支持傳感器歷史數據查詢
可視化展示設備的總體健康狀態
可視化展示設備運行狀態數據
展示設備的健康度信息
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企業端
機泵管理現狀
面臨非計劃停機、隱蔽故障難發現、維護成本浪費、決策缺乏依據等難題
設備突發故障，停機損失慘重
機泵異常導致生產線中斷, 單次故障平均損失超10 萬元，且非計劃停機難以預判。
人工巡檢低效，隱患難以及時發現
人工巡檢漏檢率高(超 30%), 對軸承磨損、葉輪失衡等隱蔽性故障識別滯后。
維護成本失控，過度檢修與漏修并存
傳統定期檢修導致成本浪費(超預算 20%), 或因漏修引發連鎖事故。
數據孤島嚴重，決策缺乏科學依據
分散的設備數據無法聯動分析, 難以形成系統性維護策略。
解決方案
通過智能預警和預測性維護實現顯著降本，讓設備管理更科學高效
采用振動傳感器 + AI 算法，實時捕捉 0.1mm 級細微異常，預警時間提前 72 小時。
建立設備健康度模型，自動生成紅/黃/藍預警, 聯動DCS系統觸發應急響應。
成本直降 30% 基于劣化趨勢預測維修周期, 減少非計劃停機 40%，降低維護成本 30%。
整合全生命周期數據，生成可視化健康報告，支撐維修策略優化。
功能模塊
數據采集與實時監控
設備信息管理
故障預測與診斷
報告生成與系統集成
負責設備數據的采集、存儲和實時監控，確保設備運行狀態的可視化展示；通過關鍵機泵群狀態在線監測等技術實現設備數據采集，包括易燃易爆有毒傳感器數據。
技術亮點
邊緣計算實時分析，在設備端部署輕量化AI模型，實現毫秒級數據預處理與異常過濾, 僅上傳關鍵數據至云端, 降低帶寬占用50%以上。
管理設備全生命周期靜態信息，提供基礎數據的錄入、存儲和展示。實現關鍵機泵設備全生命周期信息錄入，包括設備名稱、設備類型、設備型號、設備健康度等
展示設備基礎數據
展示設備健康度信息
具備設備基礎數據管理能力
技術亮點
打造智能健康度量化模型，融合設備運行參數、維修頻次、環境腐蝕速率等因子，通過隨機森林算法動態計算健康度評分，誤差率<3%。
利用AI模型進行故障分析、預警和診斷，提供閉環處置支持，構建故障機理AI模型
對設備故障給予警示并生成處置措施；
支持設備智能診斷歷史數據查詢；
支持展示智能診斷結果、診斷依據等信息；
存在設備故障預警及閉環處置數據記錄；
存在設備故障數據分析，生成故障分析結果報告；
具備設備診斷分析數據，實現AI分析結果可視化展示。
技術亮點
閉環自愈決策引擎，基于強化學習（DQN）生成處置策略, 自動觸發備件調撥、維修工單派發等動作，形成“診斷-處置-驗證”閉環。
處理和輸出報告，并與外部系統聯動，實現數據共享和協同管理，支持生成設備監測報告
支持報告的預覽和下載
具備設備診斷報告數據
支持與智能巡檢、雙重預防機制系統聯動
支持故障分析結果報告的應用
技術亮點
智能報告生成（NLG技術），利用GPT-4架構自動生成多語言故障分析報告，支持語音指令修改內容（如“加入上季度對比數據”）。
客戶案例
河南固泰安全科技有限公司
河南固泰安全科技有限公司主要從事于雙重預防機制建設、雙重 預防體系、應急管理培訓、安全生產管理咨詢與培訓、安全隱患
排查與風險評估、安全管理軟件的研發，是集產、學、研于一體 的科技型企業。現場工作經驗均在10年以上。
郜先生
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