mWatcher

用数据联接、呵护每一台设备

产品介绍
通过对不同种类算法的研究,开发出适合工业设备数据的一套算法集。通过对设备运行时生成的大量历史数据进行分析建模,并用故障数据进行关联分类,最后可针对设备生成的实时数据进行预测。
高效获取:支持毫秒响应、高并发、多数据源
精准预测:精准故障预测、便捷的故障管理、可视化故障分析
高实时性:实时故障预测、高效故障推送、故障分级预警
便捷灵活:自定义故障预警提醒、自定义故障筛选与延迟处理、自定义故障跟踪、自定义设备和零件分组
亮点
通过对不同种类算法的研究,开发出适合工业设备数据的一套算法集。通过对设备运行时生成的大量历史数据进行分析建模,并用故障数据进行关联分类,最后可针对设备生成的实时数据进行预测。
多台设备数据流实时汇集
面向时序数据的深度学习
共性机器学习训练数据集
基于边缘计算的辅助决策
功能
数据获取、数据处理、数据分析、数据算法
设备管理 - 包括设备信息 查看和管理、设备分组、传感器数据查看、故障历史、故障分析等等。
通知警报 - 包括故障报警历史、分类、级别、处理情况、自定义故障通知等等。
任务管理 - 故障派发情况、故障处理情况、故障任务自动分配等等。
人员管理 - 实施人员、技术人员、管理人员的功能设置等等。
解决方案 - 故障处理方案、建议、效果的管理等等。
分析报表 - 图形化生成以天、周、月、年为单位的故障信息等等。
创新
推测设备零件的运行时间和老化程度。
针对设备使用情况智能保养提醒。
传感器强关联发现,去除多余传感器,节省维护成本。
故障联合统计分析,发现潜在故障因素。