数据可视化与报告
能够将设备数据以直观易懂的方式呈现给操作人员和管理者，包括实时监控图表、趋势分析和关键指标报告等。这样可以帮助用户全面了解设备状态和维护情况，及时做出决策并优化维护策略
异常监测与警报
通过采集设备关键参数，能够实时监测设备的工作状态，并在检测到异常情况时产生警报，及时通知维护人员采取必要的措施，以防止设备故障或停机
故障诊断与分析
通过收集和分析大量的设备数据，利用先进的算法和模型来识别潜在的故障模式，并提供准确的故障诊断和分析结果，帮助维护人员快速定位问题并采取相应的修复措施
物易管设备预测性维护系列产品是围绕设备健康管理打造的智能硬件+平台软件+专家诊断服务的一体化产品。通过部署智能硬件采集设备关键数据（振动、温度、位移等），以“云–边–端”协同计算的整体架构，利用AI融合工业机理的算法，构建振动数据预警模型、工况数据预警模型，结合专家诊断经验，实现设备故障早期预警、智能诊断等核心功能，大幅提高设备运行效率和稳定性，降低设备维护成本，延长设备使用寿命。
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物易管预测性维护可用于实时监测设备的运行状态，提供准确的数据分析和报告，帮助企业及时发现设备异常，避免潜在故障...
通过对设备的监测数据进行分析，预测性维护系统能够快速定位故障点，并提供故障原因和解决方案。这有助于减少设备停机...
高酸/高湿/高温恶劣环境设备预测性维护案例
化工客户简介：
主要解决以下痛点：
设备所在区域环境恶劣、分散，故障无法及时处理
关键设备故障停机，影响整体生产
生产能耗高，设备故障造成大量能源浪费
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