• 雪球(中国)

    设备故障预测性维护系统 PHM
    业务痛点场景描述：

    1.故障突发损失大——当前以故障后维修和预防性维修为主，隐性故障难以肉眼识别，突发故障易导致严重生产损失，缺乏有效的预测性维护手段。

    2.运维管理成本高——运维排期依赖个人经验，缺乏保障标准作业执行的有效手段，依赖"看、听、问、查"经验式巡检，质量效率双低。

    3.备件管控问题多——相似型号易混用，出入库无追踪，库存失衡，突发故障后备件缺货可能导致长时间停机损失。

    4.数据分析效率低——设备数据无统一管理标准，数据追溯困难，统计依赖纸质记录，分析效率低下。

    解决方案：

    系统实现全线感知，以业务场景价值为核心，数据、算法双驱动，给予云、边、端协同智能运维整体解决方案。

    核心优势：

    功能优势：

    1.设备全生命周期管理

    2.监控-预测-维保-分析全链路闭环

    3.覆盖锂电全产线全机型

    4.故障解决方案智能推理
    技术优势：

    1.多模态AI融合技术

    2.机理与深度学习双引擎驱动的智能预诊

    3.低成本轻量化部署模式

    4.兼容式架构即插即用
    团队优势：

    1.20 余年锂电行业经验沉淀

    2.20 余家新能源头部企业落地经验

    3.复合型专家团队：机械+电气+工艺+软件

    4.工信部认可智能方案：2025金砖国家工业创新大赛二等奖

    系统价值：

    1.全生命周期运维管理——降低运维成本，整体提升工作效率30%。

    2.有效降低设备故障率——提前预测设备故障进行维保，非计划停机时间下降35%。

    3.备件精准控制——库存实时预警，缺货风险下降30%；精准预测备件需求，合理配置安全库存。

    4.故障精准识别——机理+AI模型，异常告警准确率＞80%。