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設備安全一體化智能監測平臺

將原獨立的各類設備監測系統進行深度融合，引入了先進的傳感器、數據分析工具等數字化技術，使得原本孤立的各個系統逐步走向平臺化、集成化，從而實現監測系統的一體化，實時監測設備的運行狀態、故障診斷、能耗分析等以確保設備的可靠性和穩定性。同時，該系統還可以對設備維保的執行情況進行監督，確保維保工作按時、按質完成。有助于提高設備的使用壽命和降低維護成本。
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智能AI評估-PHM及設備健康評估模式

設備健康評估利用電氣系統或電氣設備的某些重要部件的數據特征(靜態數據、運行數據、監測數據、歷史數據等)，通過數據采集以及數據分析算法來預測設備狀態發展的趨勢。
  • 數據采集、數據預處理、機理建模
  • Decision Tree 決策樹
  • ARIMA時間序列算法
  • 關聯規則算法
  • 深度算法學習、模型優化調整、設備狀態預測
  • DBSCAN分/聚類算法
  • 遺傳算法
  • TensorFlow、OneFLow訓練平臺

ALLIN ONE 一體化監測

觸頭夾緊力在線監測；
局放監測；
無線測溫；
紅外監測；
弧光監測；
火災極早期；
觸頭插入深度監測
局放監測
聲紋監測
振動監測
紅外熱成像
鐵心接地監測
風機溫控器
電力監測

溫濕度監測；
漏水監測；
空調遠控；
視頻周界；
巡檢機器人；
蓄電池在線監測

門禁管理
照明聯控
除濕器遠控
有害氣體監測
腐蝕監測
UPS監測
弧光監測
局放監測（超聲 高頻）；
偏移量監測；CCTV；
聲紋監測；
環境監測（溫濕度、壓力）

  • 無線測溫；
  • 絕緣監測；
  • 紅外測溫；
  • 火災極早期；
  • ACB開關監測；
  • 電力監測；
  • 弧光監測；

成功案例

業務流程

1
需求調研
調查分析客戶需求，設計實施方案;
2
實施部署
軟硬件安裝配置，設計表單，初始化數據，批量導入附件;
3
系統培訓
對系統管理員、業務人員及操作人員進行培訓;
4
試運行調整
結合實際的業務流程進行系統試運行，根據需要調整;
5
正式上線
各項運行指標達到預期目標，系統驗收，正式運行;
6
售后維護
跟蹤用戶使用，對軟件進行維護、功能改進和升級;

聯系方式

媒體

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