產(chǎn)品介紹：以深入研究行業(yè)設備為起點，利用多維采集方法，借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進技術，構建標準的設備數(shù)字化模型，同時融合機理模型、智能算法、機器學習等AI算法模型，實現(xiàn)設備故障智能預警、智能診斷和壽命預測，實現(xiàn)設備全生命周期管理。平臺內(nèi)置自學習機制，可實現(xiàn)自動迭代升級算法模型，不斷優(yōu)化設備模型、智能預警和診斷模型準確度，逐步形成具有行業(yè)復制性的專家知識庫，提升行業(yè)設備運維管理標準化、專業(yè)化水平。
產(chǎn)品架構：


產(chǎn)品亮點優(yōu)勢：
l AI+機理模型提供了快速構建預測性維護的基礎，基于AI彌補機理模型的保真度，以及運行環(huán)境中的不確定性會讓模型進行的預測準確度不夠的問題，使得預測的精度極高。
l AI+智能預警：從閾值、趨勢增幅和趨勢增速三個數(shù)據(jù)維度實現(xiàn)智能預警。
l 數(shù)字孿生技術應用：支持透明化調(diào)節(jié)和模式切換，透視設備；精確標識測點位置與實時數(shù)據(jù)；
l 精確顏色標識故障位置和故障信息，透視設備故障點，精準指導維護/維修工作。
l PC端和移動端協(xié)同應用：機器智能診斷云平臺（WEB端）和機器洞察APP（移動端）協(xié)同管理能力突出。
l 服務響應能力：項目服務周期內(nèi)建立線上線下溝通機制，百分百響應設備故障處置。
產(chǎn)品價值：
l 提前1-3月預警：對設備運行狀態(tài)進行實時在線監(jiān)測，判斷設備異常和故障趨勢，為設備維護和維修提供科學的時間窗口
l 減少停產(chǎn)損失20%：降低非計劃停機時間=>降低停產(chǎn)損失
l 維修效率提升30%：根據(jù)監(jiān)測結果智能定位故障，提前準備備品備件，根據(jù)計劃進行維修。