设备健康监测

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工业设备健康与能源优化

让停机更少,
让成本更低

从设备风险到维护准备,从任务能耗到成本比较;人决定取舍,依据可追溯。

核对能力与依据 ↓

可运行参考实现 · 演示模拟 · 客户效果待验证

8–12%
维护成本节省潜力
来源:DOE / PNNL 运维指南,预测性维护相对仅做预防性维护的成本节省参考;非能耗下降率或本产品实测。实际应用以客户的实际场景为准。查看来源 ↗
行业参考 · DOE 2010
24 / 7
持续监测设计
服务运行时持续监测,按全天候运行设计;不是已验证的全年可用率或服务等级承诺。实际应用以客户的实际场景为准。
设计目标 · 非可用率实测
7 / 30天
未来风险评估窗口
当前预测服务评估未来7天与30天风险;不是实测预警提前量。实际应用以客户的实际场景为准。
演示模型 · 非预警提前量
4 / 6
任务类型有 AI 辅助
本页六类任务中,研判、预测、知识问答、建议准备四类有AI或受控模型辅助;非工时占比。实际应用以客户的实际场景为准。
任务覆盖 · 非自动化率
100%
关键决策由人确认
产品责任设计:正式决策要求人工确认,不表示已经执行或批准的历史比例。实际应用以客户的实际场景为准。
权限规则 · 人工确认
4台
当前监测设备
当前演示覆盖4台设备,不是接入规模上限或客户部署数量。实际应用以客户的实际场景为准。
本地接入范围 · 演示设备
可量化价值

少停机,省成本,释放团队时间

把停机损失、重复劳动与等待,转化为可以争取的经营改善。

¥10.68–36.78万
潜在避免损失
演示测算 · 独立场景 v1
依据与假设
演示测算:4台设备逐台计算 max(非计划损失敞口−计划维护成本,0)后汇总,非年度或客户实绩。实际应用以客户的实际场景为准。
30–50%
非计划停机减少
行业参考 · McKinsey 2017
依据与假设
来源:McKinsey 预测性维护长期参考(2017),非本产品实测;减少停机时数=基线时数×30%–50%。实际应用以客户的实际场景为准。查看原始来源 ↗
200 h
可释放人工时间
折算人力价值 ¥2万
假设示例 · 非实测节时
依据与假设
示例:1,000小时×假设净节时20%=200小时;按100元/小时折算2万元,非实测或现金节省。实际应用以客户的实际场景为准。
+40%
技师可用工作产能
外部案例 · McKinsey 2025
依据与假设
来源:McKinsey《Rewiring maintenance with gen AI》(2025),一家消费品企业采用Copilot后技师可用产能增加40%;非行业均值或本产品实绩。实际应用以客户的实际场景为准。查看原始来源 ↗
可核对的能力

从价值主张,进入运行证据

减少停机损失,比较能源成本,释放团队时间。从可复算场景核对能力与依据。

减少停机损失
01

少一次意外停机

混合预测模型 · 趋势分析 · RUL

把未来风险变成今天的维护准备,争取计划窗口,减少被动抢修。

正在读取运行依据…
释放团队时间
02

少一些重复工作

智能 Agent · 工具编排 · 人工授权

让 Agent 整理分析、汇集证据、准备建议,把专业人员的时间留给关键判断。

正在读取运行依据…
复用企业经验
03

让经验随问随用

RAG · Copilot · 企业知识库

连接手册与历史经验,减少翻资料、找答案的时间,让团队更快获得专业支持。

正在读取运行依据…
降低接入负担
04

让现有系统用上 AI

企业适配器 · SAP 业务语义 · 只读采集

面向现有设备数据与业务系统叠加 AI,从首批场景开始,逐步扩展。

正在读取运行依据…
未来方向

联合窗口正在开发只读比较;以下方向不代表已有可用功能或上线承诺。

维修—生产—能源联合窗口

开发中 · 只读比较

下一优先级:只读比较维护时段、生产影响和能源成本。

前置:事件快照、交期、备件、人员与公用供给;采纳动作另行决定。

关键备件与资金占用

规划中

比较库存、交期与停机暴露,解释资金和可靠性的取舍。

前置:可靠的库存与交期;不自动采购。

瓶颈产线影响

规划中

按瓶颈与订单影响比较优先级,把设备风险连接到交付。

前置:产线拓扑、缓冲与订单;交付延迟不等于销售永久损失。

单位合格品成本

规划中

关联能源、废品和返工;最低用电不一定是最低制造成本。

前置:合格品、工艺与质量数据。
PREDICTAI · 产品价值概览
事件自动化 · 人机协作

AI 加速研判,人掌握关键决策

预测模型 × RAG × Copilot × 智能 Agent:加速分析与行动准备,让专业人员把精力留给关键判断。

4 / 6任务类型有 AI 辅助
AI 辅助覆盖
4 类
关键决策人工确认
100%
能力覆盖 · 非人工替代率
4 类 AI 辅助 + 2 类人工主责
实际应用以客户的实际场景为准
01
智能研判
Agent
汇集信号与证据,辅助定位问题
02
风险前瞻
预测模型
评估未来风险与剩余寿命
03
知识即答
RAG · Copilot
让手册与经验成为随问随用的助手
04
行动建议
Agent 编排
整合分析结果,准备维护建议
05
关键决策
Human-in-the-Loop
专业人员确认方案与行动边界
06
执行复核
专业人员
现场执行、复测与结果确认
实施计划示意 · 查看前提与阶段
快速落地

轻量接入,快速上线,尽早见效

在现有系统上叠加 AI,从首批接入到规模复用。实施计划示意 · 数据与接口就绪前提下,实际应用以客户的实际场景为准。

›
第 1–4 周
轻量接入
复用现有数据 · 降低接入负担
›
第 6–8 周
智能上线
预测预警 + Copilot 辅助运维
›
第 3 个月
首轮见效
聚焦节时、响应与维护机会
6 个月后
规模复用
从首批设备,走向更多场景

能源接入前提 · 从影子比较开始

当前为演示参数。真实接入须先核对计量范围、约束与财务口径,再验证预测与节约。

计量与时间 · IT/OT
电表有功功率与累计电量、设备/总表层级、时区和采样质量;传感器/PLC提供工况,铭牌功率不能替代实测。
生产与资源 · 生产/设备团队
MES批次、数量、质量、持续工序和交期;人员窗口、设备健康、备用及公用压力/流量。先只读,不向PLC写控制。
费用与核证 · 能源/财务团队
有效电价与账期,电量费/需量费分开;投资、维护现金流、可比基线和报告期。预计节约须经调整后实测核证。

登记现场发现

记录已经完成的人工巡检或巡检仪器检测结果
提交后,Agent 将结合现场发现与当前监测数据创建事件并完成初步调查。
补充信息可选

更新说明