地(dì)址：深圳市福田區深南大道(dào)1006号深圳國(guó)際創新中心A棟14層
設備健康診斷系統
設備健康診斷系統是多層次的(de)綜合性設備管理(lǐ)平台，提供從設備狀态在線監測、專業分析工具、故障智能診斷、AI壽命預測到設備信息管理(lǐ)、備品備件管理(lǐ)的(de)一(yī)站式功能服務。
基于設備運行數據信息，對設備關鍵部件的(de)常發故障進行統計分析，從數據中提取多域、多源故障特征，利用聚類、K最近鄰分類、支持向量機、混合智能診斷等機器學(xué)習算法構建關鍵機械設備故障識别模型，自(zì)适應解析設備故障模式與故障知識，智能診斷關鍵機械設備典型故障。
為(wèi)用戶提供專業數據分析工具，借助趨勢分析法、時域分析法、頻譜分析法、包絡分析法等工具方法，分析傳感器等采集的(de)數據。
可(kě)用于對設備的(de)軸系類故障、齒輪故障、軸承故障、電機故障等做(zuò)出分析判斷。
AR眼鏡
将AR技術與專業信号分析技術相結合，為(wèi)用戶提供更加便捷的(de)可(kě)視(shì)化分析手段，實時展示生産線、設備、傳感器的(de)運行狀态、關鍵數據、故障預警等信息，協助運維人員快速排除設備故障。
降低(dī)計劃外停機概率
自(zì)适應狀态監測算法，實現關鍵機械設備早期故障的(de)自(zì)适應預警，遠程智能故障診 斷,精準快速排障，減少停機時間。
提升運維效率
通過預測性維護機制提前發現和(hé)規避設備故障風險,預先規劃維護時間。
有效管理(lǐ)備品備件
以零部件壽命預測為(wèi)參考的(de)備品備件管理(lǐ)，更有效地(dì)對備品備件的(de)購置進行合理(lǐ)規劃。
自(zì)适應狀态監測算法，實現關鍵機械設備早期故障的(de)自(zì)适應預警，遠程智能故障診 斷,精準快速排障，減少停機時間。
提升運維效率
通過預測性維護機制提前發現和(hé)規避設備故障風險,預先規劃維護時間。
有效管理(lǐ)備品備件
以零部件壽命預測為(wèi)參考的(de)備品備件管理(lǐ)，更有效地(dì)對備品備件的(de)購置進行合理(lǐ)規劃。
