集场景。 多传感器融合：结合振动、温度、电流等数据，提高诊断精度。 边缘计算：在设备端进行初步数据分析，减少云端传输压力
预测准确性不足
误报率高：早期故障信号微弱，易被噪声掩盖，导致误报或漏报（如轴承早期磨损难以检测）。 缺乏行业知识库：故障诊断依赖专家经验，但多数企业未形成标准化知识体系。
AI+机理模型结合
故障特征库：如轴承数据库，结合包络分析技术识别早期故障。 数字孪生：建立设备虚拟模型，模拟不同工况下的劣化趋势。 自适应算法：AI模型自动调整阈值，减少人工干预。
实施成本高
高精度传感器（如振动、电流监测）价格昂贵，大规模部署成本高。 AI模型训练依赖云端算力，边缘计算设备性能有限，影响实时性。 需定制化开发，中小企业难以承担实施和后期维护成本
云边协同架构
5G+工业网关：支持低延迟数据传输，实现远程监控。 时序数据库：优化海量数据存储，降低存储成本90%
产品功能
产品优势
数据处理能力
月均千万级数据量，中大型企业设备管理服务能力，支持私有化部署
数据分析能力
AI数据分析模型看板，曲线图、散点图等多种报表展示；支持按客户业务需求定制分析图表。
高效管理
维保计划外故障维修次数降低80%以上，设备年维护成本降低30以上，生产停机损失降低50%以上。
应用场景
矿山，钢铁行业工厂，机械自动化生产车间，大型电子制造等设备较多的工厂
产品架构
实施案例
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