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釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型实现设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，并最终实现智能任务规划及基于设备状态（历史、当前及未来状态）的智能维护
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行业痛点
深挖企业数字化转型痛点，提供针对性解决方案
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    设备运行状态数据不及时、不集中、 不精细，设备维护工作难于监管，影响设备运转率
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有监督的机器学习
机理模型：针对已具备专业知识的场景，将领域知识封装为诊断算法模型，包括：行标、国标、企标，老师傅经验等，其诊断准确度取决于专业领域整体水平；机器学习算法模型：针对已有案例数据的场景，构建机器学习算法模型，进行有监督机器学习
设备剩余寿命预测
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方案价值
为企业数字化转型提供新基座
  • 5-10%
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行业案例
工业互联网精选案例
某汽车生产设备PHM项目
通过对关键旋转设备开展预测性维护、机床刀具智能监测、产线关键数据可视化等工作，提升设备维修效率10%，维修准确率提高15%；同时设备故障率下降了20%
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