Shanghai Yuanhua Enterprise Development Group Co., Ltd
上海缘华企业发展集团有限公司
您的设备是否面临这些挑战？
非预期原因导致的生产中断，其损失往往具有连锁性、扩展性和不可逆性，对企业的短期运营和长期战略均会造成重大影响。直接经济损失、间接连锁反应、隐性风险及长期影响。
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备品备件成本过高
计划外停机所造成的重大损失
生产效率低下 良品率低下
巡检、维护、维修需投入大量人力成本
紧急处理成本：被动应对的高额溢价
巡检效率低下
支持振动（加速度、速度、位移）、温度、噪声等关键参数同步采集，适用于风电齿轮箱、轨道交通轴承、工业电机等复杂场景。
360°智能感知
AI驱动决策大脑
基于10万+设备案例库的故障模式识别，提前3-6个月预判潜在故障，避免非计划停机。可视化故障树帮助快速定位问题源头。
支持多厂区设备状态集中监控，提供设备健康评分、故障定位地图、趋势分析图表，支持PC/移动端多平台访问，异常信息秒级推送至责任人。
基于物联网（IoT）与人工智能（AI）技术，通过实时采集设备振动、温度、转速等多维度数据，结合云端分析与边缘计算，实现对设备健康状态的7*24智能监控与预测性维护。广泛适用于工业设备（如电机、风机、泵组）、轨道交通、能源电力等领域，助力企业从“故障后维修”转向“预测性维护”，降低运维成本，提升生产连续性，避免因非计划停机带来的损失或意外。
全生命周期管理
助您实现：
从"被动维修"到"预测性维护"的跨越式升级
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建立设备清单
制定评分标准
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在设备台账中增加“监测可行性”评估维度，明确设备状态监测优先级。
定义监测关键参数指标，关联设备故障对状态监测的需求强度，决定监测频率、探测度等
协同组织团队，数据工程师、行业/设备专家、设备运维决策者“铁三角”能力模型
从需求和实施条件等方面考虑，选择有线/无线部署方案，或者更灵活便携的手持设备
按照重要性实现分级预警，并匹配到不同的用户角色或者工作流
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选型评估
组建监测团队
构建监测矩阵
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