7天
提前预警
60%
停机减少
40%
成本降低
核心功能
智能化维护管理
设备状态监测
实时采集振动、温度、电流等多维度数据，全面掌握设备运行状态。
故障预测算法
基于机器学习的故障预测模型，提前7天预警潜在故障。
维护计划优化
智能生成维护计划，优化备件库存，降低维护成本。
数据分析报表
可视化数据报表，设备健康评分，支持决策分析。
核心优势
为什么选择预测性维护
提前7天故障预警
减少60%停机时间
降低40%维护成本
延长设备使用寿命
减少备件库存压力
提升生产效率
应用场景
典型应用场景
工业设备监测
监测数控机床、压缩机、泵等工业设备的运行状态，预测轴承磨损、电机故障等问题。
电力设备监测
监测变压器、开关柜等电力设备，预测绝缘老化、过热等故障。
轨道交通监测
监测列车牵引系统、制动系统等关键部件，保障运行安全。
能源设备监测
监测风力发电机、光伏设备等新能源设备的运行状态。
