从数据采集到智能决策，覆盖设备全生命周期的健康管理需求。
基于多维传感器数据，综合评估设备健康状态，0-100健康度评分一目了然，快速定位亚健康设备。
机器学习模型持续学习设备运行模式，提前15-30天预测潜在故障，给出维护建议和置信度评估。
内置"振动大师"模块，支持频谱分析、包络分析和趋势分析，精准诊断轴承、齿轮等部件故障。
融合振动、温度、电流、油品等多种传感器数据，交叉验证分析结果，降低误报率。
多级告警策略，支持微信、短信、邮件、大屏等多通道推送，确保关键信息第一时间送达。
自动生成维护工单，关联故障原因和处理建议，支持工单流转、执行追踪和知识沉淀。
振动/温度/电流/油品
以太网 / RS485 / Modbus / PLC / OPC UA / HTTP
云平台 / 边缘服务器
故障预测 / 健康评估
大屏 / Web / APP
源自风电、化工、食品等行业数百万小时的设备运行数据积累，模型精准贴合实际工况。
预置行业模型和通用算法，7天内完成典型场景部署，无需长周期数据训练。
从传感器选型到IoT网关、从边缘计算到云平台，提供完整的端到端方案。
基于云平台和 GPU 加速推理，确保大规模设备管理的稳定性。
