把设备维护从“坏了再修”变成“事前预警”。
Capabilities
核心功能
设备联网采集
健康度评估
预测性维护
OEE 提升
Scenarios
典型应用场景
01关键机组监测
02维护策略优化
Architecture
方案架构
设备联网
传感器/PLC
数据湖
历史/实时数据
AI 建模
健康度/故障预测
维护执行
工单/备件
Delivery Path
实施路径
标准化交付流程，每一步都有明确产出物与验收标准。
1
数据采集
关键设备振动、温度、电流等参数采集。
2
基线建模
建立设备健康度与故障模式模型。
3
预警配置
设置阈值、趋势预警与工单触发规则。
4
闭环优化
维护反馈、模型迭代与知识沉淀。
Value Metrics
价值指标
来自同类项目的典型收益区间，实际效果随业务现状与实施范围浮动。
35%非计划停机下降
25%维护成本降低
20%设备寿命延长
实时故障预警
Deliverables
交付内容
IIoT 设备联网采集设备健康度建模预测性维护算法OEE 提升看板
Cases
相关案例
化工
某化工企业
关键机组联网监测，非计划停机下降 35%，年维护成本降低约 200 万元。
Customer Voice
客户证言
预测性维护让我们把关键设备的故障消灭在萌芽状态。
曹
曹工设备部长 · 某化工企业
FAQ
常见问题
视设备情况，可能需要加装振动、温度等传感器；也可复用现有 PLC 数据。
经过 3-6 个月数据积累，典型准确率可达 80%-90%。
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