设备预知性维护
通过设备在线监测，结合大数据AI分析，实时掌握设备健康
状态，及时发现设备隐患，减少设备故障带来的生产损失，
降低维修成本，提高设备的运转率，使设备运行安全可靠。
实时监控
实时了解设备健康状态，预测未来发展趋势
智能预警
根据设备劣化趋势，异常提前预判预警
自我诊断
根据设备故障模型结合专家知识库，自动判断
故障类型
按需维护
预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间

设计宗旨

目标用户

专业工程师
维护工程师
设备管理层
基于温度、频谱、视频等设备数据全维度采集，覆盖工艺、机械、电气全维度预测性运维

业务架构

核心功能

设备建模
在线监测
状态评估
报警管理
故障诊断
故障知识库
设备台账
巡检管理
缺陷管理
设备保养
设备维修
设备分析

产品亮点

实时把控设备状态使决策有
据可依
24小时远程实时在线监控
减少人员工作量
部件全生命周期滚动预测提
高部件利用率
提前预知故障，根据设备状
态合理安排检修计划
实时了解设备状态减少非计
划停机带来的巨大损失
精确定位故障原因，减少维
修人员工作量减轻运维压力
计划维修时间

%

%

~

设备总维修成本

%

≥

.

设备运行时间

%

%

~

价值效益

  • 对设备资产建立体系化的维修策略（故障检修、计划性检修、状态检修），并根据不同类型的设备资产采用不同的维修策略，保证设备资产可控、在控，提高设备资产的可靠性，实现设备资产保值、增值。







  • 通过数字化运维系统代替人工的业务流程记录，实现缺陷预警到维修验收的全流程量化分析，解决人员对经验和技术的高度依赖，提高事故解决能力，提高设备稳定性，最大程度减少现场运维工作。











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服务流程

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