AI设备画像
每台设备健康度一目了然，备件精准储备
-30%
故障率下降
-25%
备件库存降低
+15%
设备利用率提升
产品界面预览
看看系统长什么样，能帮你做什么
设备画像台
设备总数
168台
健康设备
151台
异常设备
6台
维护建议
11条
设备健康档案
按评分排序界面示意，实际效果以演示为准
健康档案
设备健康档案按评分排序，异常设备排在最前
异常设备
异常设备 6 台，每台都能点进去看异常模式
五个入口
设备档案 / 运行画像 / 健康评分 / 异常模式 / 维护建议
生成建议
按异常模式给维护动作，不是通用的保养表
你是不是也遇到这些问题？
老板
设备健康状况是一笔糊涂账，好坏全靠猜
厂长
同型号设备差异大，统一保养标准不合适
质检主管
备件备多少全凭经验，占用大量资金
计划员
设备从采购到报废，生命周期数据没人管
这样帮你解决
健康度评分
多维度数据融合，给每台设备打健康分
健康状态一目了然
运行模式分析
识别设备运行规律，发现异常工况
异常工况早发现
备件需求预测
按设备劣化趋势预测备件消耗
备件库存 -25%
生命周期管理
从采购、运维到报废全周期档案
寿命 +20%
设备台账和设备的画像差在哪
台账是"它是什么"，画像是"它现在怎么样"
用了之后，数据说话
现在
故障率
事后维修
备件库存
经验备货
利用率
65%
设备档案
纸质散记
用了之后
故障率
按画像预防-30%
备件库存
预测备货-25%
利用率
75%++15%
设备档案
数字画像
以上为试点客户上线前后对比，具体效果因企业基础与实施范围而异
实时运行数据
关键设备健康度实时评分
数据来源：设备画像模型实时计算（演示数据）
各产线设备健康度分布
数据来源：设备画像系统（演示数据）
适用场景
- 设备分级分类管理
- 备件库存优化
- 老旧设备更新决策
复用设备运维的采集数据，画像挂到设备台账
适配系统
集成方式
- API调用
- 数据中台接入
- 嵌入MES系统
真实客户，真实效果
来自制造业客户的落地实践
山东省QT化工有限公司
化工制造痛点：设备多台账乱，每台设备什么健康状况是一笔糊涂账，采购更换全凭经验
方案：部署AI设备画像，设备状态全面感知，健康度智能评分，生命周期管理和采购建议数据驱动
设备生命周期
+20%
故障率
↓30%
采购决策
数据驱动
“每台设备什么状态、还能用多久，清清楚楚”
常见问题
关于上线和使用的常见疑问
搭配使用，效果更好
组合使用，覆盖业务链路更多环节
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