基于設備運行數據信息，對設備關鍵部件的常發故障進行統計分析，從數據中提取多域、多源故障特征，利用聚類、K最近鄰分類、支持向量機、混合智能診斷等機器學習算法構建關鍵機械設備故障識別模型，自適應解析設備故障模式與故障知識，智能診斷關鍵機械設備典型故障。

為用戶提供專業數據分析工具，借助趨勢分析法、時域分析法、頻譜分析法、包絡分析法等工具方法，分析傳感器等采集的數據。

可用于對設備的軸系類故障、齒輪故障、軸承故障、電機故障等做出分析判斷。

AR眼鏡

將AR技術與專業信號分析技術相結合，為用戶提供更加便捷的可視化分析手段，實時展示生產線、設備、傳感器的運行狀態、關鍵數據、故障預警等信息，協助運維人員快速排除設備故障。

降低計劃外停機概率
自適應狀態監測算法，實現關鍵機械設備早期故障的自適應預警，遠程智能故障診 斷,精準快速排障，減少停機時間。

提升運維效率
通過預測性維護機制提前發現和規避設備故障風險,預先規劃維護時間。

有效管理備品備件
以零部件壽命預測為參考的備品備件管理，更有效地對備品備件的購置進行合理規劃。