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產品提供AI算法功能，細化從數采到壽命預測的詳細實施流程。根據觀測到的狀況而決定的連續或間斷進行的維護，以監視、診斷或預測構筑物、系統或部件的條件指標通過設備運行狀態相關數據的采集，將傳統設備維護與大數據分析相結合，通過數據采集、遠程監控、智能分析等手段，準確預測設備故障，并及時采取措施，以降低維護成本、提高設備可靠性 -
01、02、故障定位難
當設備發生故障時，工程師難以快速判定問題所在，設備維修處理時間較長故障感知慢
導致設備非計劃性停機，從而引起生產性下降，訂單無法及時完成；設備發生故障才維護，管理設備的人員投入過多，短時間內備品備件采購困難，維修成本上升
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實時監控：解決設備狀態無監控、信息反饋滯后造成的風險，降低企業經濟損失可視化：設備全生命周期數據可視化，利于管理者決策降低成本：通過數字化、可視化、無紙化，降低設備生產的人力、物力成本流程完善：完善設備維保，提升生產數據的收集、管控能力，提升設備資產價值部署迅速：利用預測維護平臺工具，幫助客戶快速部署、驗證架構文檔：擁有穩定的基礎深度學習框架，能夠輕松實現預測維護由訓練、驗證實現最終部署敏捷迭代：可在訓練過程中同步對算法、模型進行持續調整，應對難度高過程復雜的業務場景需求，支持和客戶迭代協同共進
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TECHNICAL SERVICES
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鋼鐵廠預測性維護：保障高效生產的關鍵策略
安全智能
07-26,2024
在鋼鐵行業這個競爭激烈的領域，生產設備的穩定運行是企業保持競爭力和盈利能力的重要基石。傳統的定期維護和故障后維修方式，不僅效率低下，還可能導致生產中斷、成本增加以及產品質量下降等問題。預測性維護作為一種先進的維護策略，正在逐漸改變鋼鐵廠的設備管理模式。
