領先的數字化應用服務商
隨著社會的發展，大量工業設備應用到生產生活過程當中，大量設備的使用在為相關企業帶來便捷和價值的同時，也在困擾著企業的發展。由于使用者不能監測到設備的運行參數，無法了解設備各個部件的運行狀態，從而不能預測設備故障發生時間，每當設備故障發生時，無法判斷故障原因，服務工程師更不能第一時間得到故障信息、不能看到設備狀態、不清楚設備的歷史動作，因而無法做出正確的維保方案，只能等到現場后才能診斷。在這樣的維保過程中，故障的修復時間長、售后效率低等等的管理問題就無法避免，這樣給企業造成的損失將是無法估量的。
故障問題發現不及時
故障頻發影響正常生產
非正常停機帶來訂單延誤
維修耗時耗力卻效果不好
設備故障描述不清楚
故障原因分析不到位
備品備件庫存不充足
簡單問題耗費大量時間
維修服務壓力過大
流程繁雜低效
現場服務成本過高
客戶滿意度低
通過物聯網技術將設備連接，利用傳感器對設備的各種運行狀態進行實時監測，通過軟件數據分析的手段對設備的運行狀態以及健康狀態進行分析，滿足企業管理者對設備直觀即時的監控，緊盯關鍵環節，提早發現潛在問題，預先找到改良方法，杜絕無謂浪費和設備宕機。除了設備的可視化在線監控之外，通過智能分析設備，數據異常報警，生成維修計劃，形成維修記錄。日常的設備幢測，保養，巡檢，都可以實現人工巡檢和設備在線監測來一起完成。另外通過對設備的全生命周期監控，可以對設備的壽命進行分析和研判，可以對生產廠家的銷售計劃提供決策。
實現多專業檢測診斷數據的匯聚，為重點設備類別的狀態綜合診斷創造條件，打通現場控制系統、檢測診斷系統與設備管理業務系統之間的數據獲取通道，實現設備狀態信息、工藝過程信息和業務管理信息的匹配，提高狀態預警的準確性和狀態判斷的響應速度。
建成設備狀態大數據中心的軟硬件設施，開發一批面向典型設備（部件）類別的狀態預警、故障診斷模型，形成基于遠程監控平臺的設備狀態智能管控模式。
融合多設備、多狀態、多專業、多領域的數據，形成長產業服務鏈。構建以大數據平臺為載體，形成基于性能衰退分析的設備壽命預測技術和全生命周期服務能力。
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